用逻辑回归预测股票涨跌，计算十五个技术指标并使用特征选择函数RFECB选出十个令模型准确率最高的特征，给出代码

我可以帮您给出逻辑回归预测股票涨跌的代码，但是对于特征选择函数RFECB并选出10个令模型准确率最高的特征，需要具体的数据情况及对应的特征工程预处理。以下是一些参考代码和思路，仅供参考：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.feature_selection import RFECV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import pandas as pd
import numpy as np

# 1.从数据源（比如数据库或者csv文件）读入数据，按照需要进行预处理和特征工程处理，得到 X 和 y (二分类label)
# 2.进行标准化处理
scaler = StandardScaler()

X = scaler.fit_transform(X)
y = np.array(y)

# 3.使用LogisticRegression来构建模型
clf = LogisticRegression()

# 4.使用特征选择函数RFECV得到最佳特征
rfecv = RFECV(estimator=clf, step=1, cv=5, scoring='accuracy')
rfecv.fit(X, y)

print("Optimal number of features : %d" % rfecv.n_features_)
print("Most important features: ", list(X.columns[rfecv.support_]))

# 5.使用最佳特征训练模型
X_selected = X[:, rfecv.support_]
clf.fit(X_selected, y)