PyTorch量化进阶教程：第三章 A 股数据处理与特征工程

PyTorch量化进阶教程：第三章 A 股数据处理与特征工程

本教程通过深入讲解 Transformer 架构、自注意力机制及时间序列预测，结合 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标，实现从数据处理到模型训练、回测与策略部署的完整量化交易系统。教程每个环节都通过专业示例和代码实现进行阐释，确保读者能够扎实掌握并灵活运用所学知识。
文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认知，为策略开发打下基础。

学习对象

• 中高级水平的开发者
• 具备 Python 编程基础和一定的机器学习知识
• 对 A 股市场有一定了解，熟悉 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标

教程目标

• 系统学习 PyTorch 和 Transformer 技术
• 掌握 Transformer 在时间序列预测和量化交易中的应用
• 使用 Tushare 数据源和 TA-Lib 技术指标构建量化交易模型
• 实现从数据获取到模型训练、评估和部署的完整流程

教程目录

第一章 PyTorch 基础

1.1 PyTorch 环境搭建与基本操作
1.2 张量（Tensor）与自动求导机制
1.3 神经网络模块（nn.Module）与优化器
1.4 数据加载与预处理（DataLoader 和 Dataset）

第二章 Transformer 理论详解

2.1 Transformer 架构概述
2.2 自注意力机制（Self-Attention）
2.3 编码器与解码器结构
2.4 Transformer 在时间序列预测中的应用

第三章 A 股数据处理与特征工程

3.1 使用 Tushare 获取 A 股数据
3.2 数据存储与管理（Parquet 文件）
3.3 使用 TA-Lib 计算技术指标
3.4 特征工程与数据预处理

第四章 Transformer 模型构建与训练

4.1 Transformer 模型的 PyTorch 实现
4.2 时间序列预测任务的模型设计
4.3 模型训练与超参数优化
4.4 模型评估与性能分析

第五章 Transformer 在量化交易中的应用

5.1 量化交易策略设计与实现
5.2 回测与风险评估
5.3 策略优化与改进
5.4 模型保存与加载
5.5 ONNX 优化模型

第六章 模型部署与生产化

6.1 部署整体架构设计
6.2 核心部署流程
6.3 关键技术实现
6.4 性能调优路线
6.5 监控指标设计
6.6 总结建议

第三章 A 股数据处理与特征工程

3.1 使用 Tushare 获取 A 股数据

Tushare 是一个免费开源的 Python 财经数据接口包，提供了丰富的股票、基金、期货等金融数据。通过 Tushare，用户可以获取到从股票的基本信息到交易行情等多方面的数据。

安装 Tushare

pip install tushare

推荐阅读

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• A股数据存储实战：Parquet技术深度解析

获取股票数据

import tushare as ts

# 设置 Tushare token
ts.set_token("your_token")
pro = ts.pro_api()

# 获取股票数据
df = pro.daily(ts_code="000001.SZ", start_date="20200101", end_date="20240101")
df.sort_values("trade_date", inplace=True)
df.to_parquet("./data/000001.SZ.parquet")

3.2 数据存储与管理

使用 Parquet 文件存储数据，具有高效性和可扩展性。

读取 Parquet 文件

import pandas as pd

df = pd.read_parquet("./data/000001.SZ.parquet")

print(df.head())

输出

       ts_code trade_date   open   high    low  close  pre_close  change  \
969  000001.SZ   20200102  16.65  16.95  16.55  16.87      16.45    0.42   
968  000001.SZ   20200103  16.94  17.31  16.92  17.18      16.87    0.31   
967  000001.SZ   20200106  17.01  17.34  16.91  17.07      17.18   -0.11   
966  000001.SZ   20200107  17.13  17.28  16.95  17.15      17.07    0.08   
965  000001.SZ   20200108  17.00  17.05  16.63  16.66      17.15   -0.49   

     pct_chg         vol       amount  
969   2.5532  1530231.87  2571196.482  
968   1.8376  1116194.81  1914495.474  
967  -0.6403   862083.50  1477930.193  
966   0.4687   728607.56  1247047.135  
965  -2.8571   847824.12  1423608.811  

3.3 使用 TA-Lib 计算技术指标

TA-Lib 是一个广泛使用的金融技术分析库，可以计算各种技术指标。

推荐阅读 深入TA-Lib：量化技术指标详解

安装 TA-Lib

pip install TA-Lib

验证安装成功与否

import talib
print(talib.__version__)

计算技术指标

import talib

# 计算移动平均线
df["ma5"] = talib.MA(df["close"], timeperiod=5)
df["ma10"] = talib.MA(df["close"], timeperiod=10)

# 计算相对强弱指数（RSI）
df["rsi"] = talib.RSI(df["close"], timeperiod=14)

# 计算 MACD
macd, signal, hist = talib.MACD(
    df["close"], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9
)
df["macd"] = macd
df["signal"] = signal

df["returns"] = df["close"].pct_change().shift(-1)  # 预测下一天的收盘价
df.dropna(inplace=True)

3.4 特征工程与数据预处理

特征工程是机器学习中的关键步骤，包括特征选择、特征构造和特征降维等。

特征选择

# 选择相关性较高的特征
features = [
    "open",
    "high",
    "low",
    "close",
    "vol",
    "ma5",
    "ma10",
    "rsi",
    "macd",
    "signal",
]
X = df[features]
y = df["returns"]

特征标准化

在机器学习中，特征标准化（Standardization）和归一化（Normalization）是常见的数据预处理方法，它们的目的是调整特征的分布，使模型能够更好地学习和泛化。

1. 特征标准化（Standardization）

   定义

   特征标准化是将特征值转换为均值为0、标准差为1的分布。公式为：
   $$Z=\frac{X-\mu }{\sigma }$$
   其中，$X$ 是原始特征值，$\mu$ 是特征的均值，$\sigma$ 是特征的标准差。

   作用

   • 消除量纲影响：不同特征可能有不同的量纲（如长度、重量等），标准化后，所有特征都在同一尺度上，避免某些特征因量纲较大而对模型产生较大影响。
   • 加速模型收敛：标准化后的数据分布更接近标准正态分布，有助于加速梯度下降等优化算法的收敛速度。

   使用场景

   • 适用于假设数据服从正态分布的模型：如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
   • 适用于需要计算距离的模型：如K近邻（KNN）、K均值聚类（K-Means）等，因为距离计算对特征的尺度非常敏感。

2. 特征归一化（Normalization）

   定义

   特征归一化是将特征值缩放到一个固定的范围，通常是 [0, 1] 或 [-1, 1]。常见的归一化方法是最大-最小归一化（Min-Max Scaling），公式为：
   $$X_{\text{norm}}=\frac{X-X_{\text{min}}}{X_{\text{max}}-X_{\text{min}}}$$
   其中，$X_{\text{min}}$ 和 $X_{\text{max}}$ 分别是特征的最小值和最大值。

   作用

   • 将数据缩放到固定范围：归一化后的数据范围统一，便于模型处理。
   • 避免数据异常值的影响：最大-最小归一化对异常值较为敏感，但可以通过其他方法（如使用分位数）来缓解。

   使用场景

   • 适用于神经网络等对输入数据范围敏感的模型：归一化后的数据范围固定，有助于神经网络的激活函数更好地工作。
   • 适用于不需要假设数据分布的模型：如决策树、随机森林等。

scikit-learn

参数	作用	推荐选择
StandardScaler	标准正态分布化	数据分布较对称时
MinMaxScaler	缩放到[0,1]区间	需要固定范围时

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

数据分割

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

总结

本章详细讲解了如何使用 Tushare 获取 A 股数据，并通过 TA-Lib 计算技术指标。同时，介绍了特征工程的基本方法，包括特征选择和数据预处理。这些步骤为后续构建 Transformer 模型提供了高质量的输入数据。

风险提示与免责声明
本文内容基于公开信息研究整理，不构成任何形式的投资建议。历史表现不应作为未来收益保证，市场存在不可预见的波动风险。投资者需结合自身财务状况及风险承受能力独立决策，并自行承担交易结果。作者及发布方不对任何依据本文操作导致的损失承担法律责任。市场有风险，投资须谨慎。