透過機器學習預測股市漲跌-模型建模(附 Python 程式碼)

Tsai

Published in

Marketingdatascience

11 min readOct 26, 2021

此為系列文第三篇
點此回顧＿第一篇：掌握投資關鍵消息！從當日熱門新聞預測股票走勢（基本資料處理篇）（附Python程式碼）
點此回顧＿第二篇：透過機器學習預測股市漲跌-進階資料處理

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前情提要

在第一篇系列文中，我們對原始資料做了以下五點處理：

將所有字母轉為小寫
刪除數字、標點符號
去除英文字母
去除停用詞
詞幹提取與詞形還原

接著，在第二篇系列文進行了更進階的資料處理，分別為：

還原縮寫字詞
運用 TfidfVectorizer 套件解決片語以及連續出現時有特殊含義的字詞

在完成上述之資料處理後，便可以開始建立機器學習模型，而本篇將運用到Logistic Regression、 Random Forest、 Naive Bayes 這三個模型來進行道瓊工業指數的漲跌預測。

查看處理後資料

在進入模型簡介與建模流程前，讓我們先來回顧一下上篇文章所處理後的資料，如圖一所示：

模型建置流程

圖二為本篇模型建置之流程，一開始會切分訓練集以及測試集，時間以 2015-1-1為劃分點，接著藉由系列2之資料處理後，就可以進入模型訓練，而最後會利用測試集的資料來進行漲跌的預測。

模型簡介

在此會分別簡介三個模型，藉此協助讀者對將應用之模型建立基礎的概念。

Logistic Regression模型

下述我們先從 Logistic Regression 的簡介入手，讓讀者了解箇中意涵與相關釋例。

Logistic Regression簡介

Logistic Regression 常被用在分類上，像是預測股票漲跌、明日是否下雨等，當我們在預測是否下雨這類的問題時，會以機率的方式作為判斷依據，例如根據現有資料，預測明日約90%的機率會下雨，由於機率介於0%~100%之間，所以不會有超出100%的機率發生(不會預測出150%會下雨的機率)。

將上述觀念套用到 Logistic Regression 上，其是用來解決分類的問題，因此就需要以機率的方式作為輸出，而 Logistic Regression 則透過 sigmoid 函數將結果轉換為機率，讓輸出值介於0~1之間，公式如圖一所示，若想更進一步了解 Logistic Regression 請點此。

Logistic Regression舉例

假設我們有台北、高雄今日的氣象資料，像是濕度、風向等等，也有一個可以預測明日是否下雨的 Logistic Regression 模型，如圖四所示。可以看到在經由模型後，台北的輸出值為0.9，所以模型預測台北會下雨的機率就越高；高雄的輸出值為0.2，所以模型預測高雄不會下雨的機率就越高。

Random Forest模型

緊接著來到 Random Forest 的簡介及舉例。

Random Forest簡介

Forest 顧名思義就是森林，而很多棵樹聚集在一起就可以組成森林，在機器學習方面，這些樹就是決策樹，如此聚集的行為，又可稱為集成學習(Ensemble learning)，也就是透過結合多個弱學習器(樹)，來產生出一個強學習器(森林)。
建立Random Forest的方法是 Bagging(Bootstrap Aggregation)：首先，隨機從訓練集中取 K 個樣本，每次取出樣本後皆會放回母體，接著利用取出的 K 個樣本來訓練出 K 個分類器(樹)，由於是隨機取樣且取出後會放回的形式，所以訓練出的分類器之間就具有差異性，也不容易發生過擬合，而最後則以多數決的方式，來決定分類結果，若想更進一步了解 Random Forest 的詳細理論，請參考此連結。

Random Forest舉例

接下來讓我們用一個例子來看看隨機森林建立的過程，如圖五所示：
假設小明今天有100筆客戶的資料，他想利用隨機森林來預測客戶是否購買產品，首先，他先將資料集切成訓練集以及測試集，接著每次抽樣會從訓練集中抽出10筆資料(取後放回)，共抽取10次，也就是會建立10棵樹，利用這10棵樹就可以建立隨機森林，而最後預測客戶是否購買產品的結果則由這10棵樹投票決定。

Naive Bayes

最後來到第三個模型 –「Naive Bayes」的簡介及舉例。

Naive Bayes簡介

Naive Bayes 是基於貝氏定理(Bayes’ theorem)以及假設變數之間相互獨立所建立的分類器，常被應用在文字分類領域，例如：垃圾郵件的分類、釣魚網站檢測等。
貝氏定理描述在已知的條件下，某事件的發生機率，舉例來說，假設要判斷病人是否生病，醫生就會根據病人的心跳、症狀等(已知條件)來判斷病人是否生病(某事件的發生機率)，貝氏定理公式如圖六所示，若想更進一步理解Naive Bayes 請點此。

圖六. 貝氏定理公式

Naive Bayes舉例

小明是一位醫生，他在某天上午收了六位病人，病人的詳細症狀、職業、疾病如圖七所示，而現在來了第七位病人，這位病人是一個症狀為發燒的資料科學家，小明想透過 Naive Bayes 了解他患上流感的機率有多大？

根據貝氏定理，可寫出式(一)，而 Naive Bayes 假設變數之間互相獨立，因此又可以整理成式(二)，剩下的資訊則可以透過圖五計算出來，如式(三)，藉此就可以知道這位病人患上流感的機率為0.66。

調參

調參所指的是調整模型的超參數(Hyperparameter)，其用意在於找到一組超參數以提升模型的效能。在此階段會有兩部分的參數需要調整，分別為系列二所提到的 TfidfVectorizer 的參數以及本篇所提到的三個模型的參數。

首先，先來看看 TfidfVectorizer 的參數介紹以及調參後的結果，如圖八所示：

接著是上述所介紹三個機器學習模型的調參，在此我們會運用到 scikit-learn 的調參套件來進行調參，步驟如下所示：

先利用 RandomizedSearchCV 得到效能尚可的參數，藉此縮小範圍：
RandomizedSearchCV 結合了隨機搜尋超參數以及交叉驗證這兩個方法，也就是從給定的範圍中隨機挑選超參數進行模型訓練，再利用交叉驗證的方式找出平均效果最好的超參數。
再利用 GridSearchCV 仔細尋找能使效能最好的超參數：
和 RandomizedSearchCV 不同的是，GridSearchCV 會遍歷給定的範圍，也就是利用排列組合的方式，嘗試每一種組合，再利用交叉驗證的方式找出平均效果最好的超參數。

看完調參步驟後，就來看看各模型的參數介紹以及調參後的結果。

Logistic Regression 參數介紹及調參結果

如圖九所示：

Random Forest 參數介紹及調參結果

如圖十所示：

Naive Bayes 參數介紹及調參結果

如圖十一所示：

預測結果

以下為三個模型在訓練集和測試集的準確率(accuracy)的分析：

訓練集結果

如圖十二所示：

測試集結果

如圖十三所示：

Logistic Regression：雖然在調參後訓練集的準確率下降，但是測試集上升的幅度最多，甚至是表現最好的模型。
Random Forest：調參前訓練集的準確率為100%，測試集卻只有52.12%，有可能是樣本數太少(約1600筆)而產生過擬合，不過在調參後有解決這項問題。
Naive Bayes：在調參過後準確率微幅上升。
三個模型在測試集的準確率皆有上升，而其中又以 Logistic Regression 上升的幅度最大。

程式碼來源：臺灣行銷研究Github

我們從準確率的角度理解了本文章所有模型的好壞，那… 預測出來的「報酬率」呢？

以上就是本篇機器學習建模的內容，雖然三個模型的準確率皆不是相當優異，不過在下一篇文章中，我們會帶入實際的數字，看模型的報酬率是否有比隨機買賣還要佳，有興趣的讀者千萬不要錯過！

作者：蔡尚宏（臺灣行銷研究特邀作者）、劉睿哲（臺灣行銷研究特邀作者）、鄭晴文（臺灣行銷研究特邀作者）、鍾皓軒(臺灣行銷研究有限公司創辦人）

參考資料

[資料分析&機器學習] 第3.3講：線性分類-邏輯斯回歸(Logistic Regression) 介紹
通俗地說邏輯回歸【Logistic regression】算法（二）Learning Model
Random Forest
Python機器學習實踐：隨機森林算法訓練及調參
樸素貝葉斯分類器的應用 Naive Bayes classifier
機器學習演算法（二）: 樸素貝葉斯(Naive Bayes)
scikit learn 官方文件：
Logistic Regression、 Random Forest 、 Naive Bayes、RandomizedSearchCV、GridSearchCV