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免责声明：股票价钱估量内容上是不笃信的，本教程仅供教授目的使用。这里推敲的模子和次第不应被讲授为财务提议或依赖于施行来回决议。天然时候会通Transformer（TFT）模子提供了置信区间，有助于评估风险，但莫得模子能十足辩论到金融市集的不能估量性。在作念出投资决议之前，请遥远进行透澈的推敲，并磋议金融专科东说念主士。
免责声明：股票价钱估量内容上是不笃信的，本教程仅供教授目的使用。这里推敲的模子和次第不应被讲授为财务提议或依赖于施行来回决议。天然时候会通Transformer（TFT）模子提供了置信区间，有助于评估风险，但莫得模子能十足辩论到金融市集的不能估量性。在作念出投资决议之前，请遥远进行透澈的推敲，并磋议金融专科东说念主士。
张开剩余75%迎接来到这个系列，了解何如使用时候会通Transformer（TFT）构建一个可讲授的模子，用于高频股票价钱估量。在这个系列中，咱们将深远探讨查考一个不仅能估量股票价钱，况且能提供置信区间，使其成为风险评估的厚爱器具的模子的要领。从数据采集和预处理到模子查考、评估和讲授，每篇著述王人将率领您完成经由中的要害阶段。
在第一部分中，咱们将从基础开首：采集正确的数据并实行探索性数据分析（EDA），以了解高频股票数据中的趋势、模式和潜在罗网。
布景和动机股票市集是一个动态且频繁不能估量的环境。得胜的日内来回者依赖的不单是是估量，还有高通告与风险的来回。即使来回者唯有50%的时候正确估量股票的场合，淌若每次来回的平均通告逾越平均风险，他们仍然不错盈利。自动化来回算法匡助来回者从来回中去除厚谊，使他们大要专注于时间方针和系统性决议。
使用咱们的时候会通Transformer模子，方针不是完毕竣工的估量准确度（在金融市集上是不能能的豪举），而是开荒一个不错识别高概率变动的模子，同期评估与每个估量相关的风险。通过专注于精准度并使用置信区间，该模子不错行动作念出更理智来回决议的厚爱器具。
数据采集和准备在这个形势中，我采集了平均逐日来回量逾越100万股的股票的1分钟日内数据。这个数据集涵盖了从2024年1月1日到2024年7月11日的6个月，统共逾越1500只股票。关于每只股票，我采集了圭臬的OHLCV（开盘、最高、最低、收盘、成交量）数据，捕捉了扫数来回日的每个价钱变动。为了简化数据处理经由，我将这些数据保存在一个单一的.parquet文献中，以便有用造访和分析。
数据加载和运行计帐在Jupyter Notebook中，我开首导入数据操作、可视化和建模所需的基本库。以下是一些使用中的库的示例：
然后加载数据集并将日历缔造为基于时候的分析的索引：三圾片在线观看
输出：
为廓清解我要处理的数据量，我使用 df.info() 来获取这些信息：
为了使其更易于责罚，并过滤掉流动性欠安的股票，我使用“股票平均形貌成交量”，这是通过将日均成交量乘以平均价钱来筹画的。我只保留平均形貌成交量最高的前100只股票。
输出：
EDA和特征工程 不才一步中，我进行探索性数据分析（EDA），以了解咱们过滤后的数据集的要害特征，并开首特征工程以索要相关方针。通过可视化趋势、价钱漫步和成交量变化，我旨在揭示可能率领咱们估量模子的模式和知悉。
这就闭幕了第一部分。在接下来的部分中，咱们将更深远地探讨特征工程，并开首准备咱们的数据集以进行模子查考。
淌若您对构建用于股票估量的机器学习模子感到振奋，请关爱我，以获取本系列的最新更新！每篇著述将带您了解一个新的阶段，从数据准备到模子评估和计策回测，提供为金融怜爱者和有抱负的量化分析师量身定制的实践代码和知竭力！
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发布于：广东省