帮我写一个python代码，使用lgbmclassifier模型进行股票量化投资

好的，以下是一个简单的股票量化投资的Python代码示例，它使用了LightGBM分类器模型：

import pandas as pd
import lightgbm as lgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 准备特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 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LightGBM分类器模型
model = lgb.LGBMClassifier()

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出模型评估结果
print('Accuracy:', (y_pred == y_test).mean())

其中，`data.csv` 是包含股票数据的 CSV 文件，`label` 是标签列。

你可以根据自己的需求修改代码，例如加入更多特征、调整模型参数等。同时，股票量化投资是一门复杂的学问，需要深入学习和实践，建议在实际投资前做好充分的风险评估和模型验证。