编写一个K线趋势拟合模型代码
时间: 2024-02-23 22:57:52 浏览: 27
下面是一个简单的K线趋势拟合模型的 Python 代码实现:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 读取K线数据
df = pd.read_csv('kline_data.csv')
# 特征提取
df['MA5'] = df['close'].rolling(window=5).mean()
df['MA10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['MA20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
# 构建特征矩阵和标签向量
X = df[['MA5', 'MA10', 'MA20']]
y = df['close']
# 模型建立
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# 模型评估
score = model.score(X, y)
print('模型准确率:', score)
# 模型预测
future_data = pd.DataFrame({
'MA5': [50, 52, 54, 56],
'MA10': [48, 50, 52, 54],
'MA20': [45, 48, 50, 52]
})
future_price = model.predict(future_data)
print('未来股票价格预测结果:', future_price)
```
以上代码中,首先读取K线数据,然后通过计算均线等指标对数据进行特征提取,构建特征矩阵和标签向量,使用线性回归模型进行拟合,计算模型准确率,最后通过模型预测对未来股票价格进行预测。需要注意的是,以上代码仅为示例代码,实际应用中需要根据实际情况对模型进行调整和优化。
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