From 71c9496df89da9fc7e4601551cdc544c83769c47 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: liaozhaorun Date: Wed, 12 Feb 2025 00:21:33 +0800 Subject: [PATCH] init --- .idea/.gitignore | 12 + .../inspectionProfiles/profiles_settings.xml | 6 + .idea/misc.xml | 6 + .idea/modules.xml | 8 + .idea/vcs.xml | 6 + code/data/daily_basic.ipynb | 2259 +++++++ code/data/daily_data.ipynb | 5556 +++++++++++++++ code/data/daily_data.py | 10 + code/data/is_st.ipynb | 156 + code/data/money_flow.ipynb | 2087 ++++++ code/data/name_change.ipynb | 5906 ++++++++++++++++ code/data/stk_limit.ipynb | 2109 ++++++ code/data/update/update_daily_basic.ipynb | 424 ++ code/data/update/update_daily_data.ipynb | 5929 +++++++++++++++++ code/data/update/update_is_st.ipynb | 149 + code/data/update/update_money_flow.ipynb | 193 + code/data/update/update_name_change.ipynb | 5902 ++++++++++++++++ code/data/update/update_stk_limit.ipynb | 238 + code/train/V1.1.ipynb | 1065 +++ code/train/V1.2.ipynb | 1065 +++ code/train/V1.ipynb | 896 +++ 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time.sleep(sleep_time)\n", + " # 重置批次起始时间\n", + " batch_start_time = time.time()\n", + "\n" + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "任务 20250227 完成\n", + "任务 20250228 完成\n", + "任务 20250226 完成\n", + "任务 20250225 完成\n", + "任务 20250224 完成\n", + "任务 20250221 完成\n", + "任务 20250220 完成\n", + "任务 20250219 完成\n", + "任务 20250218 完成\n", + "任务 20250217 完成\n", + "任务 20250214 完成\n", + "任务 20250213 完成\n", + "任务 20250212 完成\n", + "任务 20250211 完成\n", + "任务 20250210 完成\n", + "任务 20250207 完成\n", + "任务 20250206 完成\n", + "任务 20250205 完成\n", + "任务 20250127 完成\n", + "任务 20250124 完成\n", + "任务 20250123 完成\n", + "任务 20250122 完成\n", + "任务 20250121 完成\n", + "任务 20250120 完成\n", + "任务 20250117 完成\n", + "任务 20250116 完成\n", + "任务 20250115 完成\n", + "任务 20250114 完成\n", + "任务 20250113 完成\n", + "任务 20250110 完成\n", + "任务 20250109 完成\n", + "任务 20250108 完成\n", + "任务 20250107 完成\n", + "任务 20250106 完成\n", + "任务 20250103 完成\n", + "任务 20250102 完成\n", + "任务 20241231 完成\n", + "任务 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"成功获取 836422.BJ 的数据\n", + "成功获取 836433.BJ 的数据\n", + "成功获取 836504.BJ 的数据\n", + "成功获取 836547.BJ 的数据\n", + "成功获取 836675.BJ 的数据\n", + "成功获取 836699.BJ 的数据\n", + "成功获取 836717.BJ 的数据\n", + "成功获取 836720.BJ 的数据\n", + "成功获取 836807.BJ 的数据\n", + "成功获取 836826.BJ 的数据\n", + "成功获取 836871.BJ 的数据\n", + "成功获取 836892.BJ 的数据\n", + "成功获取 836942.BJ 的数据\n", + "成功获取 836957.BJ 的数据\n", + "成功获取 836961.BJ 的数据\n", + "成功获取 837006.BJ 的数据\n", + "成功获取 837023.BJ 的数据\n", + "成功获取 837046.BJ 的数据\n", + "成功获取 837092.BJ 的数据\n", + "成功获取 837174.BJ 的数据\n", + "成功获取 837212.BJ 的数据\n", + "成功获取 837242.BJ 的数据\n", + "成功获取 837344.BJ 的数据\n", + "成功获取 837403.BJ 的数据\n", + "成功获取 837592.BJ 的数据\n", + "成功获取 837663.BJ 的数据\n", + "成功获取 837748.BJ 的数据\n", + "成功获取 837821.BJ 的数据\n", + "成功获取 838030.BJ 的数据\n", + "成功获取 838163.BJ 的数据\n", + "成功获取 838171.BJ 的数据\n", + "成功获取 838227.BJ 的数据\n", + "成功获取 838262.BJ 的数据\n", + "成功获取 838275.BJ 的数据\n", + "成功获取 838402.BJ 的数据\n", + "成功获取 838670.BJ 的数据\n", + "成功获取 838701.BJ 的数据\n", + "成功获取 838810.BJ 的数据\n", + "成功获取 838837.BJ 的数据\n", + "成功获取 838924.BJ 的数据\n", + "成功获取 838971.BJ 的数据\n", + "成功获取 839167.BJ 的数据\n", + "成功获取 839273.BJ 的数据\n", + "成功获取 839371.BJ 的数据\n", + "成功获取 839493.BJ 的数据\n", + "成功获取 839680.BJ 的数据\n", + "成功获取 839719.BJ 的数据\n", + "成功获取 839725.BJ 的数据\n", + "成功获取 839729.BJ 的数据\n", + "成功获取 839790.BJ 的数据\n", + "成功获取 839792.BJ 的数据\n", + "成功获取 839946.BJ 的数据\n", + "成功获取 870199.BJ 的数据\n", + "成功获取 870204.BJ 的数据\n", + "成功获取 870299.BJ 的数据\n", + "成功获取 870357.BJ 的数据\n", + "成功获取 870436.BJ 的数据\n", + "成功获取 870508.BJ 的数据\n", + "成功获取 870656.BJ 的数据\n", + "成功获取 870726.BJ 的数据\n", + "成功获取 870866.BJ 的数据\n", + "成功获取 870976.BJ 的数据\n", + "成功获取 871245.BJ 的数据\n", + "成功获取 871263.BJ 的数据\n", + "成功获取 871396.BJ 的数据\n", + "成功获取 871478.BJ 的数据\n", + "成功获取 871553.BJ 的数据\n", + "成功获取 871634.BJ 的数据\n", + "成功获取 871642.BJ 的数据\n", + "成功获取 871694.BJ 的数据\n", + "成功获取 871753.BJ 的数据\n", + "成功获取 871857.BJ 的数据\n", + "成功获取 871970.BJ 的数据\n", + "成功获取 871981.BJ 的数据\n", + "成功获取 872190.BJ 的数据\n", + "成功获取 872351.BJ 的数据\n", + "成功获取 872374.BJ 的数据\n", + "成功获取 872392.BJ 的数据\n", + "成功获取 872541.BJ 的数据\n", + "成功获取 872808.BJ 的数据\n", + "成功获取 872895.BJ 的数据\n", + "成功获取 872925.BJ 的数据\n", + "成功获取 872931.BJ 的数据\n", + "成功获取 872953.BJ 的数据\n", + "成功获取 873001.BJ 的数据\n", + "成功获取 873122.BJ 的数据\n", + "成功获取 873132.BJ 的数据\n", + "成功获取 873152.BJ 的数据\n", + "成功获取 873167.BJ 的数据\n", + "成功获取 873169.BJ 的数据\n", + "成功获取 873223.BJ 的数据\n", + "成功获取 873305.BJ 的数据\n", + "成功获取 873339.BJ 的数据\n", + "成功获取 873527.BJ 的数据\n", + "成功获取 873570.BJ 的数据\n", + "成功获取 873576.BJ 的数据\n", + "成功获取 873593.BJ 的数据\n", + "成功获取 873665.BJ 的数据\n", + "成功获取 873679.BJ 的数据\n", + "成功获取 873690.BJ 的数据\n", + "成功获取 873693.BJ 的数据\n", + "成功获取 873703.BJ 的数据\n", + "成功获取 873706.BJ 的数据\n", + "成功获取 873726.BJ 的数据\n", + "成功获取 873806.BJ 的数据\n", + "成功获取 873833.BJ 的数据\n", + "成功获取 920002.BJ 的数据\n", + "成功获取 920008.BJ 的数据\n", + "成功获取 920016.BJ 的数据\n" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "\n", + "# 读取本地保存的股票列表 CSV 文件（假设文件名为 stocks_data.csv）\n", + "stocks_df = pd.read_csv('../../stocks_list.csv', encoding='utf-8-sig')\n", + "\n", + "# 用于存放所有股票的日线数据（每次获取的 DataFrame）\n", + "daily_data_list = []\n", + "\n", + "# API 调用计数和时间控制变量\n", + "api_call_count = 0\n", + "batch_start_time = time.time()\n", + "\n", + "# 循环遍历每个股票代码并获取数据\n", + "for idx, row in stocks_df.iterrows():\n", + " ts_code = row['ts_code'] # 假设股票代码列名为 ts_code\n", + " try:\n", + " # 调用 tushare 接口获取该股票自 2017 年以来的日线数据\n", + " daily_data = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, adj='hfq', start_date='20170101')\n", + " # 如果返回数据不为空，则添加一列标识股票代码\n", + " if not daily_data.empty:\n", + " daily_data['ts_code'] = ts_code\n", + " daily_data_list.append(daily_data)\n", + " print(f\"成功获取 {ts_code} 的数据\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"获取 {ts_code} 数据时出错: {e}\")\n", + "\n", + " # 计数一次 API 调用\n", + " api_call_count += 1\n", + "\n", + " # 每调用300次，检查时间是否少于1分钟，如果少于则等待剩余时间\n", + " if api_call_count % 300 == 0:\n", + " elapsed = time.time() - batch_start_time\n", + " if elapsed < 60:\n", + " sleep_time = 60 - elapsed\n", + " print(f\"已调用300次API，等待 {sleep_time:.2f} 秒以满足速率限制...\")\n", + " time.sleep(sleep_time)\n", + " # 重置批次起始时间\n", + " batch_start_time = time.time()\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 6, + "id": "85bdf760cb83fbd3", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-10T15:47:42.761559200Z", + "start_time": "2025-02-07T16:24:09.366158Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "所有日线数据已保存到 daily_data.h5\n" + ] + } + ], + "source": [ + "# 合并所有获取到的日线数据\n", + "if daily_data_list:\n", + " all_daily_data = pd.concat(daily_data_list, ignore_index=True)\n", + " # 使用 HDF5 格式保存到本地文件（文件名：daily_data.h5，key设为 'daily_data'）\n", + " all_daily_data.to_hdf('../../data/daily_data.h5', key='daily_data', mode='w', format='table')\n", + " print(\"所有日线数据已保存到 daily_data.h5\")\n", + "else:\n", + " print(\"未获取到任何日线数据。\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "3443425bc25f02", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-10T15:47:42.781521100Z", + "start_time": "2025-02-07T16:25:19.768620Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "print(all_daily_data[all_daily_data['ts_code'] == '000001.SZ'].tail())" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.19" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/code/data/daily_data.py b/code/data/daily_data.py new file mode 100644 index 0000000..7e86156 --- /dev/null +++ b/code/data/daily_data.py @@ -0,0 +1,10 @@ +import tushare as ts +ts.set_token('3a0741c702ee7e5e5f2bf1f0846bafaafe4e320833240b2a7e4a685f') +pro = ts.pro_api() + +import pandas as pd +import time + +# 读取本地保存的股票列表 CSV 文件（假设文件名为 stocks_data.csv） +df = ts.pro_bar(ts_code='000001.SZ', adj='hfq', start_date='20180101') +print(df) diff --git a/code/data/is_st.ipynb b/code/data/is_st.ipynb new file mode 100644 index 0000000..efc8c8e --- /dev/null +++ b/code/data/is_st.ipynb @@ -0,0 +1,156 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "17cc645336d4eb18", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-08T16:55:19.819017Z", + "start_time": "2025-02-08T16:55:18.958639Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import pandas as pd\n", + "import tushare as ts" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "48ae71ed02d61819", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-08T16:55:27.578361Z", + "start_time": "2025-02-08T16:55:19.882313Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "daily_basic = pd.read_hdf('../../data/daily_basic.h5', key='daily_basic')\n", + "name_change_df = pd.read_hdf('../../data/name_change.h5', 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"code", + "execution_count": 4, + "id": "initial_id", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-08T16:59:20.537632Z", + "start_time": "2025-02-08T16:55:27.971219Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "is st...\n", + " ts_code trade_date is_st\n", + "0 688283.SH 20250207 False\n", + "1 002635.SZ 20250207 False\n", + "2 002463.SZ 20250207 False\n", + "3 603959.SH 20250207 False\n", + "4 688361.SH 20250207 False\n" + ] + } + ], + "source": [ + "from datetime import datetime\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "\n", + "# 判断股票是否为 ST 的函数\n", + "#stock_code = 'xxxxxx.SH'\n", + "#target_date = '20200830'\n", + "#若为ST，返回True；否则返回False\n", + "def is_st(name_change_dict, stock_code, target_date):\n", + " target_date = datetime.strptime(target_date, '%Y%m%d')\n", + " if stock_code not in name_change_dict.keys():\n", + " return False\n", + " df = name_change_dict[stock_code]\n", + " for i in range(len(df)):\n", + " sds = df.iloc[i, 2]\n", + " eds = df.iloc[i, 3]\n", + " # sd = datetime.strptime(sds, '%Y%m%d')\n", + " if eds == None:\n", + " ed = datetime.now()\n", + " # else:\n", + " # ed = datetime.strptime(eds, '%Y%m%d')\n", + " if (target_date - sds).days >= 0 and (target_date - eds).days <= 0:\n", + " return True\n", + " return False\n", + "\n", + "\n", + "print('is st...')\n", + "# 创建一个新的列 is_st，判断每只股票是否是 ST\n", + "daily_basic['is_st'] = daily_basic.apply(\n", + " lambda row: is_st(name_change_dict, row['ts_code'], row['trade_date']), axis=1\n", + ")\n", + "\n", + "# 保存结果到新的 HDF5 文件\n", + "daily_basic.to_hdf('../../data/daily_basic.h5', key='daily_basic', mode='w', format='table')\n", + "\n", + "# 输出部分结果\n", + "print(daily_basic[['ts_code', 'trade_date', 'is_st']].head())\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "30c882de-3a89-4056-900d-459a3a012af9", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": 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+ "for trade_date in trade_dates:\n", + " try:\n", + " # 获取每日基础数据\n", + " money_flow_data = pro.moneyflow(trade_date=trade_date)\n", + " if money_flow_data is not None and not money_flow_data.empty:\n", + " all_daily_data.append(money_flow_data)\n", + " print(f\"成功获取并保存 {trade_date} 的每日基础数据\")\n", + "\n", + " # 计数一次 API 调用\n", + " api_call_count += 1\n", + "\n", + " # 每调用 300 次，检查时间是否少于 1 分钟，如果少于则等待剩余时间\n", + " if api_call_count % 150 == 0:\n", + " elapsed = time.time() - batch_start_time\n", + " if elapsed < 60:\n", + " sleep_time = 60 - elapsed\n", + " print(f\"已调用 150 次 API，等待 {sleep_time:.2f} 秒以满足速率限制...\")\n", + " time.sleep(sleep_time)\n", + " # 重置批次起始时间\n", + " batch_start_time = time.time()\n", + "\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"获取 {trade_date} 数据时出错: {e}\")\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "a2b05187-437f-4053-bc43-bd80d4cf8b0e", + "metadata": {}, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "所有每日基础数据获取并保存完毕！\n" + ] + } + ], + "source": [ + "\n", + "# 将所有数据合并为一个 DataFrame\n", + "all_daily_data_df = pd.concat(all_daily_data, ignore_index=True)\n", + "\n", + "# 将数据保存为 HDF5 文件（table 格式）\n", + "all_daily_data_df.to_hdf('../../data/money_flow.h5', key='money_flow', mode='w', format='table', data_columns=True)\n", + "\n", + "print(\"所有每日基础数据获取并保存完毕！\")" + ] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.19" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/code/data/name_change.ipynb b/code/data/name_change.ipynb new file mode 100644 index 0000000..8142f3d --- /dev/null +++ b/code/data/name_change.ipynb @@ -0,0 +1,5906 @@ +{ 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"api_call_count = 0\n", + "batch_start_time = time.time()\n", + "\n", + "# 循环遍历每个股票代码并获取数据\n", + "for idx, row in stocks_df.iterrows():\n", + " ts_code = row['ts_code'] # 假设股票代码列名为 ts_code\n", + " try:\n", + " # 调用 tushare 接口获取该股票自 2017 年以来的日线数据\n", + " name_change_data = pro.namechange(ts_code=ts_code, fields='ts_code,name,start_date,end_date,change_reason')\n", + " # 如果返回数据不为空，则添加一列标识股票代码\n", + " if not name_change_data.empty:\n", + " name_change_data_list.append(name_change_data)\n", + " print(f\"成功获取 {ts_code} 的数据\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"获取 {ts_code} 数据时出错: {e}\")\n", + "\n", + " # 计数一次 API 调用\n", + " api_call_count += 1\n", + "\n", + " # 每调用300次，检查时间是否少于1分钟，如果少于则等待剩余时间\n", + " if api_call_count % 150 == 0:\n", + " elapsed = time.time() - batch_start_time\n", + " if elapsed < 60:\n", + " sleep_time = 60 - elapsed\n", + " print(f\"已调用300次API，等待 {sleep_time:.2f} 秒以满足速率限制...\")\n", + " time.sleep(sleep_time)\n", + " # 重置批次起始时间\n", + " batch_start_time = 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trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n", + "trade_dates = trade_cal['cal_date'].tolist() # 获取所有交易日期列表\n", + "\n", + "# 使用 HDFStore 存储数据\n", + "all_daily_data = []\n", + "\n", + "# API 调用计数和时间控制变量\n", + "api_call_count = 0\n", + "batch_start_time = time.time()\n", + "\n", + "# 遍历每个交易日期并获取数据\n", + "for trade_date in trade_dates:\n", + " try:\n", + " # 获取每日基础数据\n", + " stk_limit_data = pro.stk_limit(trade_date=trade_date)\n", + " if stk_limit_data is not None and not stk_limit_data.empty:\n", + " all_daily_data.append(stk_limit_data)\n", + " print(f\"成功获取并保存 {trade_date} 的每日基础数据\")\n", + "\n", + " # 计数一次 API 调用\n", + " api_call_count += 1\n", + "\n", + " # 每调用 300 次，检查时间是否少于 1 分钟，如果少于则等待剩余时间\n", + " if api_call_count % 150 == 0:\n", + " elapsed = time.time() - batch_start_time\n", + " if elapsed < 60:\n", + " sleep_time = 60 - elapsed\n", + " print(f\"已调用 150 次 API，等待 {sleep_time:.2f} 秒以满足速率限制...\")\n", + " time.sleep(sleep_time)\n", + " # 重置批次起始时间\n", + " batch_start_time = 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+ " daily_data = ts.pro_bar(ts_code=ts_code, adj='hfq', start_date=start_date)\n", + " # 如果返回数据不为空，则添加一列标识股票代码\n", + " if daily_data is not None and not daily_data.empty:\n", + " return daily_data\n", + "\n", + "\n", + "# 循环遍历每个股票代码并获取数据\n", + "with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:\n", + " future_to_date = {executor.submit(get_data, row['ts_code']): row['ts_code'] for idx, row in stocks_df.iterrows()}\n", + "\n", + " for future in as_completed(future_to_date):\n", + " ts_code = future_to_date[future]\n", + " try:\n", + " result = future.result()\n", + " daily_data_list.append(result)\n", + " print(f\"任务 {ts_code} 完成\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"获取 {ts_code} 数据时出错: {e}\")\n", + " # 计数一次 API 调用\n", + " api_call_count += 1\n", + "\n", + " # 每调用300次，检查时间是否少于1分钟，如果少于则等待剩余时间\n", + " if api_call_count % 300 == 0:\n", + " elapsed = time.time() - batch_start_time\n", + " if elapsed < 60:\n", + " sleep_time = 60 - elapsed\n", + " print(f\"已调用300次API，等待 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50.61 50.65 \n", + "\n", + " change pct_chg vol amount \n", + "0 -1.28 -0.09 844520.03 963865.615 \n", + "1 -32.70 -2.43 1736090.54 1268761.110 \n", + "2 -1.09 -1.92 270321.95 379106.750 \n", + "3 -9.54 -3.30 303697.31 215991.561 \n", + "4 -1.49 -2.60 66523.00 44914.830 \n", + "... ... ... ... ... \n", + "5380 0.18 0.68 57726.70 156356.271 \n", + "5381 -2.91 -4.53 87220.97 542163.986 \n", + "5382 0.80 3.08 9586.75 25529.527 \n", + "5383 0.53 1.80 24948.49 75607.545 \n", + "5384 -0.04 -0.08 72159.65 362553.983 \n", + "\n", + "[5385 rows x 11 columns]\n" + ] + } + ], + "execution_count": 5 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-11T15:59:27.088445Z", + "start_time": "2025-02-11T15:59:27.059335Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": [ + "\n", + "# 合并所有获取到的日线数据\n", + "if daily_data_list:\n", + " # 使用 HDF5 格式保存到本地文件（文件名：daily_data.h5，key设为 'daily_data'）\n", + " all_daily_data.to_hdf(h5_filename, key='daily_data', mode='a', append=True, data_columns=True, format='table')\n", + " print(\"所有日线数据已保存到 daily_data.h5\")\n", + "else:\n", + " print(\"未获取到任何日线数据。\")" + ], + "id": "446aeba1a846b34", + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "所有日线数据已保存到 daily_data.h5\n" + ] + } + ], + "execution_count": 6 + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.19" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/code/data/update/update_is_st.ipynb b/code/data/update/update_is_st.ipynb new file mode 100644 index 0000000..eee37fe --- /dev/null +++ b/code/data/update/update_is_st.ipynb @@ -0,0 +1,149 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "id": "17cc645336d4eb18", + 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'xxxxxx.SH'\n", + "#target_date = '20200830'\n", + "#若为ST，返回True；否则返回False\n", + "def is_st(name_change_dict, stock_code, target_date):\n", + " target_date = datetime.strptime(target_date, '%Y%m%d')\n", + " if stock_code not in name_change_dict.keys():\n", + " return False\n", + " df = name_change_dict[stock_code]\n", + " for i in range(len(df)):\n", + " sds = df.iloc[i, 2]\n", + " eds = df.iloc[i, 3]\n", + " # sd = datetime.strptime(sds, '%Y%m%d')\n", + " if eds == None:\n", + " ed = datetime.now()\n", + " # else:\n", + " # ed = datetime.strptime(eds, '%Y%m%d')\n", + " if (target_date - sds).days >= 0 and (target_date - eds).days <= 0:\n", + " return True\n", + " return False\n", + "\n", + "\n", + "print('is st...')\n", + "# 创建一个新的列 is_st，判断每只股票是否是 ST\n", + "daily_basic['is_st'] = daily_basic.apply(\n", + " lambda row: is_st(name_change_dict, row['ts_code'], row['trade_date']), axis=1\n", + ")\n", + "\n", + "# 保存结果到新的 HDF5 文件\n", + "daily_basic.to_hdf('../../data/daily_basic_with_st.h5', key='daily_basic_with_st', mode='w', format='table')\n", + "\n", + "# 输出部分结果\n", + "print(daily_basic[['ts_code', 'trade_date', 'is_st']].head())\n" + ], + "id": "initial_id", + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "is st...\n", + " ts_code trade_date is_st\n", + "0 603429.SH 20250127 False\n", + "1 300917.SZ 20250127 False\n", + "2 301266.SZ 20250127 False\n", + "3 688399.SH 20250127 False\n", + "4 603737.SH 20250127 False\n" + ] + } + ], + "execution_count": 4 + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 2 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython2", + "version": "2.7.6" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git 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pd.HDFStore(h5_filename, mode='r') as store:\n", + " df = store[key][['ts_code', 'trade_date']]\n", + " print(df.info())\n", + " max_date = df['trade_date'].max()\n", + "\n", + "print(max_date)\n", + "trade_cal = pro.trade_cal(exchange='', start_date='20170101', end_date='20250220')\n", + "trade_cal = trade_cal[trade_cal['is_open'] == 1] # 只保留交易日\n", + "trade_dates = trade_cal[trade_cal['cal_date'] > max_date]['cal_date'].tolist()\n", + "start_date = min(trade_dates)\n", + "print(f'start_date: {start_date}')" + ], + "id": "742c29d453b9bb38", + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "Index: 8153941 entries, 0 to 5120\n", + "Data columns (total 2 columns):\n", + " # Column Dtype \n", + "--- ------ ----- \n", + " 0 ts_code object\n", + " 1 trade_date object\n", + "dtypes: object(2)\n", + "memory usage: 186.6+ MB\n", + "None\n", + "20250211\n", + "start_date: 20250212\n" + ] + } + ], + "execution_count": 6 + }, + { + "cell_type": "code", + "id": "679ce40e-8d62-4887-970c-e1d8cbdeee6b", + "metadata": { + "scrolled": true, + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-11T15:22:14.513527Z", + "start_time": "2025-02-11T15:22:12.973331Z" + } + }, + "source": [ + "from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed\n", + "\n", + "all_daily_data = []\n", + "\n", + "# API 调用计数和时间控制变量\n", + "api_call_count = 0\n", + "batch_start_time = time.time()\n", + "\n", + "\n", + "def get_data(trade_date):\n", + " time.sleep(0.1)\n", + " money_flow_data = pro.moneyflow(trade_date=trade_date)\n", + " if money_flow_data is not None and not money_flow_data.empty:\n", + " return money_flow_data\n", + "\n", + "\n", + "with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as executor:\n", + " future_to_date = {executor.submit(get_data, td): td for td in trade_dates}\n", + "\n", + " for future in as_completed(future_to_date):\n", + " trade_date = future_to_date[future] # 获取对应的交易日期\n", + " try:\n", + " result = future.result() # 获取任务执行的结果\n", + " all_daily_data.append(result)\n", + " print(f\"任务 {trade_date} 完成\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"获取 {trade_date} 数据时出错: {e}\")\n", + "\n" + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "任务 20250219 完成\n", + "任务 20250220 完成\n", + "任务 20250218 完成\n", + "任务 20250217 完成\n", + "任务 20250214 完成\n", + "任务 20250213 完成\n", + "任务 20250212 完成\n", + "任务 20250211 完成\n" + ] + } + ], + "execution_count": 3 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-11T15:22:16.656650Z", + "start_time": "2025-02-11T15:22:16.639271Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": "all_daily_data_df = pd.concat(all_daily_data, ignore_index=True)\n", + "id": "9af80516849d4e80", + "outputs": [], + "execution_count": 4 + }, + { + "cell_type": "code", + "id": "a2b05187-437f-4053-bc43-bd80d4cf8b0e", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-11T15:22:20.447350Z", + "start_time": "2025-02-11T15:22:19.145561Z" + } + }, + "source": [ + "\n", + "# 将所有数据合并为一个 DataFrame\n", + "\n", + "# 将数据保存为 HDF5 文件（table 格式）\n", + "all_daily_data_df.to_hdf(h5_filename, key='money_flow', mode='a', format='table', append=True, data_columns=True)\n", + "\n", + "print(\"所有每日基础数据获取并保存完毕！\")" + ], + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "所有每日基础数据获取并保存完毕！\n" + ] + } + ], + "execution_count": 5 + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.19" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/code/data/update/update_name_change.ipynb b/code/data/update/update_name_change.ipynb new file mode 100644 index 0000000..58d07c4 --- /dev/null +++ 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文件中的 key\n", + " - columns: 要读取的列名列表\n", + " - df: 需要合并的 DataFrame（如果为空，则不进行合并）\n", + "\n", + " 返回:\n", + " - 合并后的 DataFrame\n", + " \"\"\"\n", + " # 处理 _ 开头的列名\n", + " processed_columns = []\n", + " for col in columns:\n", + " if col.startswith('_'):\n", + " processed_columns.append(col[1:]) # 去掉下划线\n", + " else:\n", + " processed_columns.append(col)\n", + "\n", + " # 从 HDF5 文件读取数据，选择需要的列\n", + " data = pd.read_hdf(h5_filename, key=key, columns=processed_columns)\n", + "\n", + " # 修改列名，如果列名以前有 _，加上 _\n", + " for col in data.columns:\n", + " if col not in columns: # 只有不在 columns 中的列才需要加下划线\n", + " new_col = f'_{col}'\n", + " data.rename(columns={col: new_col}, inplace=True)\n", + "\n", + " # 如果传入的 df 不为空，则进行合并\n", + " if df is not None and not df.empty:\n", + " # 确保两个 DataFrame 都有 ts_code 和 trade_date 列\n", + " df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')\n", + " data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'], format='%Y%m%d')\n", + "\n", + " # 根据 ts_code 和 trade_date 合并\n", + " merged_df = pd.merge(df, data, on=['ts_code', 'trade_date'], how='left')\n", + " else:\n", + " # 如果 df 为空，则直接返回读取的数据\n", + " merged_df = data\n", + "\n", + " return merged_df\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "a79cafb06a7e0e43", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.572473Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:01.772245Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "daily data\n", + "daily basic\n", + "stk limit\n", + "money flow\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print('daily data')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/daily_data.h5', key='daily_data',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol'],\n", + " df=None)\n", + "\n", + "print('daily basic')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/daily_basic.h5', key='daily_basic',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'turnover_rate', 'pe_ttm', 'circ_mv', 'volume_ratio',\n", + " 'is_st'], df=df)\n", + "\n", + "print('stk limit')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/stk_limit.h5', key='stk_limit',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'pre_close', 'up_limit', 'down_limit'],\n", + " df=df)\n", + "print('money flow')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/money_flow.h5', key='money_flow',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'buy_sm_vol', 'sell_sm_vol', 'buy_lg_vol', 'sell_lg_vol',\n", + " 'buy_elg_vol', 'sell_elg_vol', 'net_mf_vol'],\n", + " df=df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "c4e9e1d31da6dba6", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.700071Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:44.603849Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "origin_columns = df.columns.tolist()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "a735bc02ceb4d872", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.856898Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:44.752186Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import talib\n", + "\n", + "def get_technical_factor(df):\n", + " # 按股票和日期排序\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code', group_keys=False)\n", + "\n", + " # 计算 up 和 down\n", + " df['up'] = (df['high'] - df[['close', 'open']].max(axis=1)) / df['close']\n", + " df['down'] = (df[['close', 'open']].min(axis=1) - df['low']) / df['close']\n", + "\n", + " # 计算 ATR\n", + " df['atr_14'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.ATR(x['high'].values, x['low'].values, x['close'].values, timeperiod=14), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['atr_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.ATR(x['high'].values, x['low'].values, x['close'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 OBV 及其均线\n", + " df['obv'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.OBV(x['close'].values, x['vol'].values), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['maobv_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.SMA(x['obv'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['obv-maobv_6'] = df['obv'] - df['maobv_6']\n", + "\n", + " # 计算 RSI\n", + " df['rsi_3'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=3), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['rsi_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['rsi_9'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=9), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 return_10 和 return_20\n", + " df['return_10'] = grouped['close'].apply(lambda x: x / x.shift(10) - 1)\n", + " df['return_20'] = grouped['close'].apply(lambda x: x / x.shift(20) - 1)\n", + "\n", + " # 计算 avg_close_5\n", + " df['avg_close_5'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.rolling(window=5).mean() / x)\n", + "\n", + " # 计算标准差指标\n", + " df['std_return_5'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=5).std())\n", + " df['std_return_15'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=15).std())\n", + " df['std_return_25'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=25).std())\n", + " df['std_return_90'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=90).std())\n", + " df['std_return_90_2'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.shift(10).pct_change().shift(-1).rolling(window=90).std())\n", + "\n", + " # 计算比值指标\n", + " df['std_return_5 / std_return_90'] = df['std_return_5'] / df['std_return_90']\n", + " df['std_return_5 / std_return_25'] = df['std_return_5'] / df['std_return_25']\n", + "\n", + " # 计算标准差差值\n", + " df['std_return_90 - std_return_90_2'] = df['std_return_90'] - df['std_return_90_2']\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_act_factor(df):\n", + " # 按股票和日期排序\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code', group_keys=False)\n", + " # 计算 EMA 指标\n", + " df['ema_5'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=5), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_13'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=13), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_20'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=20), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_60'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=60), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 act_factor1, act_factor2, act_factor3, act_factor4\n", + " df['act_factor1'] = grouped['ema_5'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 50\n", + " )\n", + " df['act_factor2'] = grouped['ema_13'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 40\n", + " )\n", + " df['act_factor3'] = grouped['ema_20'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 21\n", + " )\n", + " df['act_factor4'] = grouped['ema_60'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 10\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 act_factor5 和 act_factor6\n", + " df['act_factor5'] = df['act_factor1'] + df['act_factor2'] + df['act_factor3'] + df['act_factor4']\n", + " df['act_factor6'] = (df['act_factor1'] - df['act_factor2']) / np.sqrt(df['act_factor1']**2 + df['act_factor2']**2)\n", + "\n", + " # 根据 trade_date 截面计算排名\n", + " df['rank_act_factor1'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor1'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor2'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor2'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor3'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor3'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_money_flow_factor(df):\n", + " # 计算资金流相关因子（字段名称见 tushare 数据说明）\n", + " df['active_buy_volume_large'] = df['buy_lg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_big'] = df['buy_elg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_small'] = df['buy_sm_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " df['buy_lg_vol_minus_sell_lg_vol'] = (df['buy_lg_vol'] - df['sell_lg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + " df['buy_elg_vol_minus_sell_elg_vol'] = (df['buy_elg_vol'] - df['sell_elg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_alpha_factor(df):\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code')\n", + "\n", + " # alpha_022: 当前 close 与 5 日前 close 差值\n", + " df['alpha_022'] = grouped['close'].apply(lambda x: x - x.shift(5))\n", + "\n", + " # alpha_003: (close - open) / (high - low)\n", + " df['alpha_003'] = np.where(df['high'] != df['low'],\n", + " (df['close'] - df['open']) / (df['high'] - df['low']),\n", + " 0)\n", + "\n", + " # alpha_007: 计算过去5日内 close 与 vol 的相关性，再按 trade_date 横截面排名\n", + " df['alpha_007'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(x['close'].rolling(5).corr(x['vol']), index=x.index)\n", + " ).reset_index(level=0, drop=True)\n", + " df['alpha_007'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['alpha_007'].rank(ascending=True, pct=True)\n", + "\n", + " # alpha_013: 计算过去5日 close 之和 - 20日 close 之和，再按 trade_date 横截面排名\n", + " df['alpha_013'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(x['close'].rolling(5).sum() - x['close'].rolling(20).sum(), index=x.index)\n", + " ).reset_index(level=0, drop=True)\n", + " df['alpha_013'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['alpha_013'].rank(ascending=True, pct=True)\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_future_data(df):\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " # 预先对 ts_code 分组，使用 transform 保持原 DataFrame 形状\n", + " grouped = df.groupby('ts_code')\n", + "\n", + " df['future_return1'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_return2'] = (grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return3'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return4'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return5'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-5)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return6'] = 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return labels_no_outliers\n", + "\n", + "\n", + "train_data = df[df['trade_date'] <= '2024-01-01']\n", + "test_data = df[df['trade_date'] >= '2024-01-01']\n", + "\n", + "feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['trade_date',\n", + " 'ts_code',\n", + " 'label']]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if col not in origin_columns]\n", + "\n", + "# for column in [column for column in train_data.columns if 'future' in column]:\n", + "# label_index = neutralize_labels(train_data[column], train_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# train_data = train_data[label_index]\n", + "# label_index = neutralize_labels(test_data[column], test_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# test_data = test_data[label_index]\n", + "\n", + "print(feature_columns)\n", + "print(f\"最小日期: {train_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {train_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(len(test_data))\n", + "print(f\"最小日期: {test_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {test_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "f4f16d63ad18d1bc", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.382521Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:31.885550Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "C:\\Users\\liaozhaorun\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_113788\\2866503568.py:16: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n", + "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " train_data['label'] = get_label(train_data)\n", + "C:\\Users\\liaozhaorun\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_113788\\2866503568.py:17: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n", + "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " test_data['label'] = get_label(test_data)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "913920\n", + "最小日期: 2017-06-05\n", + "最大日期: 2023-12-29\n", + "152435\n", + "最小日期: 2024-01-02\n", + "最大日期: 2025-02-10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def get_qcuts(series, quantiles):\n", + " q = pd.qcut(series, q=quantiles, labels=False, duplicates='drop')\n", + " return q[-1] # 返回窗口最后一个元素的分位数标签\n", + "\n", + "\n", + "window = 5\n", + "quantiles = 20\n", + "\n", + "\n", + "def get_label(df):\n", + " labels = df['future_af11'] - df['act_factor1']\n", + " # labels = df['future_close3']\n", + " return labels\n", + "\n", + "# train_data = get_future_data(train_data)\n", + "train_data['label'] = get_label(train_data)\n", + "test_data['label'] = get_label(test_data)\n", + "\n", + "train_data = train_data.dropna(subset=['label'])\n", + "# test_data = test_data.dropna(subset=['label'])\n", + "train_data = train_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()\n", + "# test_data = test_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()\n", + "\n", + "# train_data, test_data = train_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan), test_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)\n", + "# train_data = train_data.dropna(subset=['label'])\n", + "# train_data = train_data.dropna(subset=feature_columns)\n", + "# # test_data = test_data.dropna(subset=feature_columns)\n", + "train_data = train_data.reset_index(drop=True)\n", + "# test_data = test_data.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "print(len(train_data))\n", + "print(f\"最小日期: {train_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {train_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(len(test_data))\n", + "print(f\"最小日期: {test_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {test_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "8f134d435f71e9e2", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.548390Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:34.434660Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import lightgbm as lgb\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import optuna\n", + "from sklearn.model_selection import KFold\n", + "from sklearn.metrics import mean_absolute_error\n", + "import os\n", + "import json\n", + "import pickle\n", + "import hashlib\n", + "\n", + "\n", + "def objective(trial, X, y, num_boost_round, params):\n", + " # 参数网格\n", + " X, y = X.reset_index(drop=True), y.reset_index(drop=True)\n", + " param_grid = {\n", + " \"n_estimators\": trial.suggest_categorical(\"n_estimators\", [10000]),\n", + " \"learning_rate\": trial.suggest_float(\"learning_rate\", 0.01, 0.3),\n", + " \"num_leaves\": trial.suggest_int(\"num_leaves\", 20, 3000, step=25),\n", + " \"max_depth\": trial.suggest_int(\"max_depth\", 3, 16),\n", + " \"min_data_in_leaf\": trial.suggest_int(\"min_data_in_leaf\", 200, 10000, step=100),\n", + " \"lambda_l1\": trial.suggest_int(\"lambda_l1\", 0, 100, step=5),\n", + " \"lambda_l2\": trial.suggest_int(\"lambda_l2\", 0, 100, step=5),\n", + " \"min_gain_to_split\": trial.suggest_float(\"min_gain_to_split\", 0, 15),\n", + " \"bagging_fraction\": trial.suggest_float(\"bagging_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"bagging_freq\": trial.suggest_categorical(\"bagging_freq\", [1]),\n", + " \"feature_fraction\": trial.suggest_float(\"feature_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"random_state\": 1,\n", + " \"objective\": 'regression',\n", + " 'verbosity': -1\n", + " }\n", + " # 5折交叉验证\n", + " cv = KFold(n_splits=5, shuffle=False)\n", + "\n", + " cv_scores = np.empty(5)\n", + " for idx, (train_idx, test_idx) in enumerate(cv.split(X, y)):\n", + " X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]\n", + " y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]\n", + "\n", + " # LGBM建模\n", + " model = lgb.LGBMRegressor(**param_grid, num_boost_round=num_boost_round)\n", + " model.fit(\n", + " X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=[(X_test, y_test)],\n", + " eval_metric=\"l2\",\n", + " callbacks=[\n", + " # LightGBMPruningCallback(trial, \"l2\"),\n", + " lgb.early_stopping(50, first_metric_only=True),\n", + " lgb.log_evaluation(period=-1)\n", + " ],\n", + " )\n", + " # 模型预测\n", + " preds = model.predict(X_test)\n", + " # 优化指标logloss最小\n", + " cv_scores[idx] = mean_absolute_error(y_test, preds)\n", + "\n", + " return np.mean(cv_scores)\n", + "\n", + "def generate_key(params, feature_columns, num_boost_round):\n", + " key_data = {\n", + " \"params\": params,\n", + " \"feature_columns\": feature_columns,\n", + " \"num_boost_round\": num_boost_round\n", + " }\n", + " # 转换成排序后的 JSON 字符串，再生成 md5 hash\n", + " key_str = json.dumps(key_data, sort_keys=True)\n", + " return hashlib.md5(key_str.encode('utf-8')).hexdigest()\n", + "\n", + "def train_light_model(df, params, feature_columns, callbacks, evals,\n", + " print_feature_importance=True, num_boost_round=100,\n", + " use_optuna=False):\n", + " cache_file = 'light_model.pkl'\n", + " cache_key = generate_key(params, feature_columns, num_boost_round)\n", + "\n", + " # 检查缓存文件是否存在\n", + " if os.path.exists(cache_file):\n", + " try:\n", + " with open(cache_file, 'rb') as f:\n", + " cache_data = pickle.load(f)\n", + " if cache_data.get('key') == cache_key:\n", + " print(\"加载缓存模型...\")\n", + " return cache_data.get('model')\n", + " else:\n", + " print(\"缓存模型的参数与当前参数不匹配，重新训练模型。\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"加载缓存失败: {e}，重新训练模型。\")\n", + " else:\n", + " print(\"未发现缓存模型，开始训练新模型。\")\n", + " # 确保数据按照 date 和 label 排序\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['trade_date', 'label'], ascending=[True, False]) # 按日期升序、标签降序排序\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='trade_date')\n", + " unique_dates = df_sorted['trade_date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices]\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices]\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)\n", + " val_data = lgb.Dataset(X_val, label=y_val)\n", + " if use_optuna:\n", + " # study = optuna.create_study(direction='minimize' if classify else 'maximize')\n", + " study = optuna.create_study(direction='minimize')\n", + " study.optimize(lambda trial: objective(trial, X_train, y_train, num_boost_round, params), n_trials=20)\n", + "\n", + " print(f\"Best parameters: {study.best_trial.params}\")\n", + " print(f\"Best score: {study.best_trial.value}\")\n", + "\n", + " params.update(study.best_trial.params)\n", + " model = lgb.train(\n", + " params, train_data, num_boost_round=num_boost_round,\n", + " valid_sets=[train_data, val_data], valid_names=['train', 'valid'],\n", + " callbacks=callbacks\n", + " )\n", + "\n", + " # 打印特征重要性（如果需要）\n", + " if print_feature_importance:\n", + " lgb.plot_metric(evals)\n", + " lgb.plot_tree(model, figsize=(20, 8))\n", + " lgb.plot_importance(model, importance_type='split', max_num_features=20)\n", + " plt.show()\n", + " # with open(cache_file, 'wb') as f:\n", + " # pickle.dump({'key': cache_key,\n", + " # 'model': model,\n", + " # 'feature_columns': feature_columns}, f)\n", + " # print(\"模型训练完成并已保存缓存。\")\n", + " return model\n", + "\n", + "\n", + "from catboost import CatBoostRegressor\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "\n", + "def train_catboost(df, num_boost_round, params=None):\n", + " \"\"\"\n", + " 训练 CatBoost 排序模型\n", + " - df: 包含因子、date、instrument 和 label 的 DataFrame\n", + " - num_boost_round: 训练的轮数\n", + " - print_feature_importance: 是否打印特征重要性\n", + " - plot: 是否绘制特征重要性图\n", + " - split_date: 用于划分训练集和验证集的日期（比如 '2020-01-01'）\n", + "\n", + " 返回训练好的模型\n", + " \"\"\"\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " # 提取特征和标签\n", + " feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['date',\n", + " 'instrument',\n", + " 'label']]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='date')\n", + " unique_dates = df_sorted['date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " model = CatBoostRegressor(**params, iterations=num_boost_round)\n", + " model.fit(X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=(X_val, y_val))\n", + "\n", + " return model" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "4a4542e1ed6afe7d", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.626736Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:34.548390Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "light_params = {\n", + " 'objective': 'regression',\n", + " 'metric': 'l2',\n", + " 'learning_rate': 0.05,\n", + " 'is_unbalance': True,\n", + " 'num_leaves': 2048,\n", + " 'min_data_in_leaf': 16,\n", + " 'max_depth': 10,\n", + " 'max_bin': 1024,\n", + " 'nthread': 2,\n", + " 'feature_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_freq': 5,\n", + " 'lambda_l1': 80,\n", + " 'lambda_l2': 65,\n", + " 'verbosity': -1\n", + "}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "beeb098799ecfa6a", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:52:13.316938Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:34.658007Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "train data size: 913920\n", + "未发现缓存模型，开始训练新模型。\n", + "Training until validation scores don't improve for 50 rounds\n", + "[500]\ttrain's l2: 0.309564\tvalid's l2: 0.257146\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print('train data size: ', len(train_data))\n", + "\n", + "evals = {}\n", + "light_model = train_light_model(train_data, light_params, feature_columns,\n", + " [lgb.log_evaluation(period=500),\n", + " lgb.callback.record_evaluation(evals),\n", + " lgb.early_stopping(50, first_metric_only=True)\n", + " ], evals,\n", + " num_boost_round=1000, use_optuna=False,\n", + " print_feature_importance=True)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "5bb96ca8492e74d", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:52:16.272002Z", + "start_time": "2025-02-09T15:52:13.379954Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "test_data['score'] = light_model.predict(test_data[feature_columns])\n", + "predictions = test_data.loc[test_data.groupby('trade_date')['score'].idxmax()]" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "5d1522a7538db91b", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:52:16.381786Z", + "start_time": "2025-02-09T15:52:16.272002Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "predictions[['trade_date', 'score', 'ts_code']].to_csv('predictions.tsv', index=False)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "b427ce41-9739-4e9e-bea8-5f2551fec5d7", + "metadata": {}, + "outputs": [], + "source": [] + } + ], + "metadata": { + "kernelspec": { + "display_name": "Python 3 (ipykernel)", + "language": "python", + "name": "python3" + }, + "language_info": { + "codemirror_mode": { + "name": "ipython", + "version": 3 + }, + "file_extension": ".py", + "mimetype": "text/x-python", + "name": "python", + "nbconvert_exporter": "python", + "pygments_lexer": "ipython3", + "version": "3.8.19" + } + }, + "nbformat": 4, + "nbformat_minor": 5 +} diff --git a/code/train/V1.2.ipynb b/code/train/V1.2.ipynb new file mode 100644 index 0000000..1dbf13f --- /dev/null +++ b/code/train/V1.2.ipynb @@ -0,0 +1,1065 @@ +{ + "cells": [ + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 1, + "id": "79a7758178bafdd3", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:01.758712Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:01.615180Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "%load_ext autoreload\n", + "%autoreload 2\n", + "\n", + "import pandas as pd\n", + "def read_and_merge_h5_data(h5_filename, key, columns, df=None):\n", + " \"\"\"\n", + " 读取 HDF5 文件中的数据，根据指定的 columns 筛选数据，\n", + " 如果传入 df 参数，则将其与读取的数据根据 ts_code 和 trade_date 合并。\n", + "\n", + " 参数:\n", + " - h5_filename: HDF5 文件名\n", + " - key: 数据存储在 HDF5 文件中的 key\n", + " - columns: 要读取的列名列表\n", + " - df: 需要合并的 DataFrame（如果为空，则不进行合并）\n", + "\n", + " 返回:\n", + " - 合并后的 DataFrame\n", + " \"\"\"\n", + " # 处理 _ 开头的列名\n", + " processed_columns = []\n", + " for col in columns:\n", + " if col.startswith('_'):\n", + " processed_columns.append(col[1:]) # 去掉下划线\n", + " else:\n", + " processed_columns.append(col)\n", + "\n", + " # 从 HDF5 文件读取数据，选择需要的列\n", + " data = pd.read_hdf(h5_filename, key=key, columns=processed_columns)\n", + "\n", + " # 修改列名，如果列名以前有 _，加上 _\n", + " for col in data.columns:\n", + " if col not in columns: # 只有不在 columns 中的列才需要加下划线\n", + " new_col = f'_{col}'\n", + " data.rename(columns={col: new_col}, inplace=True)\n", + "\n", + " # 如果传入的 df 不为空，则进行合并\n", + " if df is not None and not df.empty:\n", + " # 确保两个 DataFrame 都有 ts_code 和 trade_date 列\n", + " df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')\n", + " data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'], format='%Y%m%d')\n", + "\n", + " # 根据 ts_code 和 trade_date 合并\n", + " merged_df = pd.merge(df, data, on=['ts_code', 'trade_date'], how='left')\n", + " else:\n", + " # 如果 df 为空，则直接返回读取的数据\n", + " merged_df = data\n", + "\n", + " return merged_df\n", + "\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 2, + "id": "a79cafb06a7e0e43", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.572473Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:01.772245Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "daily data\n", + "daily basic\n", + "stk limit\n", + "money flow\n" + ] + } + ], + "source": [ + "print('daily data')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/daily_data.h5', key='daily_data',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'vol'],\n", + " df=None)\n", + "\n", + "print('daily basic')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/daily_basic.h5', key='daily_basic',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'turnover_rate', 'pe_ttm', 'circ_mv', 'volume_ratio',\n", + " 'is_st'], df=df)\n", + "\n", + "print('stk limit')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/stk_limit.h5', key='stk_limit',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'pre_close', 'up_limit', 'down_limit'],\n", + " df=df)\n", + "print('money flow')\n", + "df = read_and_merge_h5_data('../../data/money_flow.h5', key='money_flow',\n", + " columns=['ts_code', 'trade_date', 'buy_sm_vol', 'sell_sm_vol', 'buy_lg_vol', 'sell_lg_vol',\n", + " 'buy_elg_vol', 'sell_elg_vol', 'net_mf_vol'],\n", + " df=df)" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 3, + "id": "c4e9e1d31da6dba6", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.700071Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:44.603849Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "origin_columns = df.columns.tolist()" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 4, + "id": "a735bc02ceb4d872", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:47:44.856898Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:44.752186Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import numpy as np\n", + "import talib\n", + "\n", + "def get_technical_factor(df):\n", + " # 按股票和日期排序\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code', group_keys=False)\n", + "\n", + " # 计算 up 和 down\n", + " df['up'] = (df['high'] - df[['close', 'open']].max(axis=1)) / df['close']\n", + " df['down'] = (df[['close', 'open']].min(axis=1) - df['low']) / df['close']\n", + "\n", + " # 计算 ATR\n", + " df['atr_14'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.ATR(x['high'].values, x['low'].values, x['close'].values, timeperiod=14), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['atr_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.ATR(x['high'].values, x['low'].values, x['close'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 OBV 及其均线\n", + " df['obv'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.OBV(x['close'].values, x['vol'].values), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['maobv_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.SMA(x['obv'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['obv-maobv_6'] = df['obv'] - df['maobv_6']\n", + "\n", + " # 计算 RSI\n", + " df['rsi_3'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=3), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['rsi_6'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=6), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['rsi_9'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.RSI(x['close'].values, timeperiod=9), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 return_10 和 return_20\n", + " df['return_10'] = grouped['close'].apply(lambda x: x / x.shift(10) - 1)\n", + " df['return_20'] = grouped['close'].apply(lambda x: x / x.shift(20) - 1)\n", + "\n", + " # 计算 avg_close_5\n", + " df['avg_close_5'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.rolling(window=5).mean() / x)\n", + "\n", + " # 计算标准差指标\n", + " df['std_return_5'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=5).std())\n", + " df['std_return_15'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=15).std())\n", + " df['std_return_25'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=25).std())\n", + " df['std_return_90'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.pct_change().shift(-1).rolling(window=90).std())\n", + " df['std_return_90_2'] = grouped['close'].apply(lambda x: x.shift(10).pct_change().shift(-1).rolling(window=90).std())\n", + "\n", + " # 计算比值指标\n", + " df['std_return_5 / std_return_90'] = df['std_return_5'] / df['std_return_90']\n", + " df['std_return_5 / std_return_25'] = df['std_return_5'] / df['std_return_25']\n", + "\n", + " # 计算标准差差值\n", + " df['std_return_90 - std_return_90_2'] = df['std_return_90'] - df['std_return_90_2']\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_act_factor(df):\n", + " # 按股票和日期排序\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code', group_keys=False)\n", + " # 计算 EMA 指标\n", + " df['ema_5'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=5), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_13'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=13), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_20'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=20), index=x.index)\n", + " )\n", + " df['ema_60'] = grouped['close'].apply(\n", + " lambda x: pd.Series(talib.EMA(x.values, timeperiod=60), index=x.index)\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 act_factor1, act_factor2, act_factor3, act_factor4\n", + " df['act_factor1'] = grouped['ema_5'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 50\n", + " )\n", + " df['act_factor2'] = grouped['ema_13'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 40\n", + " )\n", + " df['act_factor3'] = grouped['ema_20'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 21\n", + " )\n", + " df['act_factor4'] = grouped['ema_60'].apply(\n", + " lambda x: np.arctan((x / x.shift(1) - 1) * 100) * 57.3 / 10\n", + " )\n", + "\n", + " # 计算 act_factor5 和 act_factor6\n", + " df['act_factor5'] = df['act_factor1'] + df['act_factor2'] + df['act_factor3'] + df['act_factor4']\n", + " df['act_factor6'] = (df['act_factor1'] - df['act_factor2']) / np.sqrt(df['act_factor1']**2 + df['act_factor2']**2)\n", + "\n", + " # 根据 trade_date 截面计算排名\n", + " df['rank_act_factor1'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor1'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor2'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor2'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor3'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['act_factor3'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_money_flow_factor(df):\n", + " # 计算资金流相关因子（字段名称见 tushare 数据说明）\n", + " df['active_buy_volume_large'] = df['buy_lg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_big'] = df['buy_elg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_small'] = df['buy_sm_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " df['buy_lg_vol_minus_sell_lg_vol'] = (df['buy_lg_vol'] - df['sell_lg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + " df['buy_elg_vol_minus_sell_elg_vol'] = (df['buy_elg_vol'] - df['sell_elg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_alpha_factor(df):\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " grouped = df.groupby('ts_code')\n", + "\n", + " # alpha_022: 当前 close 与 5 日前 close 差值\n", + " df['alpha_022'] = grouped['close'].apply(lambda x: x - x.shift(5))\n", + "\n", + " # alpha_003: (close - open) / (high - low)\n", + " df['alpha_003'] = np.where(df['high'] != df['low'],\n", + " (df['close'] - df['open']) / (df['high'] - df['low']),\n", + " 0)\n", + "\n", + " # alpha_007: 计算过去5日内 close 与 vol 的相关性，再按 trade_date 横截面排名\n", + " df['alpha_007'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(x['close'].rolling(5).corr(x['vol']), index=x.index)\n", + " ).reset_index(level=0, drop=True)\n", + " df['alpha_007'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['alpha_007'].rank(ascending=True, pct=True)\n", + "\n", + " # alpha_013: 计算过去5日 close 之和 - 20日 close 之和，再按 trade_date 横截面排名\n", + " df['alpha_013'] = grouped.apply(\n", + " lambda x: pd.Series(x['close'].rolling(5).sum() - x['close'].rolling(20).sum(), index=x.index)\n", + " ).reset_index(level=0, drop=True)\n", + " df['alpha_013'] = df.groupby('trade_date', group_keys=False)['alpha_013'].rank(ascending=True, pct=True)\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_future_data(df):\n", + " df = df.sort_values(by=['ts_code', 'trade_date'])\n", + " # 预先对 ts_code 分组，使用 transform 保持原 DataFrame 形状\n", + " grouped = df.groupby('ts_code')\n", + "\n", + " df['future_return1'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_return2'] = (grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return3'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return4'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return5'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-5)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return6'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-10)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_return7'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-20)) - grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))) / grouped['open'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + "\n", + " df['future_close1'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-1)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_close2'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-2)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_close3'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-3)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_close4'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-4)) - df['close']) / df['close']\n", + " df['future_close5'] = (grouped['close'].transform(lambda x: x.shift(-5)) - df['close']) / df['close']\n", + "\n", + " df['future_af11'] = grouped['act_factor1'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_af12'] = grouped['act_factor1'].transform(lambda x: x.shift(-2))\n", + " df['future_af13'] = grouped['act_factor1'].transform(lambda x: x.shift(-3))\n", + " df['future_af14'] = grouped['act_factor1'].transform(lambda x: x.shift(-4))\n", + " df['future_af15'] = grouped['act_factor1'].transform(lambda x: x.shift(-5))\n", + "\n", + " df['future_af21'] = grouped['act_factor2'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_af22'] = grouped['act_factor2'].transform(lambda x: x.shift(-2))\n", + " df['future_af23'] = grouped['act_factor2'].transform(lambda x: x.shift(-3))\n", + " df['future_af24'] = grouped['act_factor2'].transform(lambda x: x.shift(-4))\n", + " df['future_af25'] = grouped['act_factor2'].transform(lambda x: x.shift(-5))\n", + "\n", + " df['future_af31'] = grouped['act_factor3'].transform(lambda x: x.shift(-1))\n", + " df['future_af32'] = grouped['act_factor3'].transform(lambda x: x.shift(-2))\n", + " df['future_af33'] = grouped['act_factor3'].transform(lambda x: x.shift(-3))\n", + " df['future_af34'] = grouped['act_factor3'].transform(lambda x: x.shift(-4))\n", + " df['future_af35'] = grouped['act_factor3'].transform(lambda x: x.shift(-5))\n", + "\n", + " return df\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 5, + "id": "53f86ddc0677a6d7", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:49:48.641755Z", + "start_time": "2025-02-09T15:47:44.862968Z" + }, + "scrolled": true + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "\n", + "Index: 8369694 entries, 1964 to 8129890\n", + "Data columns (total 87 columns):\n", + " # Column Dtype \n", + "--- ------ ----- \n", + " 0 ts_code object \n", + " 1 trade_date datetime64[ns]\n", + " 2 open float64 \n", + " 3 close float64 \n", + " 4 high float64 \n", + " 5 low float64 \n", + " 6 vol float64 \n", + " 7 turnover_rate float64 \n", + " 8 pe_ttm float64 \n", + " 9 circ_mv float64 \n", + " 10 volume_ratio float64 \n", + " 11 is_st object 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df = df[~df['ts_code'].str.endswith('BJ')]\n", + " df = df[~df['ts_code'].str.startswith('30')]\n", + " df = df[~df['ts_code'].str.startswith('68')]\n", + " df = df[~df['ts_code'].str.startswith('8')]\n", + " df = df.reset_index(drop=True)\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "df = filter_data(df)\n", + "print(df.info())" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 7, + "id": "5f3d9aece75318cd", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:31.869896Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:31.350003Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['up', 'down', 'atr_14', 'atr_6', 'obv', 'maobv_6', 'obv-maobv_6', 'rsi_3', 'rsi_6', 'rsi_9', 'return_10', 'return_20', 'avg_close_5', 'std_return_5', 'std_return_15', 'std_return_25', 'std_return_90', 'std_return_90_2', 'std_return_5 / std_return_90', 'std_return_5 / std_return_25', 'std_return_90 - std_return_90_2', 'ema_5', 'ema_13', 'ema_20', 'ema_60', 'act_factor1', 'act_factor2', 'act_factor3', 'act_factor4', 'act_factor5', 'act_factor6', 'rank_act_factor1', 'rank_act_factor2', 'rank_act_factor3', 'active_buy_volume_large', 'active_buy_volume_big', 'active_buy_volume_small', 'buy_lg_vol_minus_sell_lg_vol', 'buy_elg_vol_minus_sell_elg_vol']\n", + "最小日期: 2017-01-03\n", + "最大日期: 2023-12-29\n", + "152435\n", + "最小日期: 2024-01-02\n", + "最大日期: 2025-02-10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def remove_outliers_iqr(series, lower_quantile=0.05, upper_quantile=0.95, threshold=1.5):\n", + " Q1 = series.quantile(lower_quantile)\n", + " Q3 = series.quantile(upper_quantile)\n", + " IQR = Q3 - Q1\n", + " lower_bound = Q1 - threshold * IQR\n", + " upper_bound = Q3 + threshold * IQR\n", + " # 过滤掉低于下边界或高于上边界的极值\n", + " return (series >= lower_bound) & (series <= upper_bound)\n", + "\n", + "\n", + "def neutralize_labels(labels, features, feature_columns, z_threshold=3, method='regression'):\n", + " labels_no_outliers = remove_outliers_iqr(labels)\n", + " return labels_no_outliers\n", + "\n", + "\n", + "train_data = df[df['trade_date'] <= '2024-01-01']\n", + "test_data = df[df['trade_date'] >= '2024-01-01']\n", + "\n", + "feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['trade_date',\n", + " 'ts_code',\n", + " 'label']]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if col not in origin_columns]\n", + "\n", + "# for column in [column for column in train_data.columns if 'future' in column]:\n", + "# label_index = neutralize_labels(train_data[column], train_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# train_data = train_data[label_index]\n", + "# label_index = neutralize_labels(test_data[column], test_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# test_data = test_data[label_index]\n", + "\n", + "print(feature_columns)\n", + "print(f\"最小日期: {train_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {train_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(len(test_data))\n", + "print(f\"最小日期: {test_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {test_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 8, + "id": "f4f16d63ad18d1bc", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.382521Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:31.885550Z" + } + }, + "outputs": [ + { + "name": "stderr", + "output_type": "stream", + "text": [ + "C:\\Users\\liaozhaorun\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_113788\\2866503568.py:16: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n", + "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " train_data['label'] = get_label(train_data)\n", + "C:\\Users\\liaozhaorun\\AppData\\Local\\Temp\\ipykernel_113788\\2866503568.py:17: SettingWithCopyWarning: \n", + "A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.\n", + "Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead\n", + "\n", + "See the caveats in the documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#returning-a-view-versus-a-copy\n", + " test_data['label'] = get_label(test_data)\n" + ] + }, + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "913920\n", + "最小日期: 2017-06-05\n", + "最大日期: 2023-12-29\n", + "152435\n", + "最小日期: 2024-01-02\n", + "最大日期: 2025-02-10\n" + ] + } + ], + "source": [ + "def get_qcuts(series, quantiles):\n", + " q = pd.qcut(series, q=quantiles, labels=False, duplicates='drop')\n", + " return q[-1] # 返回窗口最后一个元素的分位数标签\n", + "\n", + "\n", + "window = 5\n", + "quantiles = 20\n", + "\n", + "\n", + "def get_label(df):\n", + " labels = df['future_af11'] - df['act_factor1']\n", + " # labels = df['future_close3']\n", + " return labels\n", + "\n", + "# train_data = get_future_data(train_data)\n", + "train_data['label'] = get_label(train_data)\n", + "test_data['label'] = get_label(test_data)\n", + "\n", + "train_data = train_data.dropna(subset=['label'])\n", + "# test_data = test_data.dropna(subset=['label'])\n", + "train_data = train_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()\n", + "# test_data = test_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna()\n", + "\n", + "# train_data, test_data = train_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan), test_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan)\n", + "# train_data = train_data.dropna(subset=['label'])\n", + "# train_data = train_data.dropna(subset=feature_columns)\n", + "# # test_data = test_data.dropna(subset=feature_columns)\n", + "train_data = train_data.reset_index(drop=True)\n", + "# test_data = test_data.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "print(len(train_data))\n", + "print(f\"最小日期: {train_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {train_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(len(test_data))\n", + "print(f\"最小日期: {test_data['trade_date'].min().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n", + "print(f\"最大日期: {test_data['trade_date'].max().strftime('%Y-%m-%d')}\")\n" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 9, + "id": "8f134d435f71e9e2", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.548390Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:34.434660Z" + }, + "jupyter": { + "source_hidden": true + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "import lightgbm as lgb\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import optuna\n", + "from sklearn.model_selection import KFold\n", + "from sklearn.metrics import mean_absolute_error\n", + "import os\n", + "import json\n", + "import pickle\n", + "import hashlib\n", + "\n", + "\n", + "def objective(trial, X, y, num_boost_round, params):\n", + " # 参数网格\n", + " X, y = X.reset_index(drop=True), y.reset_index(drop=True)\n", + " param_grid = {\n", + " \"n_estimators\": trial.suggest_categorical(\"n_estimators\", [10000]),\n", + " \"learning_rate\": trial.suggest_float(\"learning_rate\", 0.01, 0.3),\n", + " \"num_leaves\": trial.suggest_int(\"num_leaves\", 20, 3000, step=25),\n", + " \"max_depth\": trial.suggest_int(\"max_depth\", 3, 16),\n", + " \"min_data_in_leaf\": trial.suggest_int(\"min_data_in_leaf\", 200, 10000, step=100),\n", + " \"lambda_l1\": trial.suggest_int(\"lambda_l1\", 0, 100, step=5),\n", + " \"lambda_l2\": trial.suggest_int(\"lambda_l2\", 0, 100, step=5),\n", + " \"min_gain_to_split\": trial.suggest_float(\"min_gain_to_split\", 0, 15),\n", + " \"bagging_fraction\": trial.suggest_float(\"bagging_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"bagging_freq\": trial.suggest_categorical(\"bagging_freq\", [1]),\n", + " \"feature_fraction\": trial.suggest_float(\"feature_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"random_state\": 1,\n", + " \"objective\": 'regression',\n", + " 'verbosity': -1\n", + " }\n", + " # 5折交叉验证\n", + " cv = KFold(n_splits=5, shuffle=False)\n", + "\n", + " cv_scores = np.empty(5)\n", + " for idx, (train_idx, test_idx) in enumerate(cv.split(X, y)):\n", + " X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]\n", + " y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]\n", + "\n", + " # LGBM建模\n", + " model = lgb.LGBMRegressor(**param_grid, num_boost_round=num_boost_round)\n", + " model.fit(\n", + " X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=[(X_test, y_test)],\n", + " eval_metric=\"l2\",\n", + " callbacks=[\n", + " # LightGBMPruningCallback(trial, \"l2\"),\n", + " lgb.early_stopping(50, first_metric_only=True),\n", + " lgb.log_evaluation(period=-1)\n", + " ],\n", + " )\n", + " # 模型预测\n", + " preds = model.predict(X_test)\n", + " # 优化指标logloss最小\n", + " cv_scores[idx] = mean_absolute_error(y_test, preds)\n", + "\n", + " return np.mean(cv_scores)\n", + "\n", + "def generate_key(params, feature_columns, num_boost_round):\n", + " key_data = {\n", + " \"params\": params,\n", + " \"feature_columns\": feature_columns,\n", + " \"num_boost_round\": num_boost_round\n", + " }\n", + " # 转换成排序后的 JSON 字符串，再生成 md5 hash\n", + " key_str = json.dumps(key_data, sort_keys=True)\n", + " return hashlib.md5(key_str.encode('utf-8')).hexdigest()\n", + "\n", + "def train_light_model(df, params, feature_columns, callbacks, evals,\n", + " print_feature_importance=True, num_boost_round=100,\n", + " use_optuna=False):\n", + " cache_file = 'light_model.pkl'\n", + " cache_key = generate_key(params, feature_columns, num_boost_round)\n", + "\n", + " # 检查缓存文件是否存在\n", + " if os.path.exists(cache_file):\n", + " try:\n", + " with open(cache_file, 'rb') as f:\n", + " cache_data = pickle.load(f)\n", + " if cache_data.get('key') == cache_key:\n", + " print(\"加载缓存模型...\")\n", + " return cache_data.get('model')\n", + " else:\n", + " print(\"缓存模型的参数与当前参数不匹配，重新训练模型。\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"加载缓存失败: {e}，重新训练模型。\")\n", + " else:\n", + " print(\"未发现缓存模型，开始训练新模型。\")\n", + " # 确保数据按照 date 和 label 排序\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['trade_date', 'label'], ascending=[True, False]) # 按日期升序、标签降序排序\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='trade_date')\n", + " unique_dates = df_sorted['trade_date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices]\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices]\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)\n", + " val_data = lgb.Dataset(X_val, label=y_val)\n", + " if use_optuna:\n", + " # study = optuna.create_study(direction='minimize' if classify else 'maximize')\n", + " study = optuna.create_study(direction='minimize')\n", + " study.optimize(lambda trial: objective(trial, X_train, y_train, num_boost_round, params), n_trials=20)\n", + "\n", + " print(f\"Best parameters: {study.best_trial.params}\")\n", + " print(f\"Best score: {study.best_trial.value}\")\n", + "\n", + " params.update(study.best_trial.params)\n", + " model = lgb.train(\n", + " params, train_data, num_boost_round=num_boost_round,\n", + " valid_sets=[train_data, val_data], valid_names=['train', 'valid'],\n", + " callbacks=callbacks\n", + " )\n", + "\n", + " # 打印特征重要性（如果需要）\n", + " if print_feature_importance:\n", + " lgb.plot_metric(evals)\n", + " lgb.plot_tree(model, figsize=(20, 8))\n", + " lgb.plot_importance(model, importance_type='split', max_num_features=20)\n", + " plt.show()\n", + " # with open(cache_file, 'wb') as f:\n", + " # pickle.dump({'key': cache_key,\n", + " # 'model': model,\n", + " # 'feature_columns': feature_columns}, f)\n", + " # print(\"模型训练完成并已保存缓存。\")\n", + " return model\n", + "\n", + "\n", + "from catboost import CatBoostRegressor\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "\n", + "def train_catboost(df, num_boost_round, params=None):\n", + " \"\"\"\n", + " 训练 CatBoost 排序模型\n", + " - df: 包含因子、date、instrument 和 label 的 DataFrame\n", + " - num_boost_round: 训练的轮数\n", + " - print_feature_importance: 是否打印特征重要性\n", + " - plot: 是否绘制特征重要性图\n", + " - split_date: 用于划分训练集和验证集的日期（比如 '2020-01-01'）\n", + "\n", + " 返回训练好的模型\n", + " \"\"\"\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " # 提取特征和标签\n", + " feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['date',\n", + " 'instrument',\n", + " 'label']]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='date')\n", + " unique_dates = df_sorted['date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " model = CatBoostRegressor(**params, iterations=num_boost_round)\n", + " model.fit(X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=(X_val, y_val))\n", + "\n", + " return model" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": 10, + "id": "4a4542e1ed6afe7d", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T15:50:34.626736Z", + "start_time": "2025-02-09T15:50:34.548390Z" + } + }, + "outputs": [], + "source": [ + "light_params = {\n", + " 'objective': 'regression',\n", + " 'metric': 'l2',\n", + " 'learning_rate': 0.05,\n", + " 'is_unbalance': True,\n", + " 'num_leaves': 2048,\n", + " 'min_data_in_leaf': 16,\n", + " 'max_depth': 10,\n", + " 'max_bin': 1024,\n", + " 'nthread': 2,\n", + " 'feature_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_freq': 5,\n", + " 'lambda_l1': 80,\n", + " 'lambda_l2': 65,\n", + " 'verbosity': -1\n", + "}" + ] + }, + { + "cell_type": "code", + "execution_count": null, + "id": "beeb098799ecfa6a", + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": 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'act_factor3' 的排名\n", + " df['rank_act_factor1'] = df.groupby('trade_date')['act_factor1'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor2'] = df.groupby('trade_date')['act_factor2'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + " df['rank_act_factor3'] = df.groupby('trade_date')['act_factor3'].rank(ascending=False, pct=True)\n", + "\n", + " return df\n", + "\n", + "\n", + "def get_money_flow_factor(df):\n", + " df['active_buy_volume_large'] = df['buy_lg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_big'] = df['buy_elg_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + " df['active_buy_volume_small'] = df['buy_sm_vol'] / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " df['buy_lg_vol - sell_lg_vol'] = (df['buy_lg_vol'] - df['sell_lg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + " df['buy_elg_vol - sell_elg_vol'] = (df['buy_elg_vol'] - df['sell_elg_vol']) / df['net_mf_vol']\n", + "\n", + " # # 你还提到了一些其他字段:\n", + " # df['net_active_buy_volume_main'] = df['net_mf_vol'] / df['buy_sm_vol']\n", + " # df['netflow_amount_main'] 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1135663 non-null float64 \n", + " 13 sell_lg_vol 1135663 non-null float64 \n", + " 14 buy_elg_vol 1135663 non-null float64 \n", + " 15 sell_elg_vol 1135663 non-null float64 \n", + " 16 net_mf_vol 1135663 non-null float64 \n", + " 17 up 1136157 non-null float64 \n", + " 18 down 1136157 non-null float64 \n", + " 19 atr_14 1136157 non-null float64 \n", + " 20 atr_6 1136157 non-null float64 \n", + " 21 obv 1136157 non-null float64 \n", + " 22 maobv_6 1136157 non-null float64 \n", + " 23 obv-maobv_6 1136157 non-null float64 \n", + " 24 rsi_3 1136157 non-null float64 \n", + " 25 rsi_6 1136157 non-null float64 \n", + " 26 rsi_9 1136157 non-null float64 \n", + " 27 return_10 1136157 non-null float64 \n", + " 28 return_20 1136157 non-null float64 \n", + " 29 avg_close_5 1136157 non-null float64 \n", + " 30 std_return_5 1136157 non-null float64 \n", + " 31 std_return_15 1136157 non-null float64 \n", + " 32 std_return_25 1136157 non-null float64 \n", + " 33 std_return_90 1136131 non-null float64 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float64 \n", + " 53 active_buy_volume_small 1135663 non-null float64 \n", + " 54 buy_lg_vol - sell_lg_vol 1135660 non-null float64 \n", + " 55 buy_elg_vol - sell_elg_vol 1135640 non-null float64 \n", + " 56 future_return1 1136157 non-null float64 \n", + " 57 future_return2 1136157 non-null float64 \n", + " 58 future_return3 1136157 non-null float64 \n", + " 59 future_return4 1136157 non-null float64 \n", + " 60 future_return5 1136157 non-null float64 \n", + " 61 future_return6 1136157 non-null float64 \n", + " 62 future_return7 1136157 non-null float64 \n", + " 63 future_close1 1136157 non-null float64 \n", + " 64 future_close2 1136157 non-null float64 \n", + " 65 future_close3 1136157 non-null float64 \n", + " 66 future_close4 1136157 non-null float64 \n", + " 67 future_close5 1136157 non-null float64 \n", + " 68 future_af11 1136157 non-null float64 \n", + " 69 future_af12 1136157 non-null float64 \n", + " 70 future_af13 1136157 non-null float64 \n", + " 71 future_af14 1136157 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series.quantile(lower_quantile)\n", + " Q3 = series.quantile(upper_quantile)\n", + " IQR = Q3 - Q1\n", + " lower_bound = Q1 - threshold * IQR\n", + " upper_bound = Q3 + threshold * IQR\n", + " # 过滤掉低于下边界或高于上边界的极值\n", + " return (series >= lower_bound) & (series <= upper_bound)\n", + "\n", + "\n", + "def neutralize_labels(labels, features, feature_columns, z_threshold=3, method='regression'):\n", + " labels_no_outliers = remove_outliers_iqr(labels)\n", + " return labels_no_outliers\n", + "\n", + "\n", + "train_data = df[df['trade_date'] <= '2023-01-01']\n", + "test_data = df[df['trade_date'] >= '2023-01-01']\n", + "\n", + "feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['trade_date',\n", + " 'ts_code',\n", + " 'label']]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "feature_columns = [col for col in feature_columns if col not in origin_columns]\n", + "\n", + "# for column in [column for column in train_data.columns if 'future' in column]:\n", + "# label_index = neutralize_labels(train_data[column], train_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# train_data = train_data[label_index]\n", + "# label_index = neutralize_labels(test_data[column], test_data, feature_columns, z_threshold=3, method='regression')\n", + "# test_data = test_data[label_index]\n", + "\n", + "print(len(train_data))\n", + "print(len(test_data))" + ], + "id": "5f3d9aece75318cd", + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "['up', 'down', 'atr_14', 'atr_6', 'obv', 'maobv_6', 'obv-maobv_6', 'rsi_3', 'rsi_6', 'rsi_9', 'return_10', 'return_20', 'avg_close_5', 'std_return_5', 'std_return_15', 'std_return_25', 'std_return_90', 'std_return_90_2', 'std_return_5 / std_return_90', 'std_return_5 / std_return_25', 'std_return_90 - std_return_90_2', 'ema_5', 'ema_13', 'ema_20', 'ema_60', 'act_factor1', 'act_factor2', 'act_factor3', 'act_factor4', 'act_factor5', 'act_factor6', 'rank_act_factor1', 'rank_act_factor2', 'rank_act_factor3', 'active_buy_volume_large', 'active_buy_volume_big', 'active_buy_volume_small', 'buy_lg_vol - sell_lg_vol', 'buy_elg_vol - sell_elg_vol']\n" + ] + } + ], + "execution_count": 19 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T14:56:05.319915Z", + "start_time": "2025-02-09T14:56:03.355725Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": [ + "def get_qcuts(series, quantiles):\n", + " q = pd.qcut(series, q=quantiles, labels=False, duplicates='drop')\n", + " return q[-1] # 返回窗口最后一个元素的分位数标签\n", + "\n", + "\n", + "window = 5\n", + "quantiles = 20\n", + "\n", + "\n", + "def get_label(df):\n", + " labels = df['future_af13'] - df['act_factor1']\n", + " # labels = df['future_close3']\n", + " return labels\n", + "\n", + "\n", + "train_data['label'], test_data['label'] = get_label(train_data), get_label(test_data)\n", + "\n", + "train_data, test_data = train_data.dropna(subset=['label']), test_data.dropna(subset=['label'])\n", + "train_data, test_data = train_data.replace([np.inf, -np.inf], np.nan).dropna(), test_data.replace([np.inf, -np.inf],\n", + " np.nan).dropna()\n", + "train_data, test_data = train_data.reset_index(drop=True), test_data.reset_index(drop=True)\n", + "\n", + "print(len(train_data))\n", + "print(len(test_data))" + ], + "id": "f4f16d63ad18d1bc", + "outputs": [ + { + "name": "stdout", + "output_type": "stream", + "text": [ + "875004\n", + "最小日期: 2017-01-03\n", + "最大日期: 2022-12-30\n", + "260581\n", + "最小日期: 2023-01-03\n", + "最大日期: 2025-01-27\n" + ] + } + ], + "execution_count": 13 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T14:56:05.480695Z", + "start_time": "2025-02-09T14:56:05.367238Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": [ + "import lightgbm as lgb\n", + "import numpy as np\n", + "import matplotlib.pyplot as plt\n", + "import optuna\n", + "from sklearn.model_selection import KFold\n", + "from sklearn.metrics import mean_absolute_error\n", + "import os\n", + "import json\n", + "import pickle\n", + "import hashlib\n", + "\n", + "\n", + "def objective(trial, X, y, num_boost_round, params):\n", + " # 参数网格\n", + " X, y = X.reset_index(drop=True), y.reset_index(drop=True)\n", + " param_grid = {\n", + " \"n_estimators\": trial.suggest_categorical(\"n_estimators\", [10000]),\n", + " \"learning_rate\": trial.suggest_float(\"learning_rate\", 0.01, 0.3),\n", + " \"num_leaves\": trial.suggest_int(\"num_leaves\", 20, 3000, step=25),\n", + " \"max_depth\": trial.suggest_int(\"max_depth\", 3, 16),\n", + " \"min_data_in_leaf\": trial.suggest_int(\"min_data_in_leaf\", 200, 10000, step=100),\n", + " \"lambda_l1\": trial.suggest_int(\"lambda_l1\", 0, 100, step=5),\n", + " \"lambda_l2\": trial.suggest_int(\"lambda_l2\", 0, 100, step=5),\n", + " \"min_gain_to_split\": trial.suggest_float(\"min_gain_to_split\", 0, 15),\n", + " \"bagging_fraction\": trial.suggest_float(\"bagging_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"bagging_freq\": trial.suggest_categorical(\"bagging_freq\", [1]),\n", + " \"feature_fraction\": trial.suggest_float(\"feature_fraction\", 0.2, 0.95, step=0.1),\n", + " \"random_state\": 1,\n", + " \"objective\": 'regression',\n", + " 'verbosity': -1\n", + " }\n", + " # 5折交叉验证\n", + " cv = KFold(n_splits=5, shuffle=False)\n", + "\n", + " cv_scores = np.empty(5)\n", + " for idx, (train_idx, test_idx) in enumerate(cv.split(X, y)):\n", + " X_train, X_test = X.iloc[train_idx], X.iloc[test_idx]\n", + " y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]\n", + "\n", + " # LGBM建模\n", + " model = lgb.LGBMRegressor(**param_grid, num_boost_round=num_boost_round)\n", + " model.fit(\n", + " X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=[(X_test, y_test)],\n", + " eval_metric=\"l2\",\n", + " callbacks=[\n", + " # LightGBMPruningCallback(trial, \"l2\"),\n", + " lgb.early_stopping(50, first_metric_only=True),\n", + " lgb.log_evaluation(period=-1)\n", + " ],\n", + " )\n", + " # 模型预测\n", + " preds = model.predict(X_test)\n", + " # 优化指标logloss最小\n", + " cv_scores[idx] = mean_absolute_error(y_test, preds)\n", + "\n", + " return np.mean(cv_scores)\n", + "\n", + "def generate_key(params, feature_columns, num_boost_round):\n", + " key_data = {\n", + " \"params\": params,\n", + " \"feature_columns\": feature_columns,\n", + " \"num_boost_round\": num_boost_round\n", + " }\n", + " # 转换成排序后的 JSON 字符串，再生成 md5 hash\n", + " key_str = json.dumps(key_data, sort_keys=True)\n", + " return hashlib.md5(key_str.encode('utf-8')).hexdigest()\n", + "\n", + "def train_light_model(df, params, feature_columns, callbacks, evals,\n", + " print_feature_importance=True, num_boost_round=100,\n", + " use_optuna=False):\n", + " cache_file = 'light_model.pkl'\n", + " cache_key = generate_key(params, feature_columns, num_boost_round)\n", + "\n", + " # 检查缓存文件是否存在\n", + " if os.path.exists(cache_file):\n", + " try:\n", + " with open(cache_file, 'rb') as f:\n", + " cache_data = pickle.load(f)\n", + " if cache_data.get('key') == cache_key:\n", + " print(\"加载缓存模型...\")\n", + " return cache_data.get('model')\n", + " else:\n", + " print(\"缓存模型的参数与当前参数不匹配，重新训练模型。\")\n", + " except Exception as e:\n", + " print(f\"加载缓存失败: {e}，重新训练模型。\")\n", + " else:\n", + " print(\"未发现缓存模型，开始训练新模型。\")\n", + " # 确保数据按照 date 和 label 排序\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['trade_date', 'label'], ascending=[True, False]) # 按日期升序、标签降序排序\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='trade_date')\n", + " unique_dates = df_sorted['trade_date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['trade_date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices]\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices]\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train)\n", + " val_data = lgb.Dataset(X_val, label=y_val)\n", + " if use_optuna:\n", + " # study = optuna.create_study(direction='minimize' if classify else 'maximize')\n", + " study = optuna.create_study(direction='minimize')\n", + " study.optimize(lambda trial: objective(trial, X_train, y_train, num_boost_round, params), n_trials=20)\n", + "\n", + " print(f\"Best parameters: {study.best_trial.params}\")\n", + " print(f\"Best score: {study.best_trial.value}\")\n", + "\n", + " params.update(study.best_trial.params)\n", + " model = lgb.train(\n", + " params, train_data, num_boost_round=num_boost_round,\n", + " valid_sets=[train_data, val_data], valid_names=['train', 'valid'],\n", + " callbacks=callbacks\n", + " )\n", + "\n", + " # 打印特征重要性（如果需要）\n", + " if print_feature_importance:\n", + " lgb.plot_metric(evals)\n", + " lgb.plot_tree(model, figsize=(20, 8))\n", + " lgb.plot_importance(model, importance_type='split', max_num_features=20)\n", + " plt.show()\n", + " # with open(cache_file, 'wb') as f:\n", + " # pickle.dump({'key': cache_key,\n", + " # 'model': model,\n", + " # 'feature_columns': feature_columns}, f)\n", + " # print(\"模型训练完成并已保存缓存。\")\n", + " return model\n", + "\n", + "\n", + "from catboost import CatBoostRegressor\n", + "import pandas as pd\n", + "\n", + "\n", + "def train_catboost(df, num_boost_round, params=None):\n", + " \"\"\"\n", + " 训练 CatBoost 排序模型\n", + " - df: 包含因子、date、instrument 和 label 的 DataFrame\n", + " - num_boost_round: 训练的轮数\n", + " - print_feature_importance: 是否打印特征重要性\n", + " - plot: 是否绘制特征重要性图\n", + " - split_date: 用于划分训练集和验证集的日期（比如 '2020-01-01'）\n", + "\n", + " 返回训练好的模型\n", + " \"\"\"\n", + " df_sorted = df.sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " # 提取特征和标签\n", + " feature_columns = [col for col in df.columns if col not in ['date',\n", + " 'instrument',\n", + " 'label']]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'future' not in col]\n", + " feature_columns = [col for col in feature_columns if 'score' not in col]\n", + "\n", + " df_sorted = df_sorted.sort_values(by='date')\n", + " unique_dates = df_sorted['date'].unique()\n", + " val_date_count = int(len(unique_dates) * 0.1)\n", + " val_dates = unique_dates[-val_date_count:]\n", + " val_indices = df_sorted[df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + " train_indices = df_sorted[~df_sorted['date'].isin(val_dates)].index\n", + "\n", + " # 获取训练集和验证集的样本\n", + " train_df = df_sorted.iloc[train_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + " val_df = df_sorted.iloc[val_indices].sort_values(by=['date', 'label'], ascending=[True, False])\n", + "\n", + " X_train = train_df[feature_columns]\n", + " y_train = train_df['label']\n", + "\n", + " X_val = val_df[feature_columns]\n", + " y_val = val_df['label']\n", + "\n", + " model = CatBoostRegressor(**params, iterations=num_boost_round)\n", + " model.fit(X_train,\n", + " y_train,\n", + " eval_set=(X_val, y_val))\n", + "\n", + " return model" + ], + "id": "8f134d435f71e9e2", + "outputs": [], + "execution_count": 14 + }, + { + "metadata": { + "ExecuteTime": { + "end_time": "2025-02-09T14:56:05.576927Z", + "start_time": "2025-02-09T14:56:05.480695Z" + } + }, + "cell_type": "code", + "source": [ + "light_params = {\n", + " 'objective': 'regression',\n", + " 'metric': 'l2',\n", + " 'learning_rate': 0.05,\n", + " 'is_unbalance': True,\n", + " 'num_leaves': 2048,\n", + " 'min_data_in_leaf': 16,\n", + " 'max_depth': 32,\n", + " 'max_bin': 1024,\n", + " 'nthread': 2,\n", + " 'feature_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_fraction': 0.7,\n", + " 'bagging_freq': 5,\n", + " 'lambda_l1': 80,\n", + " 'lambda_l2': 65,\n", + " 'verbosity': -1\n", + "}" + ], + "id": "4a4542e1ed6afe7d", + 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+import pandas as pd + +def read_and_merge_h5_data(h5_filename, key, columns, df=None): + """ + 读取 HDF5 文件中的数据，根据指定的 columns 筛选数据， + 如果传入 df 参数，则将其与读取的数据根据 ts_code 和 trade_date 合并。 + + 参数: + - h5_filename: HDF5 文件名 + - key: 数据存储在 HDF5 文件中的 key + - columns: 要读取的列名列表 + - df: 需要合并的 DataFrame（如果为空，则不进行合并） + + 返回: + - 合并后的 DataFrame + """ + # 处理 _ 开头的列名 + processed_columns = [] + for col in columns: + if col.startswith('_'): + processed_columns.append(col[1:]) # 去掉下划线 + else: + processed_columns.append(col) + + # 从 HDF5 文件读取数据，选择需要的列 + data = pd.read_hdf(h5_filename, key=key, columns=processed_columns) + + # 修改列名，如果列名以前有 _，加上 _ + for col in data.columns: + if col not in columns: # 只有不在 columns 中的列才需要加下划线 + new_col = f'_{col}' + data.rename(columns={col: new_col}, inplace=True) + + # 如果传入的 df 不为空，则进行合并 + if df is not None and not df.empty: + # 确保两个 DataFrame 都有 ts_code 和 trade_date 列 + df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') + data['trade_date'] = pd.to_datetime(data['trade_date'], format='%Y%m%d') + + # 根据 ts_code 和 trade_date 合并 + merged_df = pd.merge(df, data, on=['ts_code', 'trade_date'], how='left') + else: + # 如果 df 为空，则直接返回读取的数据 + merged_df = data + + return merged_df +