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机器学习(股票)

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机器学习

1. 原理

什么是机器学习?

随着计算机技术的发展,投资者不再只局限于传统投资策略,机器学习在资本市场得到广泛应用。机器学习的核心是通过机器模仿人类的思考过程以及思维习惯,通过对现有数据的学习,对问题进行预测和决策。目前,机器学习已在人脸识别、智能投顾、自然语言处理等方面得到广泛应用。

机器学习可以分为两类,一类是无监督学习,另一类是监督学习。监督学习是指按照已有的标记进行学习,即已经有准确的分类信息。比如二分类问题,一类是“好”,另一类是“不好”,这种明确地指出分类基准的问题。这类模型包括:神经网络、决策树、支持向量机等。

无监督学习是指针对未标记过的数据集进行学习。比如聚类问题,没有准确的标准说明应该聚成几类,只有相对概念。这类模型包括:K_means聚类、层次聚类法等。

什么是支持向量机?

支持向量机是最典型的一类机器学习模型,常用于解决二分类问题。支持向量机的原理是在一个样本空间内,找到一个平面,将样本数据分为两个部分,即两个分类,这个平面就叫做超平面。

怎样确定超平面?

假设有一个线性可分的二分类问题如图所示。

已知A、B、C三条线均可以将样本空间分为两类,那么问题来了,应该选择哪一个?

SVM模型指出,如果超平面能够将训练样本没有错误地分开,并且两类训练样本中离超平面最近的样本与超平面之间的距离是最大的,则把这个超平面称作最优超平面,即上图中的B平面。两类样本中距离最优超平面的点成为支持向量,支持向量机模型的名字由此得出。

支持向量机背后的数学原理十分优美,但由于推导过程过于复杂,这里不再赘述。总之,支持向量机的核心就是寻找最优超平面。

支持向量机不仅可以解决线性可分问题,也可以解决非线性可分问题。其核心思想是将原始样本点映射到高维空间上,将非线性转化为线性可分,在高维空间中找到满足条件的最优超平面,再映射到低维空间中。

利用支持向量机预测股票涨跌

在利用支持向量机进行预测之前,先将数据集分为训练集和测试集。常用的分类方法是将数据及进行8:2分解,0.8部分是训练集,0.2部分是测试集。用训练集训练模型,再用测试集评价模型的准确率等指标。

在利用支持向量机预测时,还有很重要的一步是进行参数优化。SVM的参数包括以下几个。

参数符号 参数说明
C 罚函数,错误项的惩罚系数,默认为1。C越大,对错误样本的惩罚力度越大,准确度越高但泛化能力越低(泛化能力是指拓展到测试集中的准确率)。C越小,允许样本增加一点错误,使泛化能力提高。
Kernel 核函数,包括linear(线型核函数)、poly(多项式核函数)、rbf(高斯核函数)、sigmod(sigmod核函数)。
degree 当核函数选成多项式核函数时对应的阶数。
Gamma 核函数系数。

还有一些其他的参数,因为本示例不对其进行优化,所以这里不再赘述了。

参数优化

本示例采用网格搜索算法优化参数,训练好的参数为C = 0.6, gamma = 0.001,训练后的准确率为 0.50。(这个准确率虽然看起来很低,但在现实生活中准确率都处于较低水平,这里暂时用这个优化后的参数进行建模。)

2. 策略思路

第一步:获取原始数据,这里获取2016-04-01到2017-07-30的数据。
第二步:计算SVM模型的输入变量。

x 表示输入的特征值,共7个,分别为:

参数符号 计算方法
x1 最新收盘价/15日收盘价均值
x2 现量/15日均量
x3 最新最高价/15日均价
x4 最新最低价/15日均价
x5 现量
x6 15日区间收益率
x7 15日区间标准差

y 表示5个交易日后收盘价是否上涨,

参数符号 含义
y = 1 表示股价上涨
y = 0 表示股价下跌

第三步:利用训练好的模型预测股价未来走向。若上涨(y=1)则开仓。

第四步:设置止损止盈点。
若已经持有仓位则在盈利大于10%的时候止盈,在星期五损失大于2%的时候止损。

回测时间:2017-07-01 09:00:00 到 2017-10-01 09:00:00
回测初始资金:1000万
回测标的:SHSE.600000

3. 策略代码

  1. # coding=utf-8
  2. from __future__ import print_function, absolute_import, unicode_literals
  3. from datetime import datetime
  4. import numpy as np
  5. from gm.api import *
  6. import sys
  7. try:
  8. from sklearn import svm
  9. except:
  10. print('请安装scikit-learn库和带mkl的numpy')
  11. sys.exit(-1)
  12. '''
  13. 本策略选取了七个特征变量组成了滑动窗口长度为15天的训练集,随后训练了一个二分类(上涨/下跌)的支持向量机模型.
  14. 若没有仓位则在每个星期一的时候输入标的股票近15个交易日的特征变量进行预测,并在预测结果为上涨的时候购买标的.
  15. 若已经持有仓位则在盈利大于10%的时候止盈,在星期五损失大于2%的时候止损.
  16. 特征变量为:1.收盘价/均值2.现量/均量3.最高价/均价4.最低价/均价5.现量6.区间收益率7.区间标准差
  17. 训练数据为:SHSE.600000浦发银行,时间从2016-04-01到2017-07-30
  18. 回测时间为:2017-07-01 09:00:00到2017-10-01 09:00:00
  19. '''
  20. def init(context):
  21. # 订阅浦发银行的分钟bar行情
  22. context.symbol = 'SHSE.600000'
  23. subscribe(symbols=context.symbol, frequency='60s')
  24. start_date = '2016-04-01' # SVM训练起始时间
  25. end_date = '2017-07-30' # SVM训练终止时间
  26. # 用于记录工作日
  27. # 获取目标股票的daily历史行情
  28. recent_data = history(context.symbol, frequency='1d', start_time=start_date, end_time=end_date, fill_missing='last',
  29. df=True)
  30. days_value = recent_data['bob'].values
  31. days_close = recent_data['close'].values
  32. days = []
  33. # 获取行情日期列表
  34. print('准备数据训练SVM')
  35. for i in range(len(days_value)):
  36. days.append(str(days_value[i])[0:10])
  37. x_all = []
  38. y_all = []
  39. for index in range(15, (len(days) - 5)):
  40. # 计算三星期共15个交易日相关数据
  41. start_day = days[index - 15]
  42. end_day = days[index]
  43. data = history(context.symbol, frequency='1d', start_time=start_day, end_time=end_day, fill_missing='last',
  44. df=True)
  45. close = data['close'].values
  46. max_x = data['high'].values
  47. min_n = data['low'].values
  48. amount = data['amount'].values
  49. volume = []
  50. for i in range(len(close)):
  51. volume_temp = amount[i] / close[i]
  52. volume.append(volume_temp)
  53. close_mean = close[-1] / np.mean(close) # 收盘价/均值
  54. volume_mean = volume[-1] / np.mean(volume) # 现量/均量
  55. max_mean = max_x[-1] / np.mean(max_x) # 最高价/均价
  56. min_mean = min_n[-1] / np.mean(min_n) # 最低价/均价
  57. vol = volume[-1] # 现量
  58. return_now = close[-1] / close[0] # 区间收益率
  59. std = np.std(np.array(close), axis=0) # 区间标准差
  60. # 将计算出的指标添加到训练集X
  61. # features用于存放因子
  62. features = [close_mean, volume_mean, max_mean, min_mean, vol, return_now, std]
  63. x_all.append(features)
  64. # 准备算法需要用到的数据
  65. for i in range(len(days_close) - 20):
  66. if days_close[i + 20] > days_close[i + 15]:
  67. label = 1
  68. else:
  69. label = 0
  70. y_all.append(label)
  71. x_train = x_all[: -1]
  72. y_train = y_all[: -1]
  73. # 训练SVM
  74. context.clf = svm.SVC(C=0.6, kernel='rbf', gamma=0.001)
  75. context.clf.fit(x_train, y_train)
  76. print('训练完成!')
  77. def on_bar(context, bars):
  78. bar = bars[0]
  79. # 获取当前年月日
  80. today = bar.bob.strftime('%Y-%m-%d')
  81. # 获取数据并计算相应的因子
  82. # 于星期一的09:31:00进行操作
  83. # 当前bar的工作日
  84. weekday = datetime.strptime(today, '%Y-%m-%d').isoweekday()
  85. # 获取模型相关的数据
  86. # 获取持仓
  87. position = context.account().position(symbol=context.symbol, side=PositionSide_Long)
  88. # 如果bar是新的星期一且没有仓位则开始预测
  89. if not position and weekday == 1:
  90. # 获取预测用的历史数据
  91. data = history_n(symbol=context.symbol, frequency='1d', end_time=today, count=15,
  92. fill_missing='last', df=True)
  93. close = data['close'].values
  94. train_max_x = data['high'].values
  95. train_min_n = data['low'].values
  96. train_amount = data['amount'].values
  97. volume = []
  98. for i in range(len(close)):
  99. volume_temp = train_amount[i] / close[i]
  100. volume.append(volume_temp)
  101. close_mean = close[-1] / np.mean(close)
  102. volume_mean = volume[-1] / np.mean(volume)
  103. max_mean = train_max_x[-1] / np.mean(train_max_x)
  104. min_mean = train_min_n[-1] / np.mean(train_min_n)
  105. vol = volume[-1]
  106. return_now = close[-1] / close[0]
  107. std = np.std(np.array(close), axis=0)
  108. # 得到本次输入模型的因子
  109. features = [close_mean, volume_mean, max_mean, min_mean, vol, return_now, std]
  110. features = np.array(features).reshape(1, -1)
  111. prediction = context.clf.predict(features)[0]
  112. # 若预测值为上涨则开仓
  113. if prediction == 1:
  114. # 获取昨收盘价
  115. context.price = close[-1]
  116. # 把浦发银行的仓位调至95%
  117. order_target_percent(symbol=context.symbol, percent=0.95, order_type=OrderType_Market,
  118. position_side=PositionSide_Long)
  119. print('SHSE.600000以市价单开多仓到仓位0.95')
  120. # 当涨幅大于10%,平掉所有仓位止盈
  121. elif position and bar.close / context.price >= 1.10:
  122. order_close_all()
  123. print('SHSE.600000以市价单全平多仓止盈')
  124. # 当时间为周五并且跌幅大于2%时,平掉所有仓位止损
  125. elif position and bar.close / context.price < 1.02 and weekday == 5:
  126. order_close_all()
  127. print('SHSE.600000以市价单全平多仓止损')
  128. if __name__ == '__main__':
  129. '''
  130. strategy_id策略ID,由系统生成
  131. filename文件名,请与本文件名保持一致
  132. mode实时模式:MODE_LIVE回测模式:MODE_BACKTEST
  133. token绑定计算机的ID,可在系统设置-密钥管理中生成
  134. backtest_start_time回测开始时间
  135. backtest_end_time回测结束时间
  136. backtest_adjust股票复权方式不复权:ADJUST_NONE前复权:ADJUST_PREV后复权:ADJUST_POST
  137. backtest_initial_cash回测初始资金
  138. backtest_commission_ratio回测佣金比例
  139. backtest_slippage_ratio回测滑点比例
  140. '''
  141. run(strategy_id='strategy_id',
  142. filename='main.py',
  143. mode=MODE_BACKTEST,
  144. token='token_id',
  145. backtest_start_time='2017-07-01 09:00:00',
  146. backtest_end_time='2017-10-01 09:00:00',
  147. backtest_adjust=ADJUST_PREV,
  148. backtest_initial_cash=10000000,
  149. backtest_commission_ratio=0.0001,
  150. backtest_slippage_ratio=0.0001)

4. 回测结果与稳健性分析

设定初始资金1000万,手续费率为0.01%,滑点比率为0.01%。回测结果如下图所示。

回测期累计收益率为9.30%,年化收益率为38.13%,沪深300指数收益率为5.09%,策略收益率跑输指数。策略最大回撤为0.56%,胜率50.0%。

为了检验策略的稳健性,改变回测时间,得到结果如下。

回测期 时长 年化收益率 最大回撤
2017.07.01-2017.10.01 3个月 38.13% 0.56%
2017.07.01-2017.12.31 6个月 18.85% 0.56%
2017.07.01-2018.07.01 12个月 9.38% 0.56%
2017.07.01-2019.07.01 24个月 2.84% 3.07%
2017.07.01-2020.07.01 36个月 1.89% 3.07%

由上表可知,策略整体收益均小于0,远远跑输基准水平。

注:此策略只用于学习、交流、演示,不构成任何投资建议。

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