作者tipsofwarren (tipsofwarren)
標題Re: [心得] 分享 金融開源data package
時間Thu Feb 21 15:23:56 2019
剛剛看了一下 GRU_LSTM_demo.py,
有個疑問...
print(' 歸一化 ')
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
stock_price = scaler.fit_transform(stock_price)
print(' 取 80% data 當作 training data, 20% data 當作 testing data 做模型驗證 ')
train_size = int(len(stock_price) * 0.8)
test_size = len(stock_price) - train_size
train, test = stock_price[0:train_size,:], stock_price[train_size:len(stock_price),:]
這邊的順序是不是有商討的空間?
應該是
1. 取 80% 當TrainSet, 並且 normalize (並且記下 normalize 的參數, 如 mean/std)
2. 剩下的 20% (暫且稱為 dev-test set) 應該用 step 1 的 normalize 參數
去做 標準化, 然後再丟進去 step 1 所獲得的 model 來計算 loss.
我還有個問題, 直接用 close price 當作 target 應該 也有商討空間...
應該改為 "相對值" 吧?
拍謝, 我弱弱的, 有講錯請更正...
※ 引述《f496328mm (123)》之銘言：
: ※ [本文轉錄自 Python 看板 #1SRLbpwt ]
: 作者: f496328mm (123) 看板: Python
: 標題: [心得] 分享 金融開源data package
: 時間: Wed Feb 20 21:43:12 2019
: https://github.com/linsamtw/FinMind
: 分享我開發的 package，金融 data open source，超過10種金融數據，
: 可直接 pip3 install FinMind
: 包含台股股價、美股股價、台股個股外資買賣、融資融券、財報
: G7 國家匯率、央行利率、債券 ( G7 是7大工業組織 )
: 金價、油價、能源期貨價格
: 並提供 DL ( LSTM ) 預測股價範例
: https://github.com/linsamtw/FinMind/tree/master/Mining
: 文件 https://linsamtw.github.io/FinMindDoc/
: ps : 目前在開發視覺化，如果有人有興趣合作，可以私信我
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.34.120
※ 文章網址: https://webptt.com/m.aspx?n=bbs/DataScience/M.1550733838.A.842.html
※ 編輯: tipsofwarren (122.116.34.120), 02/21/2019 15:25:10
1F：推 keepxha: 1.先分出訓練集再做normalization 02/21 15:43
2F：推 keepxha: 最後預測5天後，再一天的股價，用的是收盤價？ 02/21 15:46
3F：推 keepxha: 還蠻直覺的呀 哈 02/21 15:48
讓子彈再飛一毀兒... 看看大家怎麼說.
個人認為要用"相對值", 可以用 N 日均價當作基準, 訓練完之後再行返推絕對值.
用絕對值的話, 股價 100 漲一元 vs 200 漲 兩元應該是一樣的意思, 用
絕對值卻是看到 股價 100 vs 200 是不一樣的.
※ 編輯: tipsofwarren (122.116.34.120), 02/21/2019 15:53:20
4F：推 keepxha: 意思是用收盤的漲跌%數才對？ 02/21 15:56
其實包含 feature 也該 %%% 比較好... 老魯門外漢
請大家多指點...
※ 編輯: tipsofwarren (122.116.34.120), 02/21/2019 15:59:56
5F：推 s3714443: 是，不能預測實際股價 02/21 17:02
6F：推 f496328mm: 你是對的，我 demo 只是提供一個分析的參考 02/21 19:45
7F：→ f496328mm: 只用股價去建 model 02/21 19:45
8F：→ f496328mm: 實際上，我收集超過10種 data，就是希望用所有 data 02/21 19:45
9F：→ f496328mm: 建模 02/21 19:45