Biến đổi dữ liệu, đặc trưng và mục tiêu

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Nathan George

Data Science Professor

Tạo đặc trưng và mục tiêu

features = amd_df[['10d_close_pct', 'Adj_Volume']]

targets = amd_df['10d_future_close_pct']

print(type(features))

pandas.core.series.DataFrame

print(type(targets))

pandas.core.series.Series
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

giá và đường trung bình động

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Trung bình động

Trung bình động:

  • dùng n ngày trước để lấy trung bình
  • giá trị n thường dùng: 14, 50, 200
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

giá và SMA

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

biểu đồ RSI và giá

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

công thức RSI

công thức RS

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Tính SMA và RSI

import talib

amd_df['ma200'] = talib.SMA(amd_df['Adj_Close'].values, timeperiod=200)

amd_df['rsi200'] = talib.RSI(amd_df['Adj_Close'].values, timeperiod=200)
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Cuối cùng, các đặc trưng của ta

feature_names = ['10d_close_pct', 'ma200', 'rsi200']
features = amd_df[feature_names]
targets = amd_df['10d_future_close_pct']

feature_target_df = amd_df[feature_names + '10d_future_close_pct']
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Kiểm tra tương quan

import seaborn as sns

corr = feature_target_df.corr()
sns.heatmap(corr, annot=True)
Machine Learning cho Tài chính bằng Python

biểu đồ tương quan giữa đặc trưng và mục tiêu

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Hãy tạo đặc trưng và mục tiêu!

Machine Learning cho Tài chính bằng Python

Preparing Video For Download...