使用 Python 和机器学习预测股票涨跌幅

此外，我们将根据今天的涨跌幅与昨天涨跌幅的差值是否为正，将明天的涨跌幅变动标记为涨（1）或跌（0）作为输出特性。我们可以使用 Scikit-learn 的 train_test_split() 函数来实现这一目的：​​​​​​​。以上代码仅使用简单的机器学习模型尝试预测股票涨跌幅变动，而在实际中，股票涨跌幅受到许多复杂因素的影响，比如政治因素、宏观经济情况、公司经营状况等。首先，我们创建一个 XGBClassifier 类的实例，并使用 fit() 方法对其进行训练：​​​​​​​。