Skip to content

Latest commit

 

History

History
51 lines (38 loc) · 1.48 KB

README.md

File metadata and controls

51 lines (38 loc) · 1.48 KB

使用XGBoost预测n日后的股价

Last Modified: Fri 17 Jun 2022 12:12:33 PM PST

介绍

使用XGBoost预测n日后的股价(使用tushare数据源)

软件架构

软件架构说明

安装教程

  1. 5月26日晚上传了新版本,程序能在更多的版本上跑了
  2. 由于要计算全部股票,tushare读取全部股票数据需要近1小时
  3. 计算结束后,在代码目录下生成XXXXXXresult.xls的文件,xxxxxx为当日日期
  4. tushare目前开始提供因子数据,等tushare因子数据提供的足够多后可以,可以直接使用tushare的因子数据做特征工程
  5. tushare的免费token可以使用。
  • 配置tushare tokent:
# 复制示例代码 
cp example.env .env
# 改成自己的token
vim .env
  1. 注册免费tushare token https://tushare.pro/register?reg=286095
  2. 运行前将你的token更新到 GetData.py中ts.set_token('your token here')
  3. XGBoost的调参一直做的不好,目前参数有些过拟合。后来明白了,是数据本身的问题。

使用说明

  1. 建议运行前创建一个单独python环境
# 创建名称为xpp的python环境
conda create -n xpp
conda activate xpp

git clone https://github.com/pchaos/XGBoostPredictPrice.git
cd XGBoostPredictPrice
  1. python xgboostmodel.py
  2. 单元测试示例见tests目录;
# 测试例子
pytest tests/test_xgboostmodel.py
  1. 欢迎大家更新上传新特征,请使用tushare数据,最好注明需要的tushare点数