逻辑回归预测股价涨跌的代码

逻辑回归通常用于分类任务，而不是直接预测股票价格涨跌，因为它是基于概率估计而非连续数值预测。然而，可以使用逻辑回归模型来预测股票上涨的可能性，例如作为二分类问题处理。以下是一个简单的Python示例，使用sklearn库进行逻辑回归：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据（假设已经有一个包含历史股价、交易量等特征的数据集df）
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 定义特征（X）和目标变量（y，0代表下跌，1代表上涨）
X = df.drop(['date', 'close'], axis=1)  # 假设'close'是目标列，'date'是时间序列
y = df['close'].shift(-1) > df['close']  # y表示下一天收盘价是否大于当天，用于创建二元标签

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建并训练逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 计算性能指标如准确率或AUC-ROC
accuracy = model.score(X_test, y_test)

这个例子假设你已经有了一个包含历史股价数据的CSV文件，并且你希望通过前一天的价格变化来预测第二天的价格走势。实际应用中，这只是一个简化版本，真实场景可能需要更复杂的特征工程和更高级的模型。