Python股市预测实战：Stocker与Tushare应用与优化

本资源主要介绍如何使用Python编程语言进行股价预测，具体是通过结合Stocker和Tushare这两个库来实现股票数据分析和预测。Stocker模块基于quandl WIKI数据库，提供了访问大量美国股票的历史数据功能，包括但不限于3000多只股票的实时信息。 在使用过程中，首先要确保已安装所需的库，如quandl、pytrends、pystan和fbprophet等。Stocker类是关键，通过`from stocker import Stocker`导入后，可以通过创建对象如`alibaba = Stocker('BABA')`来获取特定股票的数据，例如`alibaba.plot_stock()`用于绘制调整收盘价格图，可以设定展示范围、统计数据和图形样式。 预测功能方面，资源提到的是加性模型的应用，这种模型假设时间序列由季节性趋势（如日、周、月）组成。例如，`goldman = Stocker("GS")`获取高盛股票数据，`goldman.evaluate_prediction()`评估预测性能，结果显示预测值与实际值存在偏差。为了优化模型，可以通过调整变点先验（Changepoint Prior）尺度参数来找到最佳参数。在`goldman.changepoint_prior_analysis()`和`validation()`函数中，通过比较不同尺度参数下模型的表现，最终确定一个较优值，如`changepoint_prior_scale=0.1`。 接下来，策略设计围绕这个优化后的模型展开。具体来说，如果模型预测股价上升，就执行买入并持有策略，若预测下跌则不买入。若买入后股票价格上涨，则根据涨幅收益；若下跌，则按跌幅计算损失。通过实例`goldman.evalu`，展示了这个策略在实际操作中的应用，但具体结果没有提供，这可能是进一步分析的重点。 这份资源介绍了如何用Python通过Stocker库结合加性模型进行股价预测，包括数据预处理、模型选择、参数调整以及简单交易策略的实现。这对于希望在金融市场进行技术分析和策略制定的投资者或开发者来说，是一份实用的指南。