机器学习SVM算法门径详备诠释

该算法是一个基于机器学习的股票交往计谋，使用复旧向量机（SVM）模子估计股票畴昔五天的涨跌，并证据估计效果进行交易操作。

1. 机器学习SVM计谋启动化

开辟参数：获得并开辟主图默许品种代码。开辟基础股票池，包含标的股票。启动化抓仓手数、计谋运行天数、账户可用资金和交往账户ID。

2. 机器学习SVM模子进修

数据准备：从2023年1月1日到2024年1月1日获得标的股票的开盘价、最高价、最廉价、收盘价和成交量数据。按日历排序数据，并索取收盘价数据用于生成标签。特征生成：收盘价均值比：第15天收盘价 / 15天收盘价均值成交量均值比：第15天成交量 / 15天成交量均值最高价均值比：第15天最高价 / 15天最高价均值最廉价均值比：第15天最廉价 / 15天最廉价均值区间收益率：第15天收盘价 / 第1天收盘价收盘价圭臬差：15天收盘价的圭臬差遍历数据，从第15天到倒数第5天，索取当年15天的特征：将这些特征存储在进修集 x_all 中。标签生成：遍历收盘价数据，从第15天到倒数第5天，判断畴昔5天的收盘价是否高涨，若高涨标签为1，不然为0。将标签存储在 y_all 中。进修模子：使用进修集 x_train 和标签 y_train 进修SVM分类器。模子参数开辟为默许值。

3. 机器学习交往计谋

每周一开仓：检查是否是每周一且莫得抓仓。获得当年15天的开盘价、最高价、最廉价、收盘价和成交量数据。生成与进修集交流的特征。使用进修好的SVM模子进行估计，若估计高涨则开仓买入，抓仓量为账户资金的95%。止盈止损：若盈利达到10%，则止盈平仓。若赔本达到2%且是周五，则止损平仓。每个交往日检查抓仓情况

5. 计谋运行

轮回运行：每个交往日调用 handlebar 函数，践诺上述交往计谋。计谋运行天数加1。绘画：在主图上画出买入和卖出信号的标记。

6. 洽商确认

数据获得：使用 ContextInfo.get_market_data 函数获得历史数据，详确数据的复权时势开辟为前复权。模子估计：在每周一世成特征并进行估计，证据估计效已然定是否开仓。风险轨则：开辟苟简的止盈止损机制，轨则最大赔本和锁定利润。开辟最大回撤收尾，轨则全体风险。

自动化计谋追念

该算法提供了一个基于机器学习的股票交往计谋框架，通过历史数据进修模子，并证据模子估计效果进行交易操作。风险教唆：本洽商公式仅手脚学习交流，切勿商用，不组成任何投资忽视。

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