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数据科学在量化金融中的应用:指数预测(下)

回顾《数据科学在量化金融中的应用:指数预测(上)》,我们对股票指数数据进行了收集、探索性分析和预处理。接下来,本篇会重点介绍特征工程、模型选择和训练、模型评估和模型预测的详细过程,并对预测结果进行分析总结。 特征工程 在正式建模之前,我们需要对数据再进行一些高级处理 — 特征工程,从而保证每个变量在模型训练中的公平性。根据现有数据的特点,我们执行的特征工程流程大致有以下三个步骤: 处理缺失值并提取所需变量 数据标准化 处理分类变量 1.处理缺失值并提取所需变量 首先,我们需要剔除包含缺失值的行,并只保留需要的变量x_input,为下一步特征工程做准备。 x_input = (df_model.dropna()[['Year','Month','Day','Weekday','seasonality','sign_t_1','t_1_PricePctDelta','t_2_PricePctDelta','t_1_VolumeDelta']].reset_index(drop=True)) x_input.head(10) 然后,再将目标预测列y从数据中提取出来。 y = df_mode...

FeatureProbe V1.12.0 版本发布

发布了FeatureProbe V1.12.0版本 新功能包括: 1.新增「人群组」板块的新用户引导 2.完成API和UI项目合并 3.完成小程序和JS sdk的优化 4.完成部分页面卡片缩放逻辑的优化 bug修复包括: 1.开关的「发布」按钮点击异常问题 2.中英文切换导致的页面内容清空问题 3.成员列表页面出现共享token信息问题 4.人群组及开关「规则」的条件为空的问题 🌟🌟🌟下个版本我们会完成「开关」及「人群组」发布变更Diff的优化,敬请期待~

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