python数据分析,因为股票价格的影响因素太多,通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行,只有当天之内的数据还有一定的关联,故feature与target都选择的是当天的数据。
加载数据
为了加快数据的处理速度,提前将mariadb数据库中的数据查询出来,保存成feather格式的数据,以提高加载数据的速度。
经过处理,不同股票的数据保存在了不同的文件中,列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近,说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系
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