sklearn 股票 优矿

使用sklearn做文本分类,速度比较慢,有什么优化方法

虽然这可能对速度的影响比较小，其参数里用开启多进程的选项，但对你的结果可能会有影响。

必须要有一个好的停用词和词典。

暂时就能想到这么多，尝试着寻找优化的方法。

我先说说我想到的几个点吧，我觉得你可以打印出每一个步骤所需耗费的时间首先，看一看哪一个步骤所耗费的时间比较多，你不妨试试看。

如果你的训练数据规模比较大，不妨试一下LSA。

还有就是，在CountVectorizer中，mintf和maxtf参数的设置。

在sklearn中的一些分类方法中...

股票中的低价股有哪些优势？

从收益情况看，买低价股的回报率未必比高价股差。

尤其是在今年以来的行情中，低价股普遍表现上佳。

举个例子来说，如果你手头有5万元资金，在5月的最后一天以3.57元的收盘价买入中国银行（601988，股吧）（601988），则总共可买14000股，闲置资金20元。

截至6月24日（本周三），中国银行的收盘价为4.72元，投资浮盈将为1.61万元（不考虑佣金和印花税因素）。

而如果是在5月底以27.99元买入兴业银行（601166，股吧）（601166），则总共可买1700股，闲置资金2417元。

截至6月24日兴业银行收盘价为34.99元，投资浮盈将为1.19万元。

很明显，同样的资金，买中国银行的盈利高于兴业银行，低价股除了涨幅更高外，闲置资金也更少。

其次，从心理层面上说，低价股更容易受到投资者的认可，在经历了上一轮熊市“残杀百元股”的过程后，投资者普遍对高价股有了畏惧心理，而低价股则没有这个方面的负担。

另外，A股向来齐涨齐跌，尤其是在行情较好的前提下，低价股的重心不断上移。

比如，在去年下半年1664点附近，不少股票已经只有1元出头，但是之后的大行情中，1元股、2元股陆续绝迹，甚至连低于4元的个股也寥寥无几。

这点绝对是A股特色，对比中国香港股市，永远有“仙股”（价格低于1元的股票）存在。

因此，只要行情向好，低价股必然将继续抬高底部。

股市学习有什么好平台？优品股票通app怎么样？

第一，没有通过专业知识的学习，任何人在股市都活不久，那怎么杀出来？又有哪一个大资金会拿自己的钱去练出一个操盘手？或者哪一个操盘手有足够的家底让自己“杀”出来？这样的说法明显是不符合现实的第二，很多的专业知识和技巧，如果靠自己领悟而不是学习的话，可能一辈子都悟不出这些知识的本质含义，举个例子。

如果股票过高，但是指标比如kd背离，容易出现修正这个现象你也一定在很多地方看到过对不对？但是往往有一些强势股，却在背离后一路往上涨，形成指标钝化，开始主升段，那么看到这里你又疑惑，指标顶背离这知识是不是错的？但当你买入顶背离股票却开始下跌你就会开始觉得什么背离不背离的技术分析对股票根本就没有用，对不对？但是这里面的根本，不是这知识错了，而是在于你不了解这个知识的实质是什么。

先给你说说，股价过前高，kd顶背离为什么会出现震荡修正。

股价出现前一个高点跌下来，那么前一个高点附近买入的人都被套牢了对不对？那么如果没有经过一段时间震荡整理消化这些套牢盘，让kd不背离直接过前高，股价过前高，之前套牢的人是不是就是潜在的卖压？那么背离过高股价出现修正就不奇怪对不对然后是强势股背离后直接大涨指标钝化的原因，不是按照上面的知识，背离过高有套牢盘的卖压吗？那是因为这些股票的主力直接放大成交量把这些卖压全部买走，所以主升浪特征是放量跳空指标钝化，而如果主力不想直接拉主升段，股价当然会修正。

这样的东西你觉得单靠自己领悟，有多少概率能知道？不知道做错了就开始怀疑技术分析的有效性是不是对的...

如何用Python和机器学习炒股赚钱

相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据顾问 Gaëtan Rickter 近日发表文章介绍了他利用 Python 和机器学习来帮助炒股的经验，其最终成果的收益率跑赢了长期处于牛市的标准普尔 500 指数。

虽然这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪。

我终于跑赢了标准普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，但是当我们处理的是大量流动性很高的资本时，对冲基金的利润就相当可观。

更激进的做法还能得到更高的回报。

这一切都始于我阅读了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文。

该研究描述了一件发生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（当时股票代码是 ENMD）的事件：「星期天《纽约时报》上发表的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，在周一收盘时接近 52。

在接下来的三周，它的收盘价都在 30 以上。

这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价。

但是，这个癌症研究方面的可能突破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种流行的报纸报道过了，其中甚至包括《泰晤士报》！因此，仅仅是热情的公众关注就能引发股价的持续上涨，即便实际上并没有出现真正的新信息。

」在研究者给出的许多有见地的观察中，其中有一个总结很突出：「（股价）运动可能会集中于有一些共同之处的股票上，但这些共同之处不一定要是经济基础。

」我就想，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票。

我开始在数据库里面挖掘，几周之后我发现了一个，其包含了一个分数，描述了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度。

我有计算基因组学的背景，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。

但是，当我们分析数据时，我们又会开始看到我们之前可能无法预测的新关系和相关性。

选择出的涉及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达模式和基因一样，股票也会受到一个巨型网络的影响，其中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系。

其中一些影响和关系是可以预测的。

我的一个目标是创建长的和短的股票聚类，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，我可以将其用于对冲或单纯地从中获利。

这需要使用一个无监督机器学习方法来创建股票的聚类，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系。

这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易的股票的「篮子（basket）」。

首先我下载了一个数据集：Public Company Hidden Relationship Discovery，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系。

然后我使用了 Python 和一些常用的机器学习工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，我开始了解我正在处理的数据集的分布形状。

为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel:Principal Component Analysis with KMeans visualsimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbnp.seterr(divide=\'ignore\', invalid=\'ignore\')# Quick way to test just a few column features# stocks = pd.read_csv(\'supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv\', usecols=range(1,16))stocks = pd.read_csv(\'supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv\')print(stocks.head())str_list = []for colname, colvalue in stocks.iteritems(): if type(colvalue[1]) == str:str_list.append(colname)# Get to the numeric columns by inversionnum_list = stocks.columns.difference(str_list)stocks_num = stocks[num_list]print(stocks_num.head（)）输出：简单看看前面 5 行：zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ ./hidden_relationships.pySymbol_update-2017-04-01 Hydrogen Helium Lithium Beryllium Boron \\0 A 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 1 AA 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 2 AAAP 0.0 0.00461 0.0 0.0 0.0 3 AAC 0.0 0.00081 0.0 0.0 0.0 4 AACAY 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 Carbon Nitrogen Oxygen Fluorine ... Fermium Mendelevium \\0 0.006632 0.0 0.007576 0.0 ... 0.000000 0.079188 1 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 2 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.135962 0.098090 3 0.000000 0.0 0.018409 0.0 ... 0.000000 0.000000 4 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 Nobelium Lawrencium Rutherfordium Dubnium Seaborgium Bohrium Hassium \\0 0.197030 0.1990 0.1990 0.0 0.0 0.0 0.0 1 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 2 0.244059 0.2465 0.2465 0.0 0.0 0.0 0.0 3 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 4 0.000000 0.0000 0.0000 0.0 0.0 0.0 0.0 Meitnerium 0 0.0 1 0.0 2 0.0 3 0.0 4 0.0...

学会计专业的炒股有优势吗？

会计为热门专业，市场需求大，就业容易，且薪酬丰厚，下面就会计的就业前景进行分析： 内资企业：需求量大，待遇、发展欠佳 职业状况：这一块对会计人才的需求是最大的，也是目前会计毕业生的最大就业方向。

很多中小国内企业特别是民营企业，对于会计岗位他们需要找的只是“帐房先生”，而不是具有财务管理和分析能力的专业人才，而且，此类公司大都财务监督和控制体系相当简陋。

因此，在创业初期，他们的会计工作一般都是掌握在自己的亲信（戚）手里。

到公司做大，财务复杂到亲信（戚）无法全盘控制时，才会招聘“外人”记记帐。

有种可能也不排除：你选择的公司具有极大的成长性，你做为元老在公司壮大以后能分到一杯羹。

但更多的情况是，你进去的时候是记帐，离开时还是只会记帐，最多能学到简单的财务监管和避税方法，甚至和一些朱总理曾在国家会计学院题词的“不做”的伎俩。

薪资情况：新人月薪绝大部分集中在1500元左右。

师兄建议：工作任务少，压力小，特别是国企。

这就给你很多的学习时间，给你的鲤鱼跳龙门梦想提供了舞台。

如果你的学校不是很好，会计专业在国内不是很牛，那笔者建议你选择这些企业，因为可以利用时间，参考注册会计师或ACCA，既能积攒经验，又能继续努力拿证书。

在校期间参加注册会计师考试，有条件的参加ACCA考试。

前者在一些省市在校会计学生就能报名，而且费用相对低，总共5门，考过一门在5年内持续有效；后者全面，总共14门课程，英文试题，大二及以上就可以报名培训。

培训后不仅能掌握国际财务会计操作，更重要的是其课程涉及管理、金融等方面，还能提高专业英语水平。

根据调查，上海现有ACCA会员年薪在10万到80万之间，缺点在于报名和培训费用稍微有点高。

参加上述两项考试在国内企业（包括外资）中的认可程度非常高，拥有ACCA认证因为其知识全面，如果要跳入外企，绝对是再好不过的资质了，在其中的发展也将顺利不少。

要想通过关键在于坚持，注册会计师考试的通过率低是出了名的。

它对每科（《会计》、《财务成本管理》、《审计》、《税法》、《经济法》）的知识点考查的特别细，ACCA的培训全球通过率在50%左右，成为会员需要通过考试后需3年工作经验。

提醒：CBRA和ACCA考试难度相当大，要付出的金钱和精力都很多。

请同学们在报名前务必思考再三，避免浪费。

外企：待遇好，学得专业 职业状况：大部分外资企业的同等岗位待遇都远在内资企业之上。

更重要的是，外资企业财务管理体系和方法都成熟，对新员工一般都会进行一段时间的专业培训。

工作效率高的其中一个原因是分工细致，而分工的细致使我们在所负责岗位上只能学到某一方面的知识，尽管这种技能非常专业，但对整个职业发展过程不利，因为你难以获得全面的财务控制、分析等经验。

后续培训机会多是外企极具诱惑力的另一个原因。

财务管理也是一个经验与知识越多越值钱的职业，而企业提供的培训机会不同于在学校听老师讲课，它更贴进实际工作，也更适用。

薪资情况：新员工的合理月薪在3000元以上，绝大部分外企能解决员工的各种保险以及住房公积金。

师兄建议：要进外企，英语好是前提。

然后如果能通过CBRA或ACCA考试的几门课程，也能增加一些砝码。

多看面试经验谈。

外企的面试大都是动真格的，而且方式奇怪（借用某同学的话）。

很多同学的专业功底和英文水平都很不错，最后却拿不到Offer的原因就在于不适应他们的面试风格。

建议大家在网上下载或书店购买一些目标单位的面试资料，提前演练和熟悉，顺便也注意一下应聘其他环节的事项，例如着装和表达等等。

最近，法律+财会的法务会计也是很受上市公司和外资企业欢迎的人才。

选修了法律专业并有所成就或拿到法学第二学位的同学，其发展前途也很光明。

什么是sk指标？

＂短线高手＂使用说明＂短线高手＂指标为图形化指标。

本指标反映的是多空博弈游戏中多空动能、势能交替转换的基本状态，是《庄家克星》系列精华指标之一。

本指标由＂多方能量＂、＂空方能量＂和紫、绿两色柱线、SK、SD线以及＂强弱分界＂线构成，整幅图形酷似桂林山水、漓江倒影。

从图形的简单变化即可确定多空双方主力谁占优势，大盘或个股是涨还是跌，操作方便，准确率高。

本指标适用于看长线做短线。

操作要领：1、买点：当＂多方能量＂紫线上翘、＂空方能量＂绿线下勾时买入；当＂多方能量＂紫线向上与＂空方能量＂绿线＂金叉＂或SK与SD金叉时为较佳的买点。

2、卖点：当＂空方能量＂绿线上翘、＂多方能量＂紫线下勾时买入；当＂空方能量＂绿线向上与＂多方能量＂紫线＂金叉＂或SK与SD死叉时为止损的卖点。

3、注意事项：A、当＂多方能量＂紫线在＂强弱分界＂线下方上翘发出买入信号时，可以试建仓，做反弹；一旦＂SK＂与＂SD＂向上金叉时或＂多方能量＂紫线上穿＂强弱分界＂线且有成交量的配合即可加码建仓。

然后看长做短，一路持股等待发出卖出信号。

B、如做中线，当＂多方能量＂紫线在＂强弱分界＂线上方运行时，一般可以继续持股直至＂SK＂与＂SD＂封闭（死叉）时或＂多方能量＂紫线下穿＂强弱分界＂线时卖出。

C、当＂空方能量＂绿线在＂强弱分界＂线以上运行时，说明＂空方能量＂仍然大于＂多方能量＂，原则上不进行操作。

即使发出买入信号，也只能做短线，快进快出。

D、利用本指标确定买卖点时，请参照《庄家克星》其它指标做出决策。

如此，你必将成为股市赢家。

如何画xgboost里面的决策树

XGBoost参数调优完全指南（附Python代码）译注：文内提供的代码和运行结果有一定差异，可以从这里完整代码对照参考。

另外，我自己跟着教程做的时候，发现我的库无法解析字符串类型的特征，所以只用其中一部分特征做的，具体数值跟文章中不一样，反而可以帮助理解文章。

所以大家其实也可以小小修改一下代码，不一定要完全跟着教程做~ ^0^需要提前安装好的库：简介如果你的预测模型表现得有些不尽如人意，那就用XGBoost吧。

XGBoost算法现在已经成为很多数据工程师的重要武器。

它是一种十分精致的算法，可以处理各种不规则的数据。

构造一个使用XGBoost的模型十分简单。

但是，提高这个模型的表现就有些困难（至少我觉得十分纠结）。

这个算法使用了好几个参数。

所以为了提高模型的表现，参数的调整十分必要。

在解决实际问题的时候，有些问题是很难回答的——你需要调整哪些参数？这些参数要调到什么值，才能达到理想的输出？这篇文章最适合刚刚接触XGBoost的人阅读。

在这篇文章中，我们会学到参数调优的技巧，以及XGboost相关的一些有用的知识。

以及，我们会用Python在一个数据集上实践一下这个算法。

你需要知道的XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)是Gradient Boosting算法的一个优化的版本。

特别鸣谢：我个人十分感谢Mr Sudalai Rajkumar (aka SRK)大神的支持，目前他在AV Rank中位列第二。

如果没有他的帮助，就没有这篇文章。

在他的帮助下，我们才能给无数的数据科学家指点迷津。

给他一个大大的赞！内容列表1、XGBoost的优势2、理解XGBoost的参数3、调整参数（含示例）1、XGBoost的优势XGBoost算法可以给预测模型带来能力的提升。

当我对它的表现有更多了解的时候，当我对它的高准确率背后的原理有更多了解的时候，我发现它具有很多优势：1、正则化标准GBM的实现没有像XGBoost这样的正则化步骤。

正则化对减少过拟合也是有帮助的。

实际上，XGBoost以“正则化提升（regularized boosting）”技术而闻名。

2、并行处理XGBoost可以实现并行处理，相比GBM有了速度的飞跃。

不过，众所周知，Boosting算法是顺序处理的，它怎么可能并行呢？每一课树的构造都依赖于前一棵树，那具体是什么让我们能用多核处理器去构造一个树呢？我希望你理解了这句话的意思。

XGBoost 也支持Hadoop实现。

3、高度的灵活性XGBoost 允许用户定义自定义优化目标和评价标准 它对模型增加了一个全新的维度，所以我们的处理不会受到任何限制。

4、缺失值处理XGBoost内置处理缺失值的规则。

用户需要提供一个和其它样本不同的值，然后把它作为一个参数传进去，以此来作为缺失值的取值。

XGBoost在不同节点遇到缺失值时采用不同的处理方法，并且会学习未来遇到缺失值时的处理方法。

5、剪枝当分裂时遇到一个负损失时，GBM会停止分裂。

因此GBM实际上是一个贪心算法。

XGBoost会一直分裂到指定的最大深度（max_depth），然后回过头来剪枝。

如果某个节点之后不再有正值，它会去除这个分裂。

这种做法的优点，当一个负损失（如-2）后面有个正损失（如+10）的时候，就显现出来了。

GBM会在-2处停下来，因为它遇到了一个负值。

但是XGBoost会继续分裂，然后发现这两个分裂综合起来会得到+8，因此会保留这两个分裂。

6、内置交叉验证XGBoost允许在每一轮boosting迭代中使用交叉验证。

因此，可以方便地获得最优boosting迭代次数。

而GBM使用网格搜索，只能检测有限个值。

7、在已有的模型基础上继续XGBoost可以在上一轮的结果上继续训练。

这个特性在某些特定的应用上是一个巨大的优势。

sklearn中的GBM的实现也有这个功能，两种算法在这一点上是一致的。

相信你已经对XGBoost强大的功能有了点概念。

注意这是我自己总结出来的几点，你如果有更多的想法，尽管在下面评论指出，我会更新这个列表的！2、XGBoost的参数XGBoost的作者把所有的参数分成了三类：1、通用参数：宏观函数控制。

2、Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。

3、学习目标参数：控制训练目标的表现。

在这里我会类比GBM来讲解，所以作为一种基础知识。

通用参数这些参数用来控制XGBoost的宏观功能。

1、booster[默认gbtree]选择每次迭代的模型，有两种选择：gbtree：基于树的模型gbliner：线性模型2、silent[默认0]当这个参数值为1时，静默模式开启，不会输出任何信息。

一般这个参数就保持默认的0，因为这样能帮我们更好地理解模型。

3、nthread[默认值为最大可能的线程数]这个参数用来进行多线程控制，应当输入系统的核数。

如果你希望使用CPU全部的核，那就不要输入这个参数，算法会自动检测它。

还有两个参数，XGBoost会自动设置，目前你不用管它。

接下来咱们一起看booster参数。

booster参数尽管有两种booster可供选择，我这里只介绍tree booster，因为它的表现远远胜过linear booster，所以linear booster很少用到。

1、eta[默认0.3]和GBM中的 learning rate 参数类似。

通过减少每一步的权重，可以提高模型的鲁棒性。

典型值为0.01-0.2。

2、min_child_weight[默认1]决...

股民短线炒股的优势有什么？

与中长线炒股比较而言，短线炒股的优势可以归纳为以下几点： 1.将炒股风险降至最低 一般来讲，风险是指在某一特定环境下，在某一特定时间段内，某种损失发生的可能性。

在股市中，风险就是指在某一个特定时间段里，投资者所期望达到的目标与实际出现的结果之间产生的偏差。

股市行情瞬息万变，经常会受到某种突发性的消息、政策、意外事件以及国外股票走势的影响，做短线有助于规避此类风险。

在实际操作中，短线投资者只需要考虑即时行情，捕捉到其中细微的波段便可以大功告成。

即使炒股过程中出现错误，也会因及时处理，而不会酿成过大的损失。

事实上，投资者可以从以下几点理解短线炒股是如何降低风险的： （1）存在利润的时候，短线投资者一般可以轻松获得，可以安全地将到手的利润为己所用。

（2）没有利润或者有风险的时候，短线投资者可以及时选择离开。

客观来讲，短线炒股的风险主要来自以下两个方面：一方面是在某种股票价格趋势形成后，股价会朝某个方向运动很大一段距离，短线炒股者经常会将原来持仓不动即可轻松赚取的利润变成一小段一小段的小盈利，从而大大降低了收益率，增加了炒股风险；另一方面，某些时候在市场趋势一边倒的情况下，不能仅凭短线指标去逆势做单，以防股价突然地大幅下跌来不及止损所造成的大损失。

2.便于利用投资机会 在某一天内行情的波幅可能很窄，而波段却很丰富，即反复震荡几次，这对于短线投资者来说，增加了数个投资机会，并能有所收获。

3.可选择性比较高 就短线炒股而言，就好比投资者自己做买卖一样，可以根据自己的实际情况选择做与不做。

投资者承受的心理压力比较小，其所要承受的心理负担也就相对比较小，这在某种程度上也将有利于投资者进行实战操作。

4.以量取胜 对于短线投资者来说，也许短时间内所能够获得的利润不太多，但是由于短线可以来回操作，那么累计操作所带来的收获是非常可观的。

5.提高资金运作效率 短线炒股使资金处于一种高度灵活的运作状态，不仅避免了资金滞停，而且可以使资金产生意想不到的效率。

薛斯通道理论认为，在一个大的薛斯通道中可以画出若干个小的薛斯通道，依据小的薛斯通道交易所获得的交易利润要比按大的薛斯通道交易所获得的利润多得多。

6.利于培养精确定价技能 短线操作要想取得成功，就必须对当前的股票价格走势预测做到既定性（价格的运动方向）又定量（价格的起止位置）。

在实际操作中，一个成熟的短线投资者通常可以捕捉到当天的最高价与最低价。

也就是说，正是由于短线炒股的需要，短线投资者的定价技能都是比较高的。

需要说明的一点是，对于刚刚入市的投资者来说，选择短线炒股的好处是很多的，在一定程度上可以帮助投资者更加迅速地适应和把握市场。

7.交易准确度大为提高 通常情况下，时间越长，不可知事件发生的可能性就越高，投资者预见的正确性也就越差；与之相反，时间越短，当前状态改变的可能性就越小，这是惯性使然。

从这个角度来讲，短线炒股在一定程度上使得操作的准确度得到有效提高。