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股票量化回测分析.zip
资源介绍:
在金融市场中，股票价格的波动受到多种因素的影响，为了分析和预测股票价格的走势，投资者可以借助各种技术指标和分析方法。本文旨在通过建立机器学习模型策略对股票价格进行回测的分析，以帮助投资者评估和优化投资策略，从而减少投资风险。 选取了铭普光磁（SZSE.002902）股票，采用了贝叶斯优化调整xgboost模型的超参数，得到了最优的模型参数组合：colsample_bytree：0.8308；learning_rate：0.3443；gamma：0.2381；max_depth：4.0。最后测试集得到的精确度：0.53，效果相对一般，但也不错。 根据对测试集的预测结果进行策略买卖回测，增加了买卖交易的手续费---万一免五。一共进行了63次的买入和卖出，最后由初始资金100000元赚取到为179519.77元，共赚取了79519.77元。为了更好评估该模型回测的效果，计出夏普比率为15.6349，最大回撤为30.24% 这一研究对于股票策略的优化和改进具有一定的参考价值。回测结果仅仅是对过去一段时间的模拟，不能保证未来的表现。因此，在实际应用中，需要谨慎对待回测结果，并不断优化和调整策略。11111111txt合成数据集
1111111111111真实数据集
SQLite ODBC 驱动，包含32位和64位
如题反恐精英·4.4
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压缩包里含有丰富的Python基础的资源和代码，思维导图全程是手打上去，本人非计算机专业，自学数据分析，目前工作岗位是大数据分析；这些基础的内容分享给大家，我明白自学数据分析的不易，内涵许多自己在学习过程的注释，后期我会在自己的博客文章里慢慢的发表内容，对于心急学习的伙伴们就可以下载提取学习，希望可以给各位带来帮助！
文章里包涵了：print函数，转义符，保留字，变量三部分，整数类型int( )，浮点类型float( )，布尔类型bool( )，字符串类型str( )，类型转换，算术运算符，赋值运算符，比较运算符，布尔运算符，运算符优先级，选择结构，循环语句，字典，元组，集合，列表，字符串，函数创建，函数返回值，参数总结，变量的作用域，Bug，常见的异常类型，try...except...else...finally结构，面向对象，类的组成，对象实例化，动态绑定，三大特征，模块和包，文件处理，with语句，os模块，os.path模块
本文题目来源于2022年数据分析大赛的A题，该文章是本人自己创作而成，从医药电商的店铺、药品和品牌分别进行分析预处理和可视化，最后建立起了时间序列模型进行预测。内容详情可以去本人博客去阅读浏览（免费的哦~）！本压缩包内含比赛题目、比赛数据以及自己创写的代码！
详情内容：
1.进行了数据预处理，包括清洗、整理和转换等步骤，以确保数据的质量和准确性；
2.运用可视化工具将数据呈现出来，以便更好地理解数据之间的关系和趋势；
3.分析店铺、药品和品牌销售各不同的原因分析以及情况，探讨了品牌选择对店铺业绩的影响；
4.利用历史数据对未来的销售情况进行预测。这个模型可以帮助商家做出更准确的决策，提高销售业绩；
5.最后通过对医药电商店铺、药品和品牌的综合分析，我为商家提供了有价值的洞察和建议，帮助他们优化运营策略，提升竞争力。
内含自写的源代码，下载的参考文献，完整论文和处理前后的数据：
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