如何用机器学习实现股票预测

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

近年来，随着互联网技术的飞速发展、移动互联网的兴起、大数据应用的日益普及以及个人电脑的普及化，人们对股票的投资意愿、机会的渴望越来越强烈。而机器学习技术则可以帮助我们更好的预测股票市场。在这本教程中，我将向大家展示如何用机器学习技术，对一只特定的股票进行预测。我们先从基本概念入手，介绍股票预测的相关术语和方法论，然后详细介绍一下机器学习模型中的回归模型，并基于历史数据构建股票预测模型。最后，我们通过实际案例来展示如何利用机器学习模型对某只股票进行实时预测，并得到有效的投资建议。

2.相关术语

2.1 时间序列分析

2.1.1 什么是时间序列？

概括来说，时间序列就是指一种按照一定顺序排列的数据，其每一个元素都跟随着一个固定的时间间隔出现。例如，股价的序列就可以认为是一个时间序列，其中每一个元素对应于某一天的股价。

2.1.2 时间序列的特征

• 单调性：时间序列必须是单调递增或者单调递减的，也就是说，从左至右，或者从右至左都不可能出现逆序现象。
• 趋势性：时间序列具有周期性或趋向性，就是说࿰