matlab 最小二乘法拟合_Scripy实现最小二乘法与股票K线回归
leastsq(func, x0, args=(), Dfun=None, full_output=0, col_deriv=0, ftol=1.49012e-08, xtol=1.49012e-08, gtol=0.0, maxfev=0, epsfcn=0.0, factor=100, diag=None, warning=True)
一般我们只要指定前三个参数就可以了:func 是我们自己定义的一个计算误差的函数,x0 是计算的初始参数值args 是指定func的其他参数全部代码如下:
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom scipy.optimize import leastsq##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式Xi = np.array([160, 165, 158, 172, 159, 176, 160, 162, 171])Yi = np.array([58, 63, 57, 65, 62, 66, 58, 59, 62])##需要拟合的函数func :指定函数的形状 k= 0.42116973935 b= -8.28830260655def func(p, x): k, b = p return k * x + b##偏差函数:x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的def error(p, x, y): return func(p, x) - y # k,b的初始值,可以任意设定,经过几次试验,发现p0的值会影响cost的值:Para[1]p0 = [1, 20]# 把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求)Para = leastsq(error, p0, args=(Xi, Yi))print(Para)# 读取结果k, b = Para[0]print("k=", k, "b=", b)# 画样本点plt.figure(figsize=(8, 6)) ##指定图像比例:8:6plt.scatter(Xi, Yi, color="green", label="source", linewidth=2)# 画拟合直线x = np.linspace(150, 190, 100) ##在150-190直接画100个连续点y = k * x + b ##函数式plt.plot(x, y, color="red", label="target", linewidth=2)plt.legend() # 绘制图例plt.show()
七日最小二乘法对股票K线划线
十四日最小二乘回归
二十八日最下回归划线
主要代码
#按不同步计算期间典型价格的线性回归def everyDayErChengPrice(sourceResult,step): p0=[1,20] global erChengPrice count=len(sourceResult) if count-step<0: return for i in range(count): temp=[] myStart=i myEnd=i+step if myEnd>count: break XI=sourceResult.values[myStart:myEnd][:,0] YI=sourceResult['tprice'][myStart:myEnd] Para = leastsq(error, p0, args=(XI, YI)) k, b = Para[0] temp.append(XI) temp.append(k * XI + b) erChengPrice.append(temp) #逐个计算最近7天的趋势everyDayErChengPrice(result,28)
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