机器学习实战：量化交易中的数据获取与时间序列分析

"本资源是关于机器学习与量化交易的第三课内容，涵盖了数据的获取、存储、时间序列分析以及相关的编程实践。课程强调了如何处理金融数据，包括使用tushare API获取数据，存储数据的方式如CSV、NoSQL和SQL，以及数据格式的规范。此外，还介绍了构建MySQL数据库，设计股票EOD（End of Day）数据表，并提供了与数据库交互的Python代码示例。课程作业包括使用tushare API爬取交易数据，对沪深三百股票进行聚类分析，以及进行时间序列分析中的统计检测，如ADF测试和Hurst指数。" 在机器学习与量化交易中，数据的获取是关键的第一步。tushare是一个开源的金融数据接口库，提供各种中国股市的数据，包括实时和历史数据。通过这个平台，可以获取到交易所信息、数据来源、股票代码（Ticker/symbol）、价格以及企业行为等数据。企业行为如股票拆分和分红调整会影响股票价格，需要特别注意处理。时间序列数据中可能存在的"spikes"（异常值）可以通过spikefilter进行过滤，而缺失数据则需要适当的填充或删除策略。 数据存储通常有多种选择，例如CSV文件适合小规模数据，而NoSQL和SQL数据库适合大规模和结构化数据。在本课程中，提到了使用MySQL来存储股票EOD数据，包括Exchange（交易所）、DataVendor（数据供应商）、Symbol（股票代码）和DailyPrice（每日价格）等字段。Python可以用来与数据库进行交互，例如插入数据和检索数据。 课程作业进一步强化了实践应用。作业一要求学生使用tushare API爬取交易数据并存储到本地数据库或CSV文件；作业二涉及使用sklearn库进行聚类分析，对沪深三百股票进行二维嵌入可视化；作业三则涉及时间序列分析，执行ADF（Augmented Dickey-Fuller）检验以判断股票是否具有均值回复特性，并计算Hurst指数来探索数据的长期依赖性。 时间序列分析是量化交易中的核心工具，例如Mean Reversion和Ornstein-Uhlenbeck过程，它们可以帮助识别趋势反转的信号。ADF测试用于检验时间序列数据是否具有单位根，从而判断其是否稳定或有回归趋势。Hurst指数则能揭示数据的长期记忆性，对于预测和投资策略的制定具有重要意义。 这第三课内容深入浅出地介绍了从数据获取、存储到数据分析的一系列流程，为学员提供了实际操作的平台，旨在帮助他们掌握机器学习在量化交易中的应用。通过完成作业，学员不仅能提升技术技能，还能理解如何将这些技术应用于实际的交易策略中。