Python金融数据挖掘 实训报告PPT
引言随着大数据时代的到来，金融数据挖掘已经成为金融领域中不可或缺的一部分。通过数据挖掘，我们可以深入了解市场的趋势、预测未来的走向，以及发现潜在的商机。本...
引言随着大数据时代的到来，金融数据挖掘已经成为金融领域中不可或缺的一部分。通过数据挖掘，我们可以深入了解市场的趋势、预测未来的走向，以及发现潜在的商机。本次实训的目的是通过Python编程语言，掌握金融数据挖掘的基本技能和方法。实训内容本次实训主要包括以下内容：数据收集收集相关的金融数据，如股票价格、成交量、财务报告等数据清洗对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据类型转换等数据探索通过可视化图表，分析数据的分布、相关性等模型训练使用Python中的机器学习算法，对数据进行分类、回归等预测模型评估通过交叉验证、调整超参数等方法，评估模型的性能优化与改进根据评估结果，优化模型参数，提高预测精度操作步骤数据收集我们使用Python中的pandas库，从Yahoo Finance网站上获取了某只股票的历史价格和成交量数据。使用requests库发送HTTP请求，并使用BeautifulSoup库解析HTML页面，提取出需要的数据。数据清洗在数据清洗阶段，我们发现数据中存在缺失值和异常值。我们使用pandas库中的fillna()函数对缺失值进行了填充，使用z-score方法检测并处理异常值。数据探索我们使用matplotlib库对股票价格和成交量进行了可视化分析。通过绘制折线图和柱状图，我们可以观察到股票价格和成交量的变化趋势，以及它们之间的相关性。模型训练我们使用了scikit-learn库中的支持向量机（SVM）和随机森林（Random Forest）算法对股票价格进行了预测。首先，我们将数据集分为训练集和测试集，然后对训练集进行特征工程，提取出与股票价格相关的特征。接着，我们使用SVM和随机森林算法对训练集进行训练，并使用测试集进行验证。模型评估我们使用了准确率、均方误差（MSE）和R方值等指标对模型的性能进行了评估。通过对比不同模型的性能，我们发现随机森林算法在预测股票价格方面表现较好。优化与改进根据评估结果，我们对随机森林算法的参数进行了调整，如增加树的数量、调整叶子节点最小样本数等，以提高模型的预测精度。同时，我们也尝试了其他算法，如神经网络和决策树等，对比不同算法的性能，选择最优的模型进行预测。实训总结通过本次实训，我们掌握了Python金融数据挖掘的基本流程和方法。在实际操作中，我们遇到了一些问题，如数据缺失、异常值处理等，但通过不断尝试和调整参数，最终成功地解决了问题。同时，我们也认识到了数据预处理和特征工程在数据挖掘中的重要性。在未来的工作中，我们将继续学习和探索金融数据挖掘领域的新技术和方法，提高自己的数据处理和分析能力。
