excel量化交易接口系统程序怎样进行数据预处理？

在数据统计和预测的过程中，工程师基本都使用现成的算法，工程师的主要工作是根据具体业务逻辑预处理数据和选择算法，即可以使用excel量化交易接口系统来进行数据预处理。

首先要对数据预处理包括数据的归一化，去除重复数据，修改错误数据，填充无效数据，抽象数据表示，筛选特征值，分配权重等等，以得到更准确的数据和更有效的结果。继续来看看简单的股票数据预处理，通过涨跌幅分布在-10到50的区间内，涨幅超过10%是因为计入了新股的首日涨幅，跌涨超过-10%，可能由于分红配送等原因引起。

股票数据涨跌幅分布

下面程序中将对此区域进行特殊处理，对于当日停牌的数据，它的开盘价收盘价最高价最低价都是同一个值，如果加入统计，会在0附近形成一个无意义的峰值，在预处理中也把它去掉。主要是根据区域得到更合理的分类结果。假设我们之后将要通过现有股票的各个特征，预测涨跌最有可能分布在哪个区域，这是一个对结果的分类问题，暂不考虑回归，如何通过excel量化交易接口进行股票预处理呢？其程序如下：

1) 代码

# -*- coding:utf-8 -*-

import tushare as ts

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

e = ts.get_today_all()

size = 20 #把区间分成20份

array = []

ll = e[u'high'] # 最高价

hh = e[u'low'] # 最低价

cc = e[u'changepercent']# 涨跌幅

for i in range(0, len(e)):

ifll[i] != hh[i]: # 最高价与最低价相同说明停牌

ifcc[i] > 10: # 涨幅大于10%的股票归为10%

array.append(10)

elifcc[i] < -10: # 跌幅大于-10%的股票归为-10%

array.append(-10)

else:

array.append(cc[i])

print "Total:",len(array)

array=np.sort(array) # 排序

bin_arr = []

bin_arr.append(-10) # 加入区间的左侧值

count = 0 #区域计数

for i in range(0, len(array)):

count+=1

ifcount > len(array) / size:

printarray[i]

count= 0

bin_arr.append(array[i])

bin_arr.append(10) # 加入区间右侧值

hist, bins = np.histogram(array,bins=bin_arr) # 按bin_arr给定的区域计算直方图

width = np.diff(bins)

center = (bins[:-1] + bins[1:]) / 2

plt.bar(center, hist, align='center',width=width)

plt.show()

输出结果即为运用该查找的股票数据。

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