股票买卖最佳时机leetcode使用Python进行算法交易。以下repo基于Michael Rolleigh教授在霍特国际商学院教授的“算法交易”课程的最终项目。目标是回测一个交易算法，该算法接收机器学习模型的输出作为执行策略的信号。该任务分为以下笔记本：包含数据科学工作流。该脚本用作研究环境，目的是从基本数据和替代数据中提取信号。信号提取是通过最终开发一个机器学习模型来完成的，该模型将特定股票（在本例中为Redhat股票）作为目标回报。数据收集、清理和探索使用了Github存储库GetOldTweets，抓取Redhat在过去4年中的所有提及，收集并清理了56,400条推文。情绪分析通过实施VaderSentimentAnalyzer进行，计算每条推文的情绪分数，并汇总为正面、负面和中性推文的数量。最后，聚合的推文与基本数据帧通过时间戳进行内部连接。基本数据包含稀释每股收益、息税前利润、EBITDA利润率等。