線性回歸在整個財務(wù)中廣泛應(yīng)用于眾多應(yīng)用程序中。在之前的教程中，我們使用普通最小二乘法（OLS）計算了公司的beta與相對索引的比較?，F(xiàn)在，我們將使用線性回歸來估計股票價格。

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線性回歸是一種用于模擬因變量（y）和自變量（x）之間關(guān)系的方法。通過簡單的線性回歸，只有一個自變量x?？赡苡性S多獨立變量屬于多元線性回歸的范疇。在這種情況下，我們只有一個自變量即日期。對于第一個日期上升到日期向量長度的整數(shù)，該日期將由1開始的整數(shù)表示，該日期可以根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)而變化。當然，我們的因變量將是股票的價格。為了理解線性回歸，您必須了解您可能在學校早期學到的相當基本的等式。

y = a + bx

• Y =預測值或因變量
• b =線的斜率
• x =系數(shù)或自變量
• a = y截距

從本質(zhì)上講，這將構(gòu)成我們對數(shù)據(jù)的最佳擬合。在OLS過程中通過數(shù)據(jù)集繪制了大量線條。該過程的目標是找到最佳擬合線，最小化平方誤差和（SSE）與股票價格（y）的實際值以及我們在數(shù)據(jù)集中所有點的預測股票價格。這由下圖表示。對于繪制的每條線，數(shù)據(jù)集中的每個點與模型輸出的相應(yīng)預測值之間存在差異。將這些差異中的每一個加起來并平方以產(chǎn)生平方和。從列表中，我們采用最小值導致我們的最佳匹配線?？紤]下圖：

from matplotlib import style
 
from sklearn.linear_model import LinearRegression
 
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
import quandl
 
import datetime
 
style.use('ggplot')
 
#Dates
 
start_date = datetime.date(2017,1,3)
 
t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily")
 
df = df.reset_index()
 
prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))

網(wǎng)頁題目：python用線性回歸預測股票價格的實現(xiàn)代碼-創(chuàng)新互聯(lián)
文章分享：http://www.rwnh.cn/article22/ceiscc.html

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