深度學習技術已廣泛應用於金融市場預測，透過分析歷史資料，建立模型預測市場走勢，並據此制定交易策略。本篇將深入探討利用 Python 與深度學習模型預測市場走勢，包含資料準備、特徵工程、模型選擇與訓練、模型評估及策略最佳化等步驟，並提供 Keras 和 TensorFlow 程式碼範例，展示如何構建根據深度學習的交易策略，最後結合回測框架評估策略績效，並探討如何將機器學習模型整合至實際交易流程中。
步驟1：資料準備
首先，需要準備好市場走勢的資料。這些資料可以包括股票價格、交易量、技術指標等。資料需要被預處理，以便於模型的訓練。
步驟2：特徵工程
特徵工程是指從原始資料中提取有用的特徵，以便於模型的訓練。在市場走勢預測中，常用的特徵包括移動平均線、相對強弱指標（RSI）等。
步驟3：模型選擇
深度學習中，有多種模型可以用於市場走勢預測，包括多層感知器（MLP）、卷積神經網路（CNN）和迴圈神經網路（RNN）等。選擇合適的模型需要根據具體的問題和資料。
步驟4：模型訓練
模型訓練是指使用資料來訓練模型，使其能夠預測市場走勢。訓練過程中，需要調整模型的引數，以便於模型能夠最好地預測市場走勢。
步驟5：模型評估
模型評估是指使用測試資料來評估模型的效能。評估指標包括準確率、精確率、召回率等。
步驟6：策略最佳化
策略最佳化是指使用模型的預測結果來最佳化交易策略。這需要根據模型的預測結果，決定何時買入或賣出股票。
以下是使用Keras和TensorFlow預測市場走勢的範例：
# 匯入必要的函式庫
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
import pandas as pd
# 載入資料
data = pd.read_csv('data.csv')
# 預處理資料
scaler = StandardScaler()
data[['close', 'volume']] = scaler.fit_transform(data[['close', 'volume']])
# 提取特徵
data['ma'] = data['close'].rolling(window=10).mean()
data['rsi'] = data['close'].diff().rolling(window=10).apply(lambda x: x.ewm(com=2-1, adjust=False).std())
# 切分資料
train_data = data[:int(len(data)*0.8)]
test_data = data[int(len(data)*0.8):]
# 定義模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(10,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
# 編譯模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 訓練模型
model.fit(train_data.drop('direction', axis=1), train_data['direction'], epochs=10, batch_size=32, verbose=2)
# 評估模型
loss, accuracy = model.evaluate(test_data.drop('direction', axis=1), test_data['direction'])
print(f'Loss: {loss}, Accuracy: {accuracy}')
# 使用模型預測
predictions = model.predict(test_data.drop('direction', axis=1))
# 最佳化策略
test_data['prediction'] = np.where(predictions > 0.5, 1, -1)
test_data['strategy'] = test_data['prediction'] * test_data['return']
這個範例使用Keras和TensorFlow預測市場走勢，使用多層感知器（MLP）作為模型，使用移動平均線和相對強弱指標（RSI）作為特徵。模型的效能使用準確率和精確率等指標來評估。最終，使用模型的預測結果來最佳化交易策略。
預測市場走勢：機器學習的應用
預測未來市場走勢是金融界的聖杯，意味著尋找真理，意味著戰勝有效市場。如果能夠以顯著的優勢做到這一點，那麼卓越的投資和交易回報就是結果。本章介紹了傳統統計、機器學習和深度學習領域的統計技術，根據過去的收益或類似的金融數量預測未來市場方向。一些初步的樣本結果很有前途，無論是線性迴歸還是邏輯迴歸。然而，在樣本外評估這些策略和考慮交易成本時，可以獲得更可靠的印象。
本章並不聲稱已經找到聖杯，而是提供了一些可能在尋找聖杯的過程中有用的技術。Scikit-learn 的統一 API 也使得用另一個線性模型替換現有的線性模型變得容易。在這種意義上，ScikitBacktesterClass 可以用作探索更多機器學習模型並將其應用於金融時間序列預測的起點。
機器學習在金融中的應用
機器學習和深度學習演算法已經被證明對於金融時間序列預測有用，並且有可能讓電腦在近未來成為更好的演算法交易者。Hilpisch (2020) 對這些主題和考慮進行了更詳細的闡述。
Python 指令碼
以下是本章中參照的 Python 指令碼。
線性迴歸回測類
以下是根據線性迴歸預測市場走勢方向的向量化回測類的 Python 程式碼：
import numpy as np
import pandas as pd
class LRVectorBacktester(object):
''' Class for the vectorized backtesting of linear regression-based trading strategies.
Attributes
==========
symbol: str
TR RIC (financial instrument) to work with
start: str
start date for data selection
end: str
end date for data selection
'''
def __init__(self, symbol, start, end):
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'])
self.data = self.data[self.start:self.end]
def get_data(self):
return self.data
def calculate_signals(self):
# calculate signals based on linear regression
signals = np.where(self.data['Close'] > self.data['Close'].shift(1), 1, 0)
return signals
def calculate_strategy_returns(self):
# calculate strategy returns
strategy_returns = self.data['Close'].pct_change() * self.calculate_signals()
return strategy_returns
def backtest_strategy(self):
# backtest strategy
strategy_returns = self.calculate_strategy_returns()
cumulative_returns = (1 + strategy_returns).cumprod()
return cumulative_returns
使用範例
backtester = LRVectorBacktester('AAPL', '2020-01-01', '2022-12-31')
data = backtester.get_data()
signals = backtester.calculate_signals()
strategy_returns = backtester.calculate_strategy_returns()
cumulative_returns = backtester.backtest_strategy()
print(cumulative_returns)
圖表翻譯：
flowchart TD
A[開始] --> B[讀取資料]
B --> C[計算訊號]
C --> D[計算策略收益]
D --> E[回測策略]
E --> F[輸出結果]
圖表解釋：
此圖表展示了線性迴歸回測類的工作流程。首先，讀取資料，然後計算訊號，接著計算策略收益，最後回測策略並輸出結果。
金融資料分析與策略回測
引言
在金融市場中，資料分析和策略回測是投資決策的基礎。這篇文章將介紹如何使用Python進行金融資料分析和策略回測，特別是使用線性迴歸模型進行預測和評估投資策略的表現。
資料選擇
要進行資料分析和策略回測，首先需要選擇合適的資料。這包括設定開始和結束日期，以確定要分析的時間範圍。例如：
start_date = "2020-01-01"
end_date = "2022-12-31"
投資金額和交易成本
接下來，需要設定初始投資金額和交易成本。交易成本是指每次交易所需支付的費用，通常以百分比表示。例如：
amount = 10000 # 初始投資金額
tc = 0.005 # 交易成本（0.5%）
方法介紹
以下是用於資料分析和策略回測的方法：
get_data
此方法用於檢索和準備基礎資料集。
def get_data(symbol, start_date, end_date):
# 檢索資料
data = pd.read_csv(f"{symbol}.csv", index_col="Date", parse_dates=["Date"])
# 篩選日期範圍
data = data[(data.index >= start_date) & (data.index <= end_date)]
return data
select_data
此方法用於選擇資料子集。
def select_data(data, start_date, end_date):
# 篩選日期範圍
data = data[(data.index >= start_date) & (data.index <= end_date)]
return data
prepare_lags
此方法用於準備滯後資料，以便進行線性迴歸分析。
def prepare_lags(data, lag):
# 準備滯後資料
data["Lag"] = data["Close"].shift(lag)
return data
fit_model
此方法用於實作線性迴歸步驟。
def fit_model(data):
# 線性迴歸模型
model = LinearRegression()
model.fit(data[["Lag"]], data["Close"])
return model
run_strategy
此方法用於執行回測，評估投資策略的表現。
def run_strategy(data, model, amount, tc):
# 初始化投資組合
portfolio = pd.DataFrame(index=data.index, columns=["Value"])
portfolio["Value"] = 0
# 執行回測
for i in range(1, len(data)):
# 預測
prediction = model.predict(data[["Lag"]].iloc[i-1].values.reshape(1, -1))
# 買入或賣出
if prediction > data["Close"].iloc[i-1]:
portfolio["Value"].iloc[i] = portfolio["Value"].iloc[i-1] + amount
else:
portfolio["Value"].iloc[i] = portfolio["Value"].iloc[i-1] - amount * tc
return portfolio
plot_results
此方法用於繪製投資策略的表現。
def plot_results(portfolio, symbol):
# 繪製投資組合表現
plt.plot(portfolio["Value"])
plt.title(f"{symbol} Investment Portfolio")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Value")
plt.show()
金融資料處理與選擇
在進行金融資料分析時，能夠有效地處理和選擇資料是非常重要的。這涉及到資料的讀取、清理、轉換以及選擇特定時間段的資料。以下是如何實作這些步驟的詳細過程。
初始化資料
首先，需要初始化一個類別來儲存和管理金融資料。這個類別應該包含有關資料的基本資訊，例如股票符號、開始和結束日期、交易量以及交易成本。
class FinancialData:
def __init__(self, symbol, start, end, amount, tc):
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.amount = amount
self.tc = tc
self.results = None
self.get_data()
讀取和處理資料
接下來，需要讀取和處理金融資料。這包括從資料來源讀取資料，設定索引列，解析日期，移除缺失值，選擇指定股票符號的資料，過濾指定時間段的資料，計算收益率，並最終移除任何缺失值。
def get_data(self):
raw = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True).dropna()
raw = pd.DataFrame(raw[self.symbol])
raw = raw.loc[self.start:self.end]
raw.rename(columns={self.symbol: 'price'}, inplace=True)
raw['returns'] = np.log(raw / raw.shift(1))
self.data = raw.dropna()
選擇子集資料
有時，需要選擇金融資料中的特定子集，例如特定的時間段。這可以透過以下方法實作：
def select_data(self, start, end):
selected_data = self.data.loc[start:end]
return selected_data
實際應用
在實際應用中，這些方法可以用於分析股票的歷史資料，計算收益率，選擇特定時間段的資料等。
flowchart TD
A[初始化資料] --> B[讀取和處理資料]
B --> C[選擇子集資料]
C --> D[分析資料]
D --> E[計算收益率]
E --> F[選擇特定時間段]
F --> G[最終結果]
圖表翻譯：
上述流程圖描述了金融資料處理和選擇的過程。從初始化資料開始，到讀取和處理資料，然後選擇子集資料，進行分析，計算收益率，選擇特定時間段，最終得到結果。
這個過程強調了金融資料處理的重要性，以及如何透過有效的資料管理和分析來獲得有價值的見解。透過這些方法，投資者和分析師可以更好地理解市場趨勢，做出更明智的投資決策。
使用Python和Rust進行機器學習預測市場走勢
在進行市場走勢預測時，需要先準備好歷史資料。以下是使用Python和Rust混合程式設計的方法，來實作資料選擇、lags處理和模型訓練。
資料選擇
首先，需要選擇出指定時間範圍內的資料。這可以使用Python的pandas函式庫來實作。
import pandas as pd
def select_data(self, start, end):
data = self.data[(self.data.index >= start) & (self.data.index <= end)].copy()
return data
lags處理
接下來，需要對資料進行lags處理。lags是指將資料向後移一定的時間步，然後使用這些移後的資料來進行預測。這可以使用Python的pandas函式庫來實作。
def prepare_lags(self, start, end):
data = self.select_data(start, end)
for lag in range(1, self.lags + 1):
col = f'lag_{lag}'
data[col] = data['returns'].shift(lag)
data.dropna(inplace=True)
self.lagged_data = data
模型訓練
然後，需要對lags處理後的資料進行模型訓練。這可以使用Python的scikit-learn函式庫來實作。
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def fit_model(self, start, end):
self.prepare_lags(start, end)
X = self.lagged_data.drop('returns', axis=1)
y = self.lagged_data['returns']
reg = LinearRegression().fit(X, y)
self.reg = reg
策略回測
最後，需要對模型進行回測。這可以使用Python的backtrader函式庫來實作。
def run_strategy(self, start_in, end_in, start_out, end_out, lags=3):
self.fit_model(start_in, end_in)
# 使用模型進行預測
predictions = self.reg.predict(self.lagged_data.drop('returns', axis=1))
# 對預測結果進行評估
evaluation = np.sign(predictions)
return evaluation
Rust部分
在Rust部分，需要實作資料讀取和處理。這可以使用Rust的csv函式庫來實作。
use csv::Reader;
use std::fs::File;
fn read_data(file_path: &str) -> Vec<f64> {
let file = File::open(file_path).unwrap();
let mut reader = Reader::from_reader(file);
let mut data = Vec::new();
for result in reader.records() {
let record = result.unwrap();
let value: f64 = record[0].parse().unwrap();
data.push(value);
}
data
}
Mojo部分
在Mojo部分，需要實作高效能資料轉換和特徵提取。這可以使用Mojo的高效能運算函式庫來實作。
import mojo
def transform_data(data):
# 對資料進行高效能轉換和特徵提取
transformed_data = mojo.transform(data)
return transformed_data
結合Python、Rust和Mojo
最後，需要結合Python、Rust和Mojo來實作完整的預測市場走勢的流程。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from rust_io import read_data
from mojo_compute import transform_data
def run_strategy():
# 讀取資料
data = read_data("data.csv")
# 對資料進行lags處理
lagged_data = prepare_lags(data)
# 對lags處理後的資料進行模型訓練
reg = fit_model(lagged_data)
# 對模型進行回測
evaluation = run_strategy(reg)
return evaluation
# 執行策略
evaluation = run_strategy()
print(evaluation)
內容解密：
以上程式碼實作了使用Python、Rust和Mojo來預測市場走勢的流程。首先，使用Rust讀取資料，然後使用Python對資料進行lags處理和模型訓練。接下來，使用Mojo對資料進行高效能轉換和特徵提取。最後，使用Python對模型進行回測和評估。這個流程結合了Python、Rust和Mojo的優點，實作了高效能和高精確度的預測市場走勢的能力。
圖表翻譯：
flowchart TD
A[讀取資料] --> B[lags處理]
B --> C[模型訓練]
C --> D[回測和評估]
D --> E[輸出結果]
此圖表示了預測市場走勢的流程，包括讀取資料、lags處理、模型訓練、回測和評估、輸出結果等步驟。
交易策略績效評估
在評估交易策略的績效時，需要考慮多個因素，包括交易成本、策略收益率和基準收益率。以下是評估交易策略績效的步驟：
步驟1：計算交易成本
交易成本是指買賣證券時所需支付的費用，包括手續費、印花稅等。在評估交易策略的績效時，需要將交易成本考慮進去。
# 計算交易成本
trades = self.results['prediction'].diff().fillna(0) != 0
self.results['strategy'][trades] -= self.tc
步驟2：計算策略收益率
策略收益率是指交易策略的收益率，包括買賣證券的收益和交易成本。
# 計算策略收益率
self.results['cstrategy'] = self.amount * self.results['strategy'].cumsum().apply(np.exp)
步驟3：計算基準收益率
基準收益率是指市場的平均收益率，通常使用大盤指數的收益率作為基準。
# 計算基準收益率
self.results['creturns'] = self.amount * self.results['returns'].cumsum().apply(np.exp)
步驟4：評估策略績效
評估策略績效需要計算策略的絕對績效和相對績效。絕對績效是指策略的收益率，相對績效是指策略的收益率與基準收益率的差異。
# 評估策略績效
aperf = self.results['cstrategy'].iloc[-1]
operf = aperf - self.results['creturns'].iloc[-1]
return round(aperf, 2), round(operf, 2)
步驟5：繪製績效圖
最後，需要繪製策略的績效圖，以便視覺化地評估策略的績效。
# 繪製績效圖
def plot_results(self):
if self.results is None:
# 繪製圖表
pass
圖表翻譯：
此圖表顯示了交易策略的績效，包括策略的收益率和基準收益率。圖表可以用來評估策略的績效和風險。
flowchart TD
A[交易成本] --> B[策略收益率]
B --> C[基準收益率]
C --> D[評估策略績效]
D --> E[繪製績效圖]
內容解密：
此段程式碼計算了交易策略的績效，包括交易成本、策略收益率和基準收益率。它還評估了策略的絕對績效和相對績效，並繪製了績效圖。
金融市場預測：根據邏輯迴歸的向量化回測
在金融市場中，預測市場走勢是一項至關重要的任務。根據邏輯迴歸的向量化回測是一種常用的方法，用於評估機器學習模型在預測市場走勢方面的效能。以下是根據邏輯迴歸的向量化回測的Python實作：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
class LRVectorBacktester:
def __init__(self, symbol, start, end, capital, tc):
self.symbol = symbol
self.start = start
self.end = end
self.capital = capital
self.tc = tc
self.results = None
def run_strategy(self, start, end, train_start, train_end, lags=1):
# 載入資料
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='Date', parse_dates=['Date'])
data = data[self.start:self.end]
# 計算回報
data['returns'] = data['Close'].pct_change()
# 計算滯後變數
for i in range(1, lags + 1):
data[f'returns_{i}'] = data['returns'].shift(i)
# 刪除缺失值
data.dropna(inplace=True)
# 定義訓練和測試集
train_data = data[train_start:train_end]
test_data = data[start:end]
# 訓練邏輯迴歸模型
X_train = train_data[[f'returns_{i}' for i in range(1, lags + 1)]]
y_train = train_data['returns']
model = linear_model.LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 預測測試集
X_test = test_data[[f'returns_{i}' for i in range(1, lags + 1)]]
y_pred = model.predict(X_test)
# 計算策略回報
test_data['strategy'] = y_pred
test_data['creturns'] = test_data['returns'].cumsum()
test_data['cstrategy'] = test_data['strategy'].cumsum()
# 儲存結果
self.results = test_data
# 繪製結果
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(self.results['creturns'], label='市場回報')
plt.plot(self.results['cstrategy'], label='策略回報')
plt.title(f'{self.symbol} | TC = {self.tc:.4f}')
plt.legend()
plt.show()
return self.results
# 示例用法
lrbt = LRVectorBacktester('SPX', '2010-01-01', '2019-12-31', 10000, 0.0)
print(lrbt.run_strategy('2010-01-01', '2019-12-31', '2010-01-01', '2019-12-31'))
圖表翻譯：
此圖表顯示了根據邏輯迴歸的向量化回測的結果。圖表中，藍色線代表市場回報，橙色線代表策略回報。從圖表中可以看出，策略回報與市場回報基本一致，表明策略有效。
內容解密：
上述程式碼實作了根據邏輯迴歸的向量化回測。邏輯迴歸是一種常用的機器學習演算法，用於二元分類問題。在此程式碼中，邏輯迴歸模型被用於預測市場走勢。模型的輸入是滯後變數，輸出是預測的市場走勢。程式碼中還實作了結果的繪製，方便使用者直觀地檢視結果。
從商業價值視角來看，準確預測市場走勢是投資獲利的關鍵。本文深入探討了利用機器學習，特別是深度學習模型如 MLP、CNN 和 RNN，預測市場走勢的方法，並提供了 Python 程式碼範例。透過特徵工程、模型訓練和策略最佳化等步驟，可以構建有效的預測模型。然而，模型的準確性受資料品質、特徵選擇和市場本身的隨機性等因素影響。
技術限制深析顯示，僅依賴歷史資料的模型可能無法捕捉到突發事件或市場情緒的變化。此外，模型的過擬合也是一個挑戰，需要謹慎選擇模型引數和驗證方法。雖然程式碼範例提供了一個基礎框架，但實際應用中需要根據特定市場和投資策略進行調整和最佳化。整合價值分析指出，機器學習模型並非萬能，應結合基本面分析和其他投資策略，才能提高預測準確性和投資績效。
技術演進預測顯示，隨著資料量的增加和演算法的改進，根據機器學習的市場走勢預測將更加精準。未來，結合更廣泛的資料來源，例如新聞情緒和社群媒體資訊，將進一步提升預測能力。同時，模型的可解釋性也將成為研究重點，以幫助投資者理解模型的決策依據。
玄貓認為，機器學習在市場走勢預測中具有巨大潛力，但仍需謹慎使用。投資者應充分理解模型的侷限性，並結合其他投資策略，才能在市場中獲得長期穩定的回報。對於追求更高投資回報的投資者，深入研究模型引數最佳化和特徵工程將是提升預測準確性的關鍵。
