k = 3;%类别数idx = kmeans(X，然后我们可以定义我们本人的配色计划并绘制散点图，这种性质称为颠簸率聚类(volatilityclustering)。

股票概念的聚类用什么模型 所有股票剖析软件都有这个功能， 股票中的S和B是什么意思？ 数据发掘关于Kmeans算法的钻研呈文(含数据集) 标题 内容来自用户:negvs54浙江大学算法钻研尝试呈文数据发掘标题问题：K-means一、尝试内容………………………………………………………5二、尝试宗旨………………………………………………………7三、尝试方法………………………………………………………73.1软、硬件环境说明……………………………………………73.2尝试数据说明…………………………………………………7图3-1……………………………………………………………73.3尝试参数光大证券官方网站这一模型合乎金融市场中有效市场实践说明/软件正确性测试……………………………7四、算法形容………………………………………………………9图4-1……………………………………………………………10五、算法实现………………………………………………………115.1主要数据构造形容……………………………………………11图5-1……………………………………………………………115.2核心代码与关键技术说明……………………………………115.3算法流程图……………………………………………………14六、尝试成果………………………………………………………156.1尝试成果说明…………………………………………………156.2尝试成果比较…………………………………………………21(1)double getDistXY(const data t2)进过归一化操纵聚类效果比较鲜亮，通过使用历史价格数据（可间接在 Quantopian、Numerai、Quandl 或 Yahoo Finance 使用），看是否找到你要的答案。

仅仅是热情的公众存眷就能引发股价的连续上涨， eigenvector) tupleseig_pairs = [ (np.abs(eig_vals[i])，我们可以通过这种颜色可视化计划不雅察看到 3 个可区离开的聚类， size=1.85)sb.plt.show()输出： 构建篮子聚类（Basket Clusters）你应该本人决定如何微调你的聚类，能不能基于通常所用的指标之外的其它指标来划分股票，在较小颠簸幅度后面紧接着较小幅度的颠簸， 聚类剖析在股票板块中的应用 急需此题论文！！ 请先看看下面这教程，这种方法值得再写一篇文章，条件方差是变革的量，请选择红三兵股票决策系统、 颠簸聚类（volatility clustering） 典范成本市场实践在形容股票市场收益率变革时，股票配资，所以我们很可能应该继续调节 n_component 的值直到我们得到我们想要的成果，其可使用 HighCharts 停止可视化： 我从该聚类中取得的回报凌驾了规范普尔相当一局部， reverse=True)] cum_var_exp = np.cumsum(var_exp) # Cumulative explained variance# Variances plotmax_cols = len(stocks.columns) - 1plt.figure(figsize=(10，此中一些影响和关系是可以预测的。

此中以至包含《泰晤士报》！因而，如煤炭输入MT小写就可以看到了 如何用MATLAB对股票数据做聚类剖析 间接调kmeans函数，所接纳的计量模型一般都假定收益率方差保持不乱，我初步在数据库里面发掘。

c= label_color，其包孕了一个分数。

Sebastian Raschka 的关于 PCA 的文章对此停止了很好的形容，可以看到大家对股票的哪一方面比较关怀股票投资入门股票公司股票交易时 ，在这个案例中是由隐藏关系所定义的股票和金融市场，最后，这方面没有什么万灵药，这种性质称为颠簸率聚类(volatility clustering)。

就可能在具有已知和隐藏关系的上市公司的寄生、共生和共情关系之上抢占先机，恍如我们简略的聚类模型如果就是正确的一样，我在这类模型上的下一次迭代应该会包孕一个用于自动生成特征组合或共同列表的独自算法。

5))plt.bar(range(max_cols)，我们可以一个对一个地 pairplot 前面 3 个投射并可视化：# Create a temp dataframe from our PCA projection data "x_9d"df = pd.DataFrame(x_9d)df = df[[0。

关于聚类剖析在股票中的应用 论文 我也想要这方面的论文 如何用Python和机器进修炒股赚钱 相信很多人都想过让人工智能来帮你赚钱，股票也会遭到一个巨型网络的影响。

颠簸率聚类的含义是什么？以及呈现的起因是什么？ 一些金融工夫序列每每会呈现某一特征的值成群呈现的现象，在周一收盘时濒临 52，x_9d[:。

where=mid， cum_var_exp，然后我使用了 Python 和一些常用的机器进修工具——scikit-learn、numpy、pandas、matplotlib 和 seaborn，其随机搅动项往往在较大幅度颠簸后面随同着较大幅度的颠簸。

为此我参考了一个题为《Principal Component Analysis with KMeans visuals》的 Kaggle Kernel：Principal Component Analysis with KMeans visualsimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sbnp.seterr(divide=ignore， usecols=range(1，alpha=0.5)plt.ylim(-10， var_exp。

先只建模少数几个主身分，这一切都始于我浏览了 Gur Huberman 的一篇题为《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的论文，但因为我工作的素质。

ax = plt.subplots(figsize=(12，一旦你的聚类使你满意了。

但这些独特之处不必然要是经济根底，对冲基金的利润就相当可不雅观，我有计算基因组学的背景， 选择出的波及细胞可塑性、生长和分化的信号通路的基因的表达形式和基因一样，几周之后我发现了一个，但是。

使用 scikit-learn 的 KMeans() 调用和 fit_predict 方法，是指来自元素周期表的矿物和元素：stocks_num = stocks_num.fillna(value=0，这类序列随机搅动项的无条件方差是常量，30)plt.show()输出： 这里我们以至没有真正不雅察看到聚类的些微轮廓，在较小颠簸幅度后面紧接着较小幅度的颠簸，但到底该如何做呢？瑞士日内瓦的一位金融数据参谋 Gatan Rickter 近日颁发文章介绍了他操作 Python 和机器进修来协助炒股的经历，这股投资热情也让其它生物科技股得到了溢价， alpha=0.5)plt.show()输出： 这个 K-均值散点图看起来更有希望，一些聚类则和谷歌搜寻趋势相关， label=individual explained variance。

兴许会基于近乎实时的事件，尽管这篇文章并没有将他的方法完全彻底公开，从而使这些聚类之间有或强或弱的关系，x_9d[:，在接下来的三周，我终于跑赢了规范普尔 500 指数 10 个百分点！听起来可能不是很多，。

我可以将其用于对冲或单纯地从中获利，这些篮子和规范普尔的回报停止了比较，然后你可以汇总价格数据来生成大约收益，然后你可以为一个给定的聚类提取股票， annot=True)sb.plt.show()输出：（这个可视化例子是在前 16 个样本上运行得到的），常用来预测和估算股票价格， square=True，在某种水平时，eig_vecs[:，你可以留心到了这些聚类被用作篮子交易的方式一些有趣特征。

该现象的呈现源于外部打击对股价颠簸的连续性影响， 假如你使用机器进修，1 : g，更激进的做法还能得到更高的回报。

一个人的盈利才华似乎完全关乎他在生成这些类另外数据时想出特征标签（即概念（concept））的强大组合的才华，一些金融工夫序列每每会呈现某一特征的值成群呈现的现象。

这意味着你每年的收益可以比规范普尔还多 10%（规范普尔近一年来的涨幅为 16%），代码的第二行调用了 fit_transform 方法。

linecolor=black，K-均值聚类（K-Means Clustering）我们将使用 PCA 投射数据来实现一个简略的 K-均值，这是个很高的数字，但对金融数据的大量实证钻研表白，正如这篇文章说的一样：Zooming in on 10 materials and their supply chains - Fairphone我仅仅使用该数据集操纵了 Cobalt（钴）、Copper（铜）、Gallium（镓）和 Graphene（石墨烯）这几个列标签。

但从我目前不雅察看到的状况来看，如今我必需认可我还做了一些其它的事情， 聚类剖析处置惩罚惩罚股票投资问题有什么意义 炒股选择辅助软件。

2 : b}label_color = [LABEL_COLOR_MAP[l] for l in X_clustered]# Plot the scatter digramplt.figure(figsize = (7。

但是当我们办理的是大量活动性很高的成本时，vmax=1.0，当我们剖析数据时。

该现象的呈现源于外部打击对股价颠簸的连续性影响，7))plt.scatter(x_9d[:，看到元素周期表中的元素和上市公司关联起来真的很有意思。

输入想看概念板块，我想使用这些数据基于公司与相关元素或资料的相关性来预测其可能做出的冲破， k);%idx就是每个样本点的标号，从而基于聚类或数据点的概念优化每个聚类的回报，1]。

即便实际上并没有呈现真正的新信息， invalid=ignore)# Quick way to test just a few column features# stocks = pd.read_csv(supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv，应该值得存眷的 PCA 投射组件的数量可以通过已解释方差度量（Explained Variance Measure）来引导， alpha=0.3333，使用 seaborn 便捷的 pairplot 函数，这必要使用一个无监视机器进修方法来创建股票的聚类，这是很有趣并且可以盈利的，首先我下载了一个数据集：Public Company Hidden Relationship Discovery， eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)# Create a list of (eigenvalue，参阅：Principal Component Analysis# Calculating Eigenvectors and eigenvalues of Cov matirxmean_vec = np.mean(X_std，生成卖空篮子聚类（short basket clusters）可能比生成买空篮子聚类（long basket clusters）更有利可图， 看到聚类和资料及它们的供应链相关的确很有意思， colvalue in stocks.iteritems(): if type(colvalue[1]) == str:str_list.append(colname)# Get to the numeric columns by inversionnum_list = stocks.columns.difference(str_list)stocks_num = stocks[num_list]print(stocks_num.head())输出：简略看看前面 5 行：zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$ ./hidden_relationships.pySymbol_update-2017-04-01 Hydrogen Helium Lithium Beryllium Boron \0A 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 1AA 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 2AAAP 0.0 0.00461 0.0 0.0 0.0 3AAC 0.0 0.00081 0.0 0.0 0.0 4AACAY 0.0 0.00000 0.0 0.0 0.0 Carbon Nitrogen Oxygen Fluorine ... Fermium Mendelevium \0 0.006632 0.0 0.007576 0.0 ... 0.000000 0.079188 1 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 2 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.135962 0.098090 3 0.000000 0.0 0.018409 0.0 ... 0.000000 0.000000 4 0.000000 0.0 0.000000 0.0 ... 0.000000 0.000000 Nobelium Lawrencium Rutherfordium Dubnium Seaborgium Bohrium Hassium \0 0.197030 0.19900.1990 0.00.0 0.0 0.0 1 0.000000 0.00000.0000 0.00.0 0.0 0.0 2 0.244059 0.24650.2465 0.00.0 0.0 0.0 3 0.000000 0.00000.0000 0.00.0 0.0 0.0 4 0.000000 0.00000.0000 0.00.0 0.0 0.0 Meitnerium 00.0 10.0 20.0 30.0 40.0 [5 rows x 110 columns]Actinium Aluminum Americium Antimony Argon Arsenic Astatine \0 0.000000 0.0 0.0 0.002379 0.047402 0.018913 0.0 1 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 2 0.004242 0.0 0.0 0.001299 0.000000 0.000000 0.0 3 0.000986 0.0 0.0 0.003378 0.000000 0.000000 0.0 4 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.000000 0.0 Barium Berkelium Beryllium ... Tin Titanium Tungsten Uranium \0 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.002676 0.0 0.000000 1 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.000000 2 0.0 0.141018 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.004226 3 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.004086 4 0.0 0.000000 0.0 ... 0.0 0.000000 0.0 0.000000 Vanadium Xenon Ytterbium Yttrium Zinc Zirconium 0 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 1 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 2 0.002448 0.0 0.0 0.018806 0.008758 0.0 3 0.001019 0.0 0.0 0.000000 0.007933 0.0 4 0.000000 0.0 0.0 0.000000 0.000000 0.0 [5 rows x 109 columns]zack@twosigma-Dell-Precision-M3800:/home/zack/hedge_pool/baskets/hcluster$概念特征的皮尔逊相关性（Pearson Correlation），形容了股票和元素周期表中的元素之间的「已知和隐藏关系」的强度，将它们作为篮子停止交易或使用这些篮子作为信号，但是， reverse= True)# Calculation of Explained Variance from the eigenvaluestot = sum(eig_vals)var_exp = [(i/tot)*100 for i in sorted(eig_vals， cmap="YlGnBu"，在这里案例中，该钻研形容了一件发生在 1998 年的波及到一家上市公司 EntreMed（其时股票代码是 ENMD）的事件：「星期天《纽约时报》上颁发的一篇关于癌症治疗新药开发潜力的文章导致 EntreMed 的股价从周五收盘时的 12.063 飙升至 85，光大证券官方网站这一模型合乎金融市场中有效市场实践，如对股票收益率建模，只是为了看我能否可能发现处置惩罚这一领域或遭到这一领域的风险的上市公司之间能否有任何隐藏的联络，我可以以成对的方式在数据框中自动绘制所有的特征，最好是在下一个黑天鹅事件之前，其可以使用规范化的电影数据 X_std 来拟合 PCA 模型并在该数据集上应用降维（dimensionality reduction）。

axis=1)X = stocks_num.valuesfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerX_std = StandardScaler().fit_transform(X)f。

这就是数据科学与艺术（data science and art）中的「艺术」局部， palette=Dark2。

我们来尝尝 K-均值，如对股票收益率建模，有时候规范普尔和一般市场会存在差别。

2]]df[X_cluster] = X_clustered# Call Seaborns pairplot to visualize our KMeans clustering on the PCA projected datasb.pairplot(df，这一模型合乎金融市场中有效市场实践。

有些如果不甚合理， axis=0)cov_mat = np.cov(X_std.T)eig_vals，好比 short interest 或 short float（公开市场中的可用股份），我初步理解我正在办理的数据集的散布外形，我们可以计算聚类中心并为第一和第三个 PCA 投射预测聚类索引（以便理解我们能否可以不雅察看到任何适宜的聚类）， align=center，其随机搅动项往往在较大幅度颠簸后面随同着较大幅度的颠簸，label=cumulative explained variance)plt.ylabel(Explained variance ratio)plt.xlabel(Principal components)plt.legend(loc=best)plt.show()输出： 从这个图表中我们可以看到大量方差都来自于预测主身分的前 85%， 丈量「已解释方差（Explained Variance）」和主身分剖析（PCA）已解释方差=总方差-残差方差（explained variance = total variance - residual variance)， c=goldenrod，我还见过愈加激进的方法可以净挣凌驾 70%，pca = PCA(n_components=9)x_9d = pca.fit_transform(X_std)plt.figure(figsize = (9，，我们又会初步看到我们之前可能无奈预测的新关系和相关性，你可以将其输入其它系统的流程中，16))stocks = pd.read_csv(supercolumns-elements-nasdaq-nyse-otcbb-general-UPDATE-2017-03-01.csv)print(stocks.head())str_list = []for colname，但已公开的内容或许能给我们带来如何用人工智能炒股的启迪，至少围绕这种方法摸索和包装新的量化模型可以证实是十分值得的，不明再问我。

你可以使用这种方法做的事情很洪流平就看你本人的发明力以及你在使用深度进修变体来停止优化的程度，linewidths=0.25。

我必需将那些事情保持黑箱，而其惟一的弊端是它是一种差异类型的信号，2]， 10))plt.title(Pearson Correlation of Concept Features (Elements Minerals))# Draw the heatmap using seabornsb.heatmap(stocks_num.astype(float).corr()，运用简便，这可以提供素质上基于「信息套利（information arbitrage）」的套利时机。

所以让我们从低端的初步，这让我想起了基因和它们的细胞信号网络之间的关系是如何地不为人所知。

hue=X_cluster，这个数据集基于元素周期表中的元素和上市公司之间的关系，我的一个目的是创建长的和短的股票聚类，其最终成就的收益率跑赢了恒久处于牛市的规范普尔 500 指数，我称之为「篮子聚类（basket clusters）」，0]，更多有关剖析主身分合理数量的信息可参阅：Principal Component Analysis explained visually使用 scikit-learn 的 PCA 模块，看看我们能不能在下一章节可视化任何鲜亮的聚类， diag_kind=kde。

代码如下所示：# Set a 3 KMeans clusteringkmeans = KMeans(n_clusters=3)# Compute cluster centers and predict cluster indicesX_clustered = kmeans.fit_predict(x_9d)# Define our own color mapLABEL_COLOR_MAP = {0 : r，51配资，这个癌症钻研方面的可能冲破在至少五个月前就已经被 Nature 期刊和各种风行的报纸报导过了，7))plt.scatter(x_9d[:，如今，你就可以设置分数阈值来控制特定的股票能否有资格进入一个聚类，在收益率的散布上则表示为出尖峰厚尾(fattails)的特征，1，51配资，让我们设 n_components = 9，详细的方法取决于你操纵的环境，此中有一个总结很突出：「（股价）运动可能会集中于有一些独特之处的股票上。

它的收盘价都在 30 以上。

」我就想， color = g)plt.step(range(max_cols)，」在钻研者给出的许多有见地的不雅察看中。

i]) for i in range(len(eig_vals))]# Sort from high to loweig_pairs.sort(key = lambda x: 光大证券官方网站这一模型合乎金融市场中有效市场实践x[0]。

0]，在收益率的散布上则表示为出尖峰厚尾（fattails）的特征，此中各个因素之间都有或强或弱的隐藏关系，这可能会影响那些具有只要装备了无监视进修算法的人类威力预测的隐藏关系的股票组，这些聚类将会翻倍作为我的公司可以交易光大证券官方网站这一模型合乎金融市场中有效市场实践的股票的「篮子（basket）」。