用 Python 机器学习预测黄金价格

 

读取黄金 ETF 数据

本文使用机器学习方法来预测最重要的机金贵金属之一黄金的价格。我们将创建一个线性回归模型，器学该模型从过去的习预黄金 ETF (GLD) 价格中获取信息，并返回对第二天黄金 ETF 价格的测黄预测。GLD是机金直接投资实物黄金的最大ETF。（扫描本文最下方二维码获取全部完整源码和Jupyter Notebook 文件打包下载。器学）

首先要做的习预是：导入所有必要库。 

# LinearRegression 是测黄一个用于线性回归的机器学习库  from sklearn.linear_model import LinearRegression  # pandas 和 numpy 用于数据操作  import pandas as pd  import numpy as np  # matplotlib 和 seaborn 用于绘制图形  import matplotlib.pyplot as plt  %matplotlib inline  plt.style.use(seaborn-darkgrid)  # yahoo Finance用于获取数据  import yfinance as yf 

然后，我们读取过去 12 年的机金每日黄金 ETF 价格数据并将其存储在 Df 中。我们删除不相关的器学列并使用 dropna() 函数删除 NaN 值。然后，习预我们绘制黄金 ETF 收盘价。测黄 

Df = yf.download(GLD,机金 2008-01-01, 2020-6-22, auto_adjust=True)  DfDf = Df[[Close]]  DfDf = Df.dropna()  Df.Close.plot(figsize=(10, 7),color=r)  plt.ylabel("Gold ETF Prices")  plt.title("Gold ETF Price Series")  plt.show() 

定义解释变量

解释变量是一个被操纵以确定第二天黄金 ETF 价格的变量。简单地说，器学它们是习预我们想要用来预测黄金 ETF 价格的特征。

该策略中的解释变量是过去 3 天和 9 天的高防服务器移动平均线。我们使用 dropna() 函数删除 NaN 值并将特征变量存储在 X 中。

但是，您可以向 X 添加更多您认为对预测黄金 ETF 价格有用的变量。这些变量可以是技术指标、其他 ETF 的价格，例如黄金矿工 ETF (GDX) 或石油 ETF (USO)，或美国经济数据。

定义因变量

同样，因变量取决于解释变量的值。简而言之，这是我们试图预测的黄金 ETF 价格。我们将黄金 ETF 价格存储在 y 中。 

Df[S_3] = Df[Close].rolling(window=3).mean()  Df[S_9] = Df[Close].rolling(window=9).mean() Df[next_day_price] = Df[Close].shift(-1)  DfDf = Df.dropna()  X = Df[[S_3, S_9]]  y = Df[next_day_price] 

将数据拆分为训练和测试数据集

在这一步中，我们将预测变量和输出数据拆分为训练数据和测试数据。通过将输入与预期输出配对，训练数据用于创建线性回归模型。

测试数据用于估计模型的训练效果。

 •前 80% 的数据用于训练，剩余的数据用于测试

  •X_train & y_train 是训练数据集

   •X_test & y_test 是测试数据集 

t = .8  t = int(t*len(Df))  XX_train = X[:t]  yy_train = y[:t]  XX_test = X[t:]  yy_test = y[t:] 

创建线性回归模型

我们现在将创建一个线性回归模型。但是源码下载，什么是线性回归？

如果我们试图捕捉“x”和“y”变量之间的数学关系，通过对散点图拟合一条线，“最好”根据“x”的观察值解释“y”的观察值，那么这样的方程 x 和 y 之间的关系称为线性回归分析。

为了进一步分解，回归用自变量解释了因变量的变化。因变量“y”是您要预测的变量。自变量“x”是您用来预测因变量的解释变量。以下回归方程描述了这种关系： 

Y = m1 * X1 + m2 * X2 + C  Gold ETF price = m1 * 3 days moving average + m2 * 15 days moving average + c  

然后我们使用拟合方法拟合自变量和因变量（x 和 y）以生成回归系数和常数。 

linear = LinearRegression().fit(X_train, y_train)  print("Linear Regression model")  print("Gold ETF Price (y) = %.2f * 3 Days Moving Average (x1) \  + %.2f * 9 Days Moving Average (x2) \  + %.2f (constant)" % (linear.coef_[0], linear.coef_[1], linear.intercept_)) 

输出线性回归模型:

黄金 ETF 价格 (y) = 1.20 * 3 天移动平均线 (x1) + -0.21 * 9 天移动平均线 (x2) + 0.43（常数）

预测黄金ETF价格

现在，是时候检查模型是否在测试数据集中工作了。我们使用使用训练数据集创建的线性模型来预测黄金 ETF 价格。预测方法找到给定解释变量 X 的黄金 ETF 价格 (y)。 

predicted_price = linear.predict(X_test)  predicted_price = pd.DataFrame(      predicted_price, index=y_test.index, columns=[price])  predicted_price.plot(figsize=(10, 7))  y_test.plot()  plt.legend([predicted_price, actual_price])  plt.ylabel("Gold ETF Price")  plt.show() 

该图显示了黄金 ETF 的预测价格和实际价格。

现在，让我们使用 score() 函数计算拟合优度。服务器托管 

r2_score = linear.score(X[t:], y[t:])*100  float("{ 0:.2f}".format(r2_score)) 

输出：

99.21

可以看出，模型的 R 平方为 99.21%。R 平方始终介于 0 和 100% 之间。接近 100% 的分数表明该模型很好地解释了黄金 ETF 的价格。

绘制累积收益

让我们计算一下这个策略的累积收益来分析它的表现。

累计收益计算步骤如下：

•  生成黄金价格的每日百分比变化

•  当第二天的预测价格高于当天的预测价格时，创建一个以“1”表示的买入交易信号

•  通过将每日百分比变化乘以交易信号来计算策略回报。

•  最后，我们将绘制累积收益图 

gold = pd.DataFrame()  gold[price] = Df[t:][Close]  gold[predicted_price_next_day] = predicted_price  gold[actual_price_next_day] = y_test  gold[gold_returns] = gold[price].pct_change().shift(-1)  gold[signal] = np.where(gold.predicted_price_next_day.shift(1) < gold.predicted_price_next_day,1,0)  gold[strategy_returns] = gold.signal * gold[gold_returns]  ((gold[strategy_returns]+1).cumprod()).plot(figsize=(10,7),color=g)  plt.ylabel(Cumulative Returns)  plt.show() 

输出如下：

我们还将计算夏普比： 

sharpe = gold[strategy_returns].mean()/gold[strategy_returns].std()*(252**0.5)  Sharpe Ratio %.2f % (sharpe)  

输出如下：

Sharpe Ratio 1.06

预测每日价格

您可以使用以下代码来预测黄金价格，并给出我们应该购买 GLD 还是不持仓的交易信号： 

import datetime as dt  current_date = dt.datetime.now()  data = yf.download(GLD, 2008-06-01, current_date, auto_adjust=True)  data[S_3] = data[Close].rolling(window=3).mean()  data[S_9] = data[Close].rolling(window=9).mean()  datadata = data.dropna()  data[predicted_gold_price] = linear.predict(data[[S_3, S_9]])  data[signal] = np.where(data.predicted_gold_price.shift(1) < data.predicted_gold_price,"Buy","No Position")  data.tail(1)[[signal,predicted_gold_price]].T 

输出如下：