关于数据挖掘:python用线性回归预测时间序列股票价格附代码数据

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最近咱们被客户要求撰写对于线性回归预测股票价格的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

线性回归在整个财务中广泛应用于泛滥应用程序中。在之前的教程中，咱们应用一般最小二乘法（OLS）计算了公司的 beta 与绝对索引的比拟。当初，咱们将应用线性回归来预计股票价格

线性回归是一种用于模仿因变量（y）和自变量（x）之间关系的办法。通过简略的线性回归，只有一个自变量 x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的领域。在这种状况下，咱们只有一个自变量即日期。对于第一个日期回升到日期向量长度的整数，该日期将由 1 开始的整数示意，该日期能够依据工夫序列数据而变动。当然，咱们的因变量将是股票的价格。为了了解线性回归，您必须理解您可能在学校晚期学到的相当根本的等式。

y = a + bx

Y = 预测值或因变量
b = 线的斜率
x = 系数或自变量
a = y 截距

从实质上讲，这将形成咱们对数据的最佳拟合。在 OLS 过程中通过数据集绘制了大量线条。该过程的指标是找到最佳拟合线，最小化平方误差和（SSE）与股票价格（y）的理论值以及咱们在数据集中所有点的预测股票价格。这由下图示意。对于绘制的每条线，数据集中的每个点与模型输入的相应预测值之间存在差别。将这些差别中的每一个加起来并平方以产生平方和。从列表中，咱们采纳最小值导致咱们的最佳匹配线。思考下图：

from matplotlib import style

from sklearn.linear_model import LinearRegression

from sklearn.model_selection import train_test_split

import quandl

import datetime

style.use('ggplot')

#日期

start_date = datetime.date(2017,1,3)

t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily")

df = df.reset_index()

prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))

  linewidth=3, label = 'Predicted Price') #绘制线性回归线

plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')

plt.legend()

predicted_price =regressor.predict(date)

输入：

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R 语言用 logistic 逻辑回归和 AFRIMA、ARIMA 工夫序列模型预测世界人口

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01

02

03

04

预测日期输出价格：

 xtrain, x , ytrain)

#训练

plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')

#测试集图

plt.scatter(xtest, ytest, color='yellow', label= 'Actual Price') #绘制初始数据点

plt.plot(xtest, regressor.predict(xtest), color='blue', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #绘图

plt.show()

测试集：

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本文选自《python 用线性回归预测工夫序列股票价格》。

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