【机器学习方法研究】——思路整理、支持向量机

电玩女神 2022-06-07 02:24 161阅读 0赞

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机器学习方法是计算机科学的一个分支，它借助于计算机算法，对数据进行分析后，实现模式识别，进而实现对未来数据的预测。

机器学习方法可以分为以下几个类别：

### 1.监督学习： ###

训练的输出分类是预先设定好的，根据输入和输出，算法的目标在于寻找其中的对应函数。

### 2.无监督学习： ###

训练的输出分类是预先不知道的。算法的目标在于发现数据中的结构，如聚类分析。

### 3.半监督学习： ###

介于监督学习和无监督学习之间。

### 4.增强学习： ###

算法通过执行一系列的动作，影响环境中的可观察变量，从而得到环境对动作反应的规律。最后根据这个规律，判断该采取何种行动以最大化 某种回报。

监督式学习是机器学习的一个分支，可以通过训练样本而建立起一个输入和输出之间的函数，并以此对新的事件进行预测。

### 典型的监督学习流程如下： ###

![监督学习流程.png][.png]

## 支持向量机 ##

是监督学习中一种常用的学习方法。

支持向量机（ Support Vector Machines SVM ）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则 为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围）。具体就不详细介绍了，百度有很多资料。

[http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html\#svm][http_scikit-learn.org_stable_modules_svm.html_svm] 中是SVM函数和简单介绍。

from sklearn.svm import SVR 可以构造支持向量回归（Support Vector Regression）模型

from sklearn.svm import SVC 可以用于分类（Support Vector Classification）

#### 首先来看支持向量回归（Support Vector Regression）模型如何使用，下面是官网的一个简单例子。 ####

[http://scikit-learn.org/stable/auto\_examples/svm/plot\_svm\_regression.html\#example-svm-plot-svm-regression-py][http_scikit-learn.org_stable_auto_examples_svm_plot_svm_regression.html_example-svm-plot-svm-regression-py]

In \[1\]:

import numpy as np
    from sklearn.svm import SVR
    import matplotlib.pyplot as plt
    import time
    
    # 产生数据
    X = np.sort(5 * np.random.rand(40, 1), axis=0)
    
    y = np.sin(X).ravel()
    # 添加噪声
    y[::5] += 3 * (0.5 - np.random.rand(8))
    
    # 拟合回归模型，不同的核函数
    svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
    svr_lin = SVR(kernel='linear', C=1e3)
    svr_poly = SVR(kernel='poly', C=1e3, degree=2)
    y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
    y_lin = svr_lin.fit(X, y).predict(X)
    y_poly = svr_poly.fit(X, y).predict(X)
    
    # 画图展示结果
    plt.scatter(X, y, c='k', label='data')
    plt.plot(X, y_rbf, c='g', label='RBF model')
    plt.plot(X, y_lin, c='r', label='Linear model')
    plt.plot(X, y_poly, c='b', label='Polynomial model')
    plt.xlabel('data')
    plt.ylabel('target')
    plt.title('Support Vector Regression')
    plt.legend()
    plt.show()

![Image 1][]

#### 从回归的角度，我们可以根据之前的历史数据，预测下一个时间点的股价；分类的角度，我们可以根据历史数据，预测下一个时间点股价的正负。下面对股票数据进行回归建模 ####

In \[10\]:

df.index

Out\[10\]:

DatetimeIndex(['2015-01-05', '2015-01-06', '2015-01-07', '2015-01-08',
                   '2015-01-09', '2015-01-12', '2015-01-13', '2015-01-14',
                   '2015-01-15', '2015-01-16', 
                   ...
                   '2016-01-29', '2016-02-01', '2016-02-02', '2016-02-03',
                   '2016-02-04', '2016-02-05', '2016-02-15', '2016-02-16',
                   '2016-02-17', '2016-02-18'],
                  dtype='datetime64[ns]', length=273, freq=None, tz=None)

In \[13\]:

import numpy as np
    from sklearn.svm import SVR
    import matplotlib.pyplot as plt
    import time
    
    start_date = '2015-01-01'
    df = get_price('000423.XSHE', fields='price', start_date=start_date, 
                                end_date=time.strftime('%Y-%m-%d', time.localtime()))
    X = mat(range(1,len(df['price'].values)+1)).T
    y = df['price'].values
    
    # 拟合回归模型
    svr_rbf = SVR(kernel='rbf', C=1e3, gamma=0.1)
    # 注意这里对数据建模完了还是预测的该数据
    y_rbf = svr_rbf.fit(X, y).predict(X)
    
    # 画图展示结果
    _, ax = plt.subplots(figsize = [18,8])
    
    dates = df.index
    ax.scatter(X, y, c='k', label='data')
    ax.plot(X,y_rbf, c='g', label='RBF model')
    ticks = ax.get_xticks()
    ax.set_xticklabels([dates[i].date() for i in ticks[:-1]]) 
    plt.xlabel('data')
    plt.ylabel('target')
    plt.title('Support Vector Regression')
    plt.legend()
    plt.show()

![Image 1][]

### 那么如何在策略中使用呢？一个暴力的方法就是预测未来股价，如果涨了就买入，跌了就卖出。使用SVR进行回归预测，需要预测中未来股价，那么学习这种非平稳、噪声的股价序列难度是很大的。 ###

### 下面是个人想法，作为引子，欢迎大家一起讨论 ###

### 特征选择 ###

查阅文献发现有各种因子应用到其中，

基本面因子：PE，PB，ROE等

技术指标因子：RSI、KDJ、MA、MACD等

蜡烛图形态因子：三乌鸦、锤子线等

### 输出辨识 ###

涨跌分类

未来一段时间收益率

### 还有一类用法是利用非监督学习甚至深度学习找到特征 ###

比如找到大涨的股票，然后看大涨前一段时间的形态有没有相似的，利用非监督学习的方法

统计套利方法是看股价的相关性，比如A和B两只股票价差一向稳定在10块钱，某天价差突然跌倒5块钱，统计套利就假设，这个价差会恢复到10块钱，那么我们就可以就此设计交易策略。如果股价价差真的恢复了，那么就可以实现套利。但是显然，这样的关系可能不是那么明显地存在于股票的价格中，可能存在于收益曲线中或者方差曲线中，甚至更高复杂度的统计量中。DL提供了将原数据投影到另一个特征空间中的方法，而且是高度非线性的。那么，原数据中没有体现出来的相关性，会不会在这种高度非线性的投影空间中体现出来呢

[.png]: https://joinquant-image.b0.upaiyun.com/666f741954f67e64ef9e8a0f19fb9e37
[http_scikit-learn.org_stable_modules_svm.html_svm]: http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html#svm
[http_scikit-learn.org_stable_auto_examples_svm_plot_svm_regression.html_example-svm-plot-svm-regression-py]: http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_svm_regression.html#example-svm-plot-svm-regression-py
[Image 1]: