代码有很多地方可以优化，比如计算各指标的时候，不建议用循环

直接用随机森林好了，就不用再划分测试集和验证集了，代码量可以再缩减

能否附加一下进入模型数据特征的list（也就是因子）

可以对接米筐或者聚宽以后是不是就不用mongodb那些来获取数据了

请问LZ用过sk 包里的ridge 和lasso回归么，我算出来的结果和R里面的不一样，差的挺远的

weepo wrote:

可以对接米筐或者聚宽以后是不是就不用mongodb那些来获取数据了

也可以，改改就可以了

萬 wrote:

请问LZ用过sk 包里的ridge 和lasso回归么，我算出来的结果和R里面的不一样，差的挺远的

没有试过

跟我现在做的基本一致
有几个不同的地方
1 我使用随机森林或GBDT, 而且不用多分类,只用二分类
2 关于Y的选取 我准备试下一阶拟合未来3根BAR的斜率 或单纯的第二天是阳线还是阴线
3 特征方面不从普通指标中衍生
4 评价指标不能光看准确率
还在写,过几天看看效果怎样

我倒是想研究这个呢，我有个请教,
是这种有监督的学习效果好呢?
还是用强化学习的效果好呢？

不错关注一下。

很久没更新了，看样子效果不好

我想问 为什么不做滑窗，而是load保存好的model，这个model难道一直不更新吗？