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文檔簡介
第10章
股票價(jià)格形態(tài)聚類與收益分析關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)概念及提取算法基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征表示基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征提取關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)概念及提取算法第10章
股票價(jià)格走勢(shì)主要由一些關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)構(gòu)成,因此我們選擇其關(guān)鍵的價(jià)格點(diǎn)作為聚類特征即可。構(gòu)成的序列模式,值越大,xi成為關(guān)鍵點(diǎn)的可能性就越大。關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)提取算法如下:輸入:原始價(jià)格序列x=(x1,x2,……,xp),提取關(guān)鍵點(diǎn)個(gè)數(shù)num。輸出:關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)序列、對(duì)應(yīng)下標(biāo)序列。step1:對(duì)x2,…,x(p-1)按公式計(jì)算其與相鄰兩個(gè)價(jià)格點(diǎn)均值的絕對(duì)值大小,并按從大到小
進(jìn)行排序,取排名前num-2對(duì)應(yīng)的價(jià)格點(diǎn),記為L1,對(duì)應(yīng)的下標(biāo)序列記為S1。step2:x1,xp對(duì)應(yīng)的價(jià)格點(diǎn)記為L2,對(duì)應(yīng)的下標(biāo)序列記為S2。step3:記L=L1∪L2,S=S1∪S2,并按S從小到大進(jìn)行排序,則L即為關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)序列,
S即為對(duì)應(yīng)的下標(biāo)序列。關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)概念及提取算法第10章
defget_keydata(x,num):
importpandasaspd
importnumpyasnp
#計(jì)算x2,…,x(p-1)各點(diǎn)減去相鄰兩點(diǎn)平均值的絕對(duì)值
d=abs(x[1:len(x)-1].values-(x[0:len(x)-2].values+x[2:len(x)].values)/2)
#以d為值,對(duì)應(yīng)的下標(biāo)為index,構(gòu)建序列,并按降序排序
Sd=pd.Series(d,index=np.arange(1,len(x)-1)).sort_values(ascending=False)
L1=Sd[0:num-2]
L2=pd.Series([x[0],x[len(x)-1]],index=[0,len(x)-1])
L=L1.append(L2)
keydata=x[L.index].sort_index()
returnkeydata函數(shù)輸入?yún)?shù)為價(jià)格數(shù)組X、提取的關(guān)鍵點(diǎn)個(gè)數(shù)num,返回值為關(guān)鍵點(diǎn)序列(index為下標(biāo),value為對(duì)應(yīng)的關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn))關(guān)鍵點(diǎn)提取算法函數(shù)如下(函數(shù)定義在df.py文件中)關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)概念及提取算法第10章
股票代碼為600000的股票2017年6月1日—2017年8月31日的收盤價(jià)數(shù)據(jù),提取10個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),并在同一坐標(biāo)軸上繪制原始價(jià)格點(diǎn)與關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)擬合圖,importpandasaspdimportdfimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_excel('DA.xlsx')I1=data['Trddt'].values>='2017-06-01'I2=data['Trddt'].values=<'2017-08-31'I=I1&I2data1=data.iloc[I,:]#提取代碼600000的收盤價(jià)dt=data1.loc[data1['Stkcd']==600000,['Clsprc']]['Clsprc']#收盤價(jià)序列的index重排,從0開始dt=pd.Series(dt.values,index=range(len(dt)))keydata=df.get_keydata(dt,10)plt.plot(dt.index,dt.values)plt.plot(keydata.index,keydata.values,'r*--')關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)(keydata.values)為:[12.9212.5312.8613.7613.5513.4513.6713.4412.4712.71]對(duì)應(yīng)的下標(biāo)(keydata.index)為:[0,27,29,32,33,36,37,44,60,65]基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征表示第10章
關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的提取降低了維度,但是直接用價(jià)格點(diǎn)進(jìn)行聚類還是存在較大的誤差,因此我們需要對(duì)關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的走勢(shì)情況進(jìn)行特征化表示,采用兩個(gè)關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)之間連線的斜率確定其漲跌情況,即特征化表示為兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)連線之間的夾角
的tan值:其中p1和p2分別表示前后兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn),x1和x2分別為關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)應(yīng)的下標(biāo)。漲跌幅的劃分標(biāo)準(zhǔn)如下:上漲幅度大:
tan值>0.5上漲幅度較大:
tan值介于0.2~0.5上漲:
tan值介于0.1~0.2平緩:
tan值介于?0.1~0.1下跌:
tan值介于?0.2~?0.1下跌幅度較大:
tan值介于?0.5~?0.2下跌幅度大:
tan值<?0.5分別記為:7、6、5、4、3、2、1基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征表示第10章
特征化表示函數(shù)如下(函數(shù)也定義在df.py文件中)defget_tz(keydata):
importnumpyasnp
y1=keydata.values[1:]
y2=keydata.values[0:-1]
x1=keydata.index[1:]
x2=keydata.index[0:-1]
#計(jì)算tan值
tan=list((y2-y1)/(x2-x1))
T=np.array(tan)
I7=T>0.5
i1=T>0.2
i2=T<=0.5
I6=i1&i2
i1=T>0.1
i2=T<=0.2
I5=i1&i2
i1=T>-0.1
i2=T<=0.1
I4=i1&i2i1=T>-0.2i2=T<=-0.1I3=i1&i2i1=T>=-0.5i2=T<=-0.2I2=i1&i2I1=T<-0.5T[I1]=1T[I2]=2T[I3]=3T[I4]=4T[I5]=5T[I6]=6T[I7]=7returnT函數(shù)輸入?yún)?shù)為關(guān)鍵點(diǎn)序列,返回結(jié)果為特征化數(shù)組:T=df.get_tz(keydata)print(T)可以看到,前面所示關(guān)鍵點(diǎn)價(jià)格走勢(shì)圖其特征化表示為:[4.5.6.2.4.6.4.4.4.]基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征提取第10章
根據(jù)第8章中基于總體規(guī)模與投資效率指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法,獲取2016年排名前400的股票作為研究樣本,并提取其交易數(shù)據(jù)區(qū)間在2017年5月1日—2017年7月31日的股票關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)和形態(tài)特征。首先基于總體規(guī)模與投資效率指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)方法,獲取2016年排名前400的股票,包括其股票代碼和股票簡稱。importpandasaspdimportfundta=pd.read_excel('ddata.xlsx')r=fun.Fr(dta,'2016')c=r[0][0:400]cn=r[1][0:400]code=list(c.index)#將股票代碼轉(zhuǎn)化為列表的形式基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征提取第10章
其次確定在2017年5月1日—2017年7月31日之間的交易所實(shí)際交易天數(shù)Mtd=pd.read_excel('交易日歷數(shù)據(jù)表.xlsx')I1=td['Clddt'].values>='2017-05-01'I2=td['Clddt'].values<='2017-07-31'I=I1&I2ddt=td.loc[I,['Clddt']]M=len(ddt)基于關(guān)鍵價(jià)格點(diǎn)的形態(tài)特征提取第10
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