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Bulbea:用于股票市場預測和建模的Python庫

科技綠洲 ? 來源:Python實用寶典 ? 作者:Python實用寶典 ? 2023-10-17 11:01 ? 次閱讀

Bulbea 是一個基于深度學習開發的,用于股票市場預測和建模的Python庫。

Bulbea 自帶了不少可用于股票深度學習訓練及測試的API,并且易于對數據進行擴展和延申,構建屬于我們自己的數據及模型。

下面就來介紹一下這個模塊。

1.準備

開始之前,你要確保Python和pip已經成功安裝在電腦上,如果沒有,可以訪問這篇文章:超詳細Python安裝指南 進行安裝。

**(可選1) **如果你用Python的目的是數據分析,可以直接安裝Anaconda:Python數據分析與挖掘好幫手—Anaconda,它內置了Python和pip.

**(可選2) **此外,推薦大家用VSCode編輯器,它有許多的優點:Python 編程的最好搭檔—VSCode 詳細指南

請選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴

  1. Windows 環境 打開 Cmd (開始-運行-CMD)。
  2. MacOS 環境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。
  3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm,可以直接使用界面下方的Terminal.
git clone https://github.com/achillesrasquinha/bulbea.git && cd bulbea
pip install -r requirements.txt
python setup.py install

如果你無法訪問Github,請在二七阿爾量化后臺回復 **Bulbea **下載項目鏡像(2022-11-28).

此外,你還需要安裝 TensorflowCPU版本或GPU版本:

pip install tensorflow # CPU 版本
pip install tensorflow-gpu # GPU 版本 - 需要 CUDA, CuDNN

2.Bulbea 基本使用方法

Bulbea 和普通的深度學習研究項目一樣,在做訓練和測試時,分為四步(加載數據,預處理,建模,測試)。

2.1 加載數據

Bulbea內置了數據下載模塊,讓你很輕易地能夠下載雅虎財經的股票數據,比如下面下載雅虎財經源的GOOGL股票數據:

>> > import bulbea as bb
 >> > share = bb.Share('YAHOO', 'GOOGL')
 >> > share.data
# Open High Low Close Volume 
# Date
# 2004-08-19 99.999999 104.059999 95.959998 100.339998 44659000.0
# 2004-08-20 101.010005 109.079998 100.500002 108.310002 22834300.0
# 2004-08-23 110.750003 113.479998 109.049999 109.399998 18256100.0
# 2004-08-24 111.239999 111.599998 103.570003 104.870002 15247300.0
# 2004-08-25 104.960000 108.000002 103.880003 106.000005 9188600.0
...

2.2 預處理

Bulbea 同樣也內置了預處理模塊,讓你能夠輕易地分割訓練集和測試集:

>> > from bulbea.learn.evaluation import split
 >> > Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = split(share, 'Close', normalize = True)

2.3 建模

Bulbea自帶了RNN模型可供使用:

>> > import numpy as np
 >> > Xtrain = np.reshape(Xtrain, (Xtrain.shape[0], Xtrain.shape[1], 1))
 >> > Xtest = np.reshape( Xtest, ( Xtest.shape[0], Xtest.shape[1], 1))

 >> > from bulbea.learn.models import RNN
 >> > rnn = RNN([1, 100, 100, 1]) # number of neurons in each layer
 >> > rnn.fit(Xtrain, ytrain)
# Epoch 1/10
# 1877/1877 [==============================] - 6s - loss: 0.0039
# Epoch 2/10
# 1877/1877 [==============================] - 6s - loss: 0.0019
...

2.4 測試

通過調用sklearn的metrics就能對數據實現測試:

>> > from sklearn.metrics import mean_squared_error
 >> > p = rnn.predict(Xtest)
 >> > mean_squared_error(ytest, p)
0.00042927869370525931
 >> > import matplotlib.pyplot as pplt
 >> > pplt.plot(ytest)
 >> > pplt.plot(p)
 >> > pplt.show()

圖片

3.情感分析

Bulbea 能自動爬取相關股票在推特上的文字,并對這些文字做一個情感分析。

你只需要給Bulbea提供以下環境變量就能夠進行感情色彩分析:

export BULBEA_TWITTER_API_KEY="< YOUR_TWITTER_API_KEY >"
export BULBEA_TWITTER_API_SECRET="< YOUR_TWITTER_API_SECRET >"

export BULBEA_TWITTER_ACCESS_TOKEN="< YOUR_TWITTER_ACCESS_TOKEN >"
export BULBEA_TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET="< YOUR_TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET >"

測試一下:

>> > import bulbea as bb
 >> > share = bb.Share('YAHOO', 'GOOGL')
 >> > bb.sentiment(share)
0.07580128205128206
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