Python机器学习应用之监督学习-上证指数涨跌预测实例

数据介绍

网易财经上获得的上证指数的历史数据，爬取了150天的上证指数数据。

实验目的

根据给出当前时间前150天的历史数据，预测当天上证指数的涨跌。

技术路线

sklearn.svm.SVC

实验过程

使用算法：SVM

1 建立工程，导入sklearn相关包

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn import cross_validation

2 数据加载及预处理

data=pd.read_csv('stock/000777.csv',encoding='gbk',parse_dates=[0],index_col=0)
data.sort_index(0,ascending=True,inplace=True)

dayfeature=150
featurenum=5*dayfeature
x=np.zeros((data.shape[0]-dayfeature,featurenum+1))
y=np.zeros((data.shape[0]-dayfeature))