原理：从原始训练数据中（假设共有10000条数据），随机有放回地抽取10000次数据构成一个新的数据集（因为是随机有放回抽样，所以可能出现某一条数据多次被抽中，也有可能某一条数据一次也没有被抽中），每次使用一个训练样本训练一个基础模型。这样进行有放回的随机抽取n次后，训练结束时我们就能获得n个由不同的数据集训练的基础模型，也称之为n个弱学习器，根据这n个弱学习器的结果，我们可以获得一个更加准确合理的结果。

1、Boosting算法

Boosting算法的本质是将弱学习器提升为强学习器，它和Bagging的区别在于，Bagging对待所有的基础模型一视同仁。而Boosting则做到了对于基础模型的“区别对待”，通俗来讲，Boosting算法注重“培养精英”和“重视错误”。“培养精英”，即每一轮对于预测结果较为准确的基础模型，会给予它一个较大的权重，表现不好的基础模型则会降低它的权重。这样在最终预测时，“优秀模型”的权重是大的，相当于它可以投出多票，而“一般模型”只能在投票时投出一票或不能投票。“重视错误”，即在每一轮训练后改变训练数据的权值或概率分布，通过提高那些在前一轮被基础模型预测错误样例的权值，减小前一轮预测正确样例的权值，来使得分类器对误分的数据有较高的重视程度，从而提升模型的整体效果。

（2）随机森林模型的基本原理

随机森林（Random Forest）是一种经典的Bagging模型，其弱学习器为决策树模型。如下图所示，随机森林模型会在原始数据集中随机抽样，构成n个不同的样本数据集，然后根据这些数据集搭建n个不同的决策树模型，最后根据这些决策树模型的平均值（针对回归模型）或者投票（针对分类模型）情况来获取最终结果。

随机森林分类模型代码演示如下所示：

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [1, 2, 3, 4, 5]

model = RandomForestRegressor(n_estimators=10, random_state=123)
model.fit(X, y)

print(model.predict([[5, 5]]))

随机森林分类模型代码演示如下所示：

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]]
y = [0, 0, 0, 1, 1]

model = RandomForestClassifier(n_estimators=10, random_state=123)
model.fit(X, y)

print(model.predict([[5, 5]]))

2、量化金融 - 股票数据获取

（1）股票基本数据获取

想要搭建机器学习模型，首先得有合适的数据，我们这里首先来演示股票基本数据的获取与股票衍生变量生成。我们会使用：Tushare库，应为它是一个免费的财经数据接口包，通过它我们能够免费地调用历史行情数据来进行分析。其官方地址为：Tushare -财经数据接口包，如果是想查看股价行情数据，网址为：TuShare -财经数据接口包

Python安装Tushare库（可以使用PIP安装法来安装）：

1.通过win +R组合键调出运行框，

2.输入cmd后回车，

3.然后在弹出框中输入pip install tushare的方法来进行安装。

（2）Tushare库的基本介绍

1、获得日线行情数据

使用tushare试着调用万科的历史数据：万科的股票代码为000002，start的意思是开始日期，end是最终日期，具体代码如下（注意：如不写start和end，Python会从当天往前3年的数据）：

import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000002', start='2018-01-01', end='2019-01-31')
df.head()

2、想调取超过3年的日线级别数据

因为ts.get_hist_data()函数不仅获得了股票的基本价格信息，还获取了价格变化、均线价格等衍生变量，所以它最多也只能调取当天往前3年的数据。如果想调取超过3年的日线级别数据，得用ts.get_k_data()函数，它只获取股价的基本数据，df.head()弹出的结果：

通过get_k_data()函数获取的数据不会将日期默认设为行索引，如果想把这里的date列转为行索引，可以使用设置索引的set_index()函数。代码如下：

df = df.set_index('date')

如果不想重新赋值，可以在set_index()函数中设置inplace参数为True，代码如下：

df.set_index('date', inplace=True)

3、获得分钟级别的数据

可以使用ktype=‘分钟’函数，如果把分钟改成5，可以调用5分钟级别的数据。还能设置为每15,30或60分钟级别数据。一旦要求获取分钟级别的数据的话，再写起始日期和结束日期就没有效果了，使用ktype=‘5’弹出来的结果如下：

如果想获取当时的股价信息需要使用ts.get_realtime_quote()函数，如果觉得列数过多，可以通过DataFrame选取列的方法选取相应的列，代码如下：

df = df[['code','name','price','bid','ask','volume','amount','time']]
df

可以用ts.get_realtime_quote()函数如果想同时获得多个股票代码的实时数据，只需要在括号里添加股票的编号，例如下：

df = ts.get_realtime_quotes(['000002','000980','000981'])

4、获得分笔数据

通过如下代码可以获得历史分笔数据，分笔数据也即每笔成交的信息：

df = ts.get_tick_data('000002', date='2018-12-12', src='tt')
df.head()

运行结果如下图所示:

5、获得指数信息

通过如下代码可以获得上证指数等指数信息：

df = ts.get_index()
df.head()

（3）股票衍生变量生成

1、生成股票基本数据

首先get_k_data()函数获取从2015-01-01到2019-12-31的股票基本数据：

df = ts.get_k_data('000002',start='2015-01-01',end='2019-12-31')
df.head()

2、简单衍生变量的计算

将设置以下列:

pre_close代表的是昨日收盘价，是通过shift()函数将'close'这一列所有数往下移动一行并形成新的一列，正数1表示往下移动一行，如果是-1则表示往上移动一行；

通过如下代码我们可以先构造一些简单的衍生变量：

df['close-open'] = (df['close'] - df['open'])/df['open']
df['high-low'] = (df['high'] - df['low'])/df['low']

df['pre_close'] = df['close'].shift(1)  
df['price_change'] = df['close']-df['pre_close']
df['p_change'] = (df['close']-df['pre_close'])/df['pre_close']*100

df.head()

3、移动平均线指标MA值

通过如下代码可以获得股价的5日移动平均值和10日移动平均值：

df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['MA10'] = df['close'].rolling(10).mean()

df.head(15)

由于当我们在计算像MA5这样的数据时，数据前四天对应的平均值是无法计算出来的（因为最开始的4天数据量不够去计算5日均值），所以会产生空值NaN，我们通常会通过dropna()函数删除空值，以免在后续计算中出现空值造成的问题。代码如下：

df.dropna(inplace=True) 
df.head()

因为这里是使用get_k_data()函数获取股票基本数据，日期是默认从小到大排列，如果是通过get_hist_data()函数获取股票基本数据，get_hist_data()函数是默认根据日期由近及远（由大到小）的方式来排列，所以在通过rolling()和mean()函数求移动平均值的时候，要先通过sort_index()函数将日期由开始日期到结束日期进行正序排列。

3、量化金融 - 股票涨跌预测模型搭建

（1）多因子模型搭建

1、引入需要用到的库

首先通过如下代码引入代码需要用到的相关库：

import tushare as ts  # 股票基本数据相关库
import numpy as np  # 科学计算相关库
import pandas as pd  # 科学计算相关库  
import talib  # 股票衍生变量数据相关库
import matplotlib.pyplot as plt  # 引入绘图相关库
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier  # 引入分类决策树模型
from sklearn.metrics import accuracy_score  # 引入准确度评分函数
import warnings
warnings.filterwarnings("ignore") # 忽略警告信息，警告非报错，不影响代码执行

2、股票数据处理与衍生变量生成

将股票基本数据和股票衍生变量数据的相关代码汇总：

# 1.股票基本数据获取
df = ts.get_k_data('000002',start='2015-01-01',end='2019-12-31')
df = df.set_index('date')  # 设置日期为索引

# 2.简单衍生变量构造
df['close-open'] = (df['close'] - df['open'])/df['open']
df['high-low'] = (df['high'] - df['low'])/df['low']

df['pre_close'] = df['close'].shift(1)  # 该列所有往下移一行形成昨日收盘价
df['price_change'] = df['close']-df['pre_close']
df['p_change'] = (df['close']-df['pre_close'])/df['pre_close']*100

# 3.移动平均线相关数据构造
df['MA5'] = df['close'].rolling(5).mean()
df['MA10'] = df['close'].rolling(10).mean()
df.dropna(inplace=True)  # 删除空值

# 4.通过Ta_lib库构造衍生变量
df['RSI'] = talib.RSI(df['close'], timeperiod=12)  # 相对强弱指标
df['MOM'] = talib.MOM(df['close'], timeperiod=5)  # 动量指标
df['EMA12'] = talib.EMA(df['close'], timeperiod=12)  # 12日指数移动平均线
df['EMA26'] = talib.EMA(df['close'], timeperiod=26)  # 26日指数移动平均线
df['MACD'], df['MACDsignal'], df['MACDhist'] = talib.MACD(df['close'], fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)  # MACD值
df.dropna(inplace=True)  # 删除空值

3、特征变量和目标变量提取

首先我们来进行特征变量和目标变量的提取，代码如下：

X = df[['close', 'volume', 'close-open', 'MA5', 'MA10', 'high-low', 'RSI', 'MOM', 'EMA12', 'MACD', 'MACDsignal', 'MACDhist']]

通过今天的股价信息来预测下一天的股价涨跌情况，相对应的代码如下所示：

y = np.where(df['price_change'].shift(-1)> 0, 1, -1)

其中Numpy库中的where()函数的使用方法如下图所示：

• 其中 df [' price_change '].shift(-1) 则是利用 shift() 函数将 price_change （股价变化）这一列往上移动一行，这样就获得了每一行对应的下一天股价涨跌情况

• 下一天股价涨了的我们则 y 赋值为数字 1

• 下一天股价跌了的我们则 y 赋值为数字 -1

4、训练集和测试集数据划分

将原始数据集进行分割，训练集与测试集的划分要按照时间序列划分，而不是像之前利用train_test_split()函数进行划分。原因在于股票价格的变化趋势具有时间性，如果我们随机划分，则会破坏时间性特征，因为我们是根据当天数据来预测下一天的股价涨跌情况，而不是任意一天的股票数据来预测下一天的股价涨跌情况。因此，我们将前90%的数据作为训练集，后10%的数据作为测试集，代码如下：

X_length = X.shape[0]  # shape属性获取X的行数和列数，shape[0]即表示行数 
split = int(X_length * 0.9)

X_train, X_test = X[:split], X[split:]
y_train, y_test = y[:split], y[split:]

5、模型搭建

划分好训练集和测试集之后，我们开始构建模型，代码如下:

model = RandomForestClassifier(max_depth=3, n_estimators=10, min_samples_leaf=10, random_state=1)
model.fit(X_train, y_train)

引入模型并设置好相关参数后，通过fit()函数即可训练模型。

其中几个参数的含义：

max_depth：每个决策树的最大深度，这里设置树的最大深度为3，也即共3层；

n_estimators：设置基模型：决策树模型的个数，这里设置为数字10，也就是说该随机森林中共有10个决策树；

min_samples_leaf：在叶节点处所需的最小样本数，这里设置为数字10，也就是如果叶子节点的样本数小于10则停止分裂；

random_state：随机状态参数，使得每次运行的结果都是一样的，数字1没有特殊含义，可以换成其他数字。

（2）模型使用与评估

1、预测下一天的涨跌情况

通过predict()函数可以直接预测结果，代码如下：

y_pred = model.predict(X_test)

用list()函数将其转换为列表，代码如下：

a = pd.DataFrame()  # 创建一个空DataFrame 
a['预测值'] = list(y_pred)
a['实际值'] = list(y_test)
a.head()

通过predict_proba()则可以预测属于各个分类的概率，代码如下：

y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)
y_pred_proba[0:5]

分类为-1的概率	分类为1的概率
0.52	0.48
0.52	0.48
0.53	0.47
0.51	0.49
0.47	0.53

2、分析数据特征的重要性

通过如下代码我们可以分析各个特征变量的特征重要性：

model.feature_importances_

如下代码可以更好的展示特征及其特征重要性：

features = X.columns  
importances = model.feature_importances_
a = pd.DataFrame()
a['特征'] = features
a['特征重要性'] = importances
a = a.sort_values('特征重要性', ascending=False)
a

（3）参数调优

通过如下代码导入GridSearchCV库。设置分类器中调参的范围，并设置'n_estimators'的参数选择为{5，10，20}三个选项，'max_depth'的取值范范围{2，3，4 ，5}，'min_samples_leaf'取值范围{5，10，20，30}。


from sklearn.model_selection import GridSearchCV  # 网格搜索合适的超参数
# 指定分类器中参数的范围
parameters = {'n_estimators':[5, 10, 20], 'max_depth':[2, 3, 4, 5], 'min_samples_leaf':[5, 10, 20, 30]}
new_model = RandomForestClassifier(random_state=1)  # 构建分类器
grid_search = GridSearchCV(new_model, parameters, cv=6, scoring='accuracy')  # cv=6表示交叉验证6次，scoring='roc_auc'表示以ROC曲线的AUC评分作为模型评价准则, 默认为'accuracy', 即按准确度评分

将新构建的分类器和预选参数送入GridSearchCV，其中cv=6表示交叉验证6次。模型评价准则scoring参数这里选择默认参数：'accuracy', 即按准确度评分，如果设置成'roc_auc'表示以ROC曲线的AUC评分作为模型评价准则。通过如下代码传入训练数据，并查看调参的最优结果：

grid_search.fit(X_train, y_train)  # 传入数据
grid_search.best_params_  # 输出参数的最优值

（4）收益回测曲线绘制

已经评估了模型的预测准确度，不过在实际应用中，我们更关心它的收益回测曲线，也就是看根据我们搭建的模型，最终获得结果是否比不利用模型获得的结果更好。计算通过预测后一只股票的价格变化与原数据的价格变化，采用如下代码获取预测值，这里再次强调，这里是根据当天股价预测第二天的股价涨跌情况。计算每天的股票价格变化率，用当天收盘价与前一天收盘价的差价比上前一天的收盘价。例如，5号收盘价1.0元，6号收盘价1.2元，则6号的变化率为：

已知了预测结果，以及每天的股价变化率，我们就能来计算累计的收益率了，并根据收益率来绘制收益回测曲线，或者叫作净值曲线了。首先计算原始股票价格的收益率情况，这里主要用到了cumprod()函数，cumprod()函数是累乘函数，例如初始价格是1，2天内的价格变化率为10%，那么通过comproud()函数可以求得两天后的价格为：

此时也表明两天的收益率为21%，然后计算根据策略预测后的收益率情况。

X_test['prediction'] = model.predict(X_test)
X_test['p_change'] = (X_test['close'] - X_test['close'].shift(1)) / X_test['close'].shift(1)

X_test['origin'] = (X_test['p_change'] + 1).cumprod()
X_test['strategy'] = (X_test['prediction'].shift(1) * X_test['p_change'] + 1).cumprod()

X_test[['strategy', 'origin']].tail()

通过X_test[['strategy', 'origin']].tail()我们可以查看最后5行的收益情况，也即我们开始设定的结束日期2019-12-31时的收益情况，如下图所示：

通过如下代码将收益情况删除空值后可视化，并设置X轴刻度自动倾斜：

X_test[['strategy', 'origin']].dropna().plot()
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

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