用python写一段实现统计套利的代码

我不是很擅长写代码，但是我可以给你一些简单的指导。首先，你需要使用Python的Pandas库来访问和处理数据。然后，你需要使用scikit-learn库中的算法来实现统计套利，例如回归分析、机器学习和统计分析等。最后，你可以使用matplotlib库来可视化你的结果。

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生成代码：深度学习统计套利

以下是一个简单的深度学习统计套利的代码示例，仅供参考：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:800]
test_data = data[800:]

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(train_data[['open', 'close', 'high', 'low']], train_data['profit'], epochs=50)

# 评估模型
test_loss = model.evaluate(test_data[['open', 'close', 'high', 'low']], test_data['profit'])

# 输出测试集上的损失
print('Test loss:', test_loss)

这段代码使用了 TensorFlow 2.0 的 Sequential 模型，其中包含了三个全连接层。输入数据为每天的开盘价、收盘价、最高价和最低价，输出数据为当天的利润。模型使用了均方误差作为损失函数，并使用 Adam 优化器进行训练。最终输出测试集上的损失。