[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Stock-Taiwan

 

[簡介]

 

使用 Python 爬蟲的技術,從台灣證券交易下載個股數據資料,並且使用 XGBoost-Regression 對個股資料進行迴歸分析。

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1.  1_Fetch_Data.ipynb:

請在 parameters 的 cell 進行參數設定,參數設定如下:

·  stockNum: 股票代號

·  fromYear: 起始年

·  fromMonth: 起始月

·  toYear: 終止年

·  toMonth: 終止月

·  outputPath: 下載資料的檔案位置

 

設定完成後,即可執行。

 

 

2.  2_Prepare_Data.ipynb:

設定 parameters:

·  num1: 輸入的股票資料的期間

·  num2: 輸入的股票資料的特徵數量 ('volume', 'open', 'high', 'low', 'close')

 

設定完成後,即可執行。

 

 

3. 3_Train.ipynb:

設定 parameters:

·  train_input_filename: 輸入的股票訓練資料

·  model_filename: 輸出的模型檔案路徑

·  scaler_filename: 輸出的正規化檔案路徑

·  train_output_filename: 輸出的股票預測檔案路徑

·  modelEstimators: Estimator的數量

 

設定完成後,即可執行。

 

 

4.  4_Inference.ipynb

設定 parameters:

·  inference_input_filename: 輸入的股票推論資料

·  model_filename: 輸入的模型檔案路徑

·  scaler_filename: 輸入的正規化檔案路徑

·  inference_output_filename: 輸出的股票預測檔案路徑

 

設定完成後,即可執行。

 

執行後,即可看到 XGBoost-Regression 預測的股價結果。

 

XGBoost-Regression-Stock-Taiwan-Inference.png

 

 

 

[軟體下載]

 

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