Maschinelles Lernen für Finance

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Nathan George

Data Science Professor

Machine Learning in Finance

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

AMD-Schlusskurs

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Volatilitätsdiagramm

Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Die Daten verstehen

print(amd_df.head())
            Adj_Close  Adj_Volume
Date                             
1999-03-10      8.690   4871800.0
1999-03-11      8.500   3566600.0
1999-03-12      8.250   4126800.0
1999-03-15      8.155   3006400.0
1999-03-16      8.500   3511400.0
Maschinelles Lernen für Finanzen in Python

Kurs- und Volumendiagramm

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EDA-Plots

amd_df['Adj_Close'].plot()
plt.show()

AMD-Schlusskurs

# clears the plot area
plt.clf()
vol = amd_df['Adj_Volume']
vol.plot.hist(bins=50)
plt.show()

Volumen-Histogramm

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amd_df['10d_close_pct'] = amd_df['Adj_Close'].pct_change(10)

amd_df['10d_close_pct'].plot.hist(bins=50) plt.show()

Histogramm der prozentualen Änderungen

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amd_df['10d_future_close'] = amd_df['Adj_Close'].shift(-10)

amd_df['10d_future_close_pct'] = amd_df['10d_future_close'].pct_change(10)

verschobene Daten und pct_change-Daten

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corr = amd_df.corr()
print(corr)
                      10d_future_close_pct  10d_future_close  10d_close_pct  \
10d_future_close_pct              1.000000          0.070742       0.030402   
10d_future_close                  0.070742          1.000000       0.082828   
10d_close_pct                     0.030402          0.082828       1.000000   
Adj_Close                        -0.083982          0.979345       0.073843   
Adj_Volume                       -0.024456         -0.122473       0.044537   

                      Adj_Close  Adj_Volume  
10d_future_close_pct  -0.083982   -0.024456  
10d_future_close       0.979345   -0.122473  
10d_close_pct          0.073843    0.044537  
Adj_Close              1.000000   -0.119437  
Adj_Volume            -0.119437    1.000000
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Streudiagramm, rohe Korrelation

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vollständiges Korrelationsdiagramm

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starke Korrelationen

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