量化交易 svm 代码
时间: 2023-12-01 14:04:45 浏览: 22
量化交易中使用支持向量机(SVM)的代码可以用来预测交易策略。以下是一个简单的示例代码:
```python
# 引入必要的库
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在data.csv文件中
# 准备特征和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', ...]] # 根据实际情况选择特征
y = data['目标变量']
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 创建SVM模型
model = svm.SVC()
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
# 打印准确率
print("准确率:", accuracy)
```
请注意,上述代码仅为示例,实际应用中,你需要根据具体的数据和交易策略进行适当的调整和优化。
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SVM代码
以下是一个简单的 SVM(支持向量机)分类器示例代码,使用 Python 和 scikit-learn 库:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
# 创建 SVM 模型
svm_model = SVC(kernel='linear')
# 训练模型
svm_model.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = svm_model.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("测试集准确率:", accuracy)
```
这个示例代码使用鸢尾花数据集作为输入,将其划分为训练集和测试集,然后创建一个线性 SVM 模型并对其进行训练。最后,使用测试集进行预测,并计算准确率。
svm代码
下面是一个使用 Python 和 scikit-learn 库实现 SVM 的基本示例代码:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=0)
# 创建一个 SVM 分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovo')
# 在训练集上训练 SVM 分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上测试 SVM 分类器
score = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy: ", score)
```
在这个例子中,我们使用 scikit-learn 库中的一个内置的鸢尾花数据集来训练和测试 SVM 分类器。我们使用 `train_test_split` 函数将数据集分为训练集和测试集,并使用 `SVC` 类创建一个 SVM 分类器。最后,我们在测试集上测试该分类器并输出准确率。