在金融领域，股价预测是一项极具挑战性的任务，涉及市场行为、公司业绩、宏观经济等多因素的分析。本项目“Stock-price-Movement-Prediction”利用机器学习算法预测股价变动趋势，采用Apache Mahout与Pydoop+Scikit-learn工具来实现。
Apache Mahout是一个基于Hadoop的数据挖掘库，提供协同过滤、聚类和分类等多种机器学习算法。在股价预测中，Mahout可用于分析历史数据，识别关键模式或趋势。例如，时间序列分析可发现价格波动的周期性，或通过聚类将股票分类以便更好地理解市场动态。
Pydoop是Python与Hadoop间的桥梁，支持Python编写的MapReduce程序处理大规模数据。在本项目中，Pydoop可能用于处理大量股票交易数据，进行数据清洗、缺失值填充、异常值处理等，确保输入数据质量。
Scikit-learn作为Python中最受欢迎的机器学习库，可构建线性回归、支持向量机（SVM）、随机森林等预测模型。这些模型通过学习历史价格变化规律，对未来价格走势做出预测。
项目流程概述：
-
数据收集：获取历史股票价格数据，如开盘价、收盘价、最高价、最低价及交易量。
-
数据预处理：清洗数据，处理缺失值和异常值，进行归一化或标准化。
-
特征工程：根据业务理解创建特征，如技术指标（如MACD、RSI）或基本面指标（如利润、市盈率等）。
-
模型选择与训练：选取合适的模型，用历史数据训练模型。
-
模型评估：使用验证集或交叉验证评估模型性能，如计算预测误差、学习曲线等。
-
参数调优：通过网格搜索等方法调整模型参数，提高预测精度。
-
模型预测：在测试集或新数据上运行模型，预测股价走势。
暂无评论