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有没有可能通过机器学习预测股价走势

如果给定一组股价数据集我们是不是有可能预测出未来的股价走势？从机器学习的角度来说，预测股价走势就是一个数据科学问题，但从有效市场理论来说，股票市场因为受众多因素影响是随机的和不可预测的。在本文中我们将尝试使用三种不同的模型来预测苹果公司的股价，并且我们会把这三种模型的结果绘制在一张图上以进行比较。因此，本文主要将分为如下四部分：安装依赖项收集数据编写模型脚本可视化分析下面是本实现所需要的四个依赖项：pip install csvpip install numpy pip install scikit-learn pip install matplotlib其中，CSV 允许我们从股价 CSV 格式的文件中读取数据，Numpy 允许我们在数据集上执行计算，而 sikit-learn 允许我们构建预测模型，当然最后我们还需要使用 matplotlib 绘制数据点和模型曲线，因此我们才能进行可视化分析。下面，首先需要从 Google Finance 下载数据集，我们可以在如下搜索框键入「NASDAQ:AAPL」，在点击左侧的历史数据后选择下载。下面我们需要写模型，首先我们要导入函数库，小编使用的是 Jupyter notebook，上面四个包是 Anaconda 预安装的，所以直接导入并没有报错。import csvimport numpy as npfrom sklearn.svm import SVRimport matplotlib.pyplot as plt下面则是定义变量和读取数据的函数 get_data()：dates = []prices = []def get_data(filename):with open(filename, 'r') as csvfile:csvFileReader = csv.reader(csvfile)next(csvFileReader)for row in csvFileReader:dates.append(int(row[0].split('-')[0]))prices.append(float(row[1]))return在上面的代码中，我们首先需要初始化两个空列表，即 dates 和 prices。下面我们需要构建 get_data() 以读取股票数据并存入变量中，其中 filename 就是我们所下载的数据集名称。在这个函数中，我们需要打开 CSV 格式的文件，读取并储存在 CSV 文件变量中。Open() 函数代表抽取文件内容，其中'r'代表读取操作。如上所示，我们在使用 csv.reader() 读取 csv 文件变量后将其赋予 csvFileReader 变量。并且随后采用一个循环语句对于 csv 文件的每一行，将日期和价格分别添加到我们前面所定义的变量中，python 中的 append 方在列表尾部添加一个新元素。而 Python 中的 split() 方法通过指定分隔符对字符串进行切片，在本文的语句中 row[0].split('-')[0] 代表 csv 文件每行的第一元素以'-'为标准进行分割，并且只取分割后的第一个元素，也就是每个月的哪一天。def predict_prices(dates, prices, x):dates = np.reshape(dates, (len(dates), 1))svr_lin = SVR(kernel= 'linear', C=1e3)svr_poly = SVR(kernel= 'poly', C=1e3, degree= 2)svr_rbf = SVR(kernel= 'rbf', C=1e3, gamma=0.1)svr_lin.fit(dates, prices)svr_poly.fit(dates, prices)svr_rbf.fit(dates, prices)如上所示的代码，下面我们需要构建预测模型。首先需要使用 Numpy 将列表元素转换为 n*1 的矩阵，其中 reshape 函数的三个参数分别代表所要重塑的列表元素、长度为列表元素的个数、并且为 1*n 维矩阵，n 的值等于我们数据量的大小。下面我们创建出三种支持向量机模型。支持向量机是一种强大的分类模型，它试图在保留最大间隔的条件下寻找决策边界并将数据分割出来，然后模型根据决策边界对新数据进行预测。SVM 同样可以用于回归任务，支持向量回归同样也是一种 SVM 模型，它将数据点间的间隔作为误差以预测最可能出现的下一个数据点。plt.scatter(dates,prices,color="black",label="Data")plt.plot(dates,svr_rbf.predict(dates),color="red",label="RBF Model")plt.plot(dates,svr_lin.predict(dates),color="green",label='linear Model')plt.plot(dates,svr_poly.predict(dates),color="blue",label="Ploynomial Model")plt.xlabel('Dates')plt.ylabel('Price')plt.title('Support Vector Reg')plt.legend()plt.show()return svr_rbf.predict(x)[0], svr_lin.predict(x)[0], svr_poly.predict(x)[0]get_data('aapl.csv')predicted_prices = predict_prices(dates, prices, 29)print(predicted_prices)随后我们可以创建图表，我们可以将初始数据点表示为黑点，不同的模式使用不同颜色的曲线表示。如上所示，我们在使用 plot() 函数时，因为要在一张图上绘制所有的信息，所以我们需要将所有信息绘制完成后在 plot.show() 展示图像。其中 plt.scatter() 表示绘制散点图，而 plt.plot() 表示绘制连线图。在绘制模型曲线时，我们需要调用前面使用 scikit-learn 训练的模型预测器，比如说 svr_lin.fit(dates, prices) 代表使用数据拟合线性支持向量回归，而后面需要调用这一模型进行预测就需要使用 svr_lin.predict(dates)，其代表着调用模型对变量 datas 中的数据进行预测。下面展示了这三个模型所绘制出的可视化图表。

根据国际货币基金组织的划分，目前的汇率安排主要有...

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--> IMF改革并不仅限于某一单方面内容，从机构的价值到机构职能，从治理结构到工作，从战略决策到人事安排，几乎每个方面都是要改革的内容。归纳起来，这些林林总总的内容主要围绕着三个主题：合法性、责任性和有效性。
合法性。合法性是从价值层面讨论IMF是否应该设立以及IMF的组织运行是否体现了公平正义。IMF的创立，是人们试图抹去两次世界大战期间混乱记忆的成果，既见证了国际社会通力合作的努力，也展现出了国别利益和谋划世界治理秩序的野心。不可否认，在60年的历程中，IMF在维护国际金融秩序、促进世界经济发展等方面都起到了巨大的作用。但是，对于年过甲子的IMF应该如何延续才能证明其价值，人们有着不同的见解。弗里德曼和舒尔茨等人就曾明确提出，应该取消IMF，理由在于IMF的存在是政治干预市场的明显例证。尽管认可这种极端观点的人士较少，但大多数人还是认识到IMF应该做出较大调整，否则其合法性基础将面临瓦解之忧。其中一个至关重要的方面就是IMF应该更加体现国际公平和正义。IMF现有185个成员国，每个国家的权利与其份额直接挂钩。但是份额的分配原则和调整机制，不仅有失科学性，而且缺乏动态性，导致发达国家整体拥有较大的决策权，尤其是美国对于重大决策拥有事实上的否决权，而众多发展家在IMF决策过程中话语权较少，即便是快速发展的新兴大国，也很难在IMF的运行中展现自身的活力与进步。
责任性。责任性是从制度层面讨论IMF的运行机制，包括职能设定、监控与回应机制。在布雷顿森林体系下，IMF的作用主要是维护成员国之间的汇率稳定，当成员国国际收支出现“根本性失衡”时，与其协商调整汇率平价，以及提供流动性援助等事宜。在牙买加体系下，IMF的主要任务是维持国际金融体系的稳定，在成员国发生金融危机时，承担“救火队”的职责；在国际债权人与债务人谈判时，充当“调解人”的角色。但是，在 IMF履行职责的过程中存在许多值得讨论的问题。比如，IMF的问题视野应该集中于国别政策还是体系性问题；IMF在危机管理中如何加强危机预警功能；IMF提供贷款所附加的条件是否合理；IMF的履责情况应该对谁负责，如何做出回应，等等。
其中，关于贷款条件的争议较多。因为在某些主要国家主导决策过程的情况下，贷款条件的设定会有偏向的可能。亚洲金融危机期间韩国的遭遇就是例证。韩裔英国经济学家张夏准（ChangHa-Joon）在其《富国的伪善》中曾用一个故事讽刺了 IMF的贷款条件：“假如我是一个小业主，向从银行借些钱来扩大我的工厂。对银行经理来说，针对我将来如何还钱设定一些单边条件是非常自然的；甚至针对我扩大工厂时使用何种建筑材料和购买何种机械设定一些条件，也都是合理的。但是，如果他附加的条件是，我应该减少脂肪摄入量，因为（不是完全无关）脂肪含量高的食物会使我身体不健康从而降低我偿还贷款的能力，那我就会认为这是没有道理的侵扰。当然，如果我真的是孤注一掷，我会忍受侮辱而答应这种不合理的条件。但是如果他进一步规定我应该每天在家少待一个小时（认为少把时间浪费在家里会增加可用于工作的时间，因而减少拖欠贷款的机会），我可能会冲出银行。并不是我的饮食结构和家庭生活对于我经营生意的能力丝毫没有影响，根据银行经理的推理，它们是相关的。但问题是，它们的相关是间接且有限的”。
有效性。有效性是从工具层面讨论 IMF的治理结构，包括机构设置、决策体制和人事安排等。从组织结构的角度看，IMF主要由理事会、国 际 货 币 与 金 融 委 员 会（IMFC）、执行董事会、管理层以及众多的专业服务机构组成。作为 IMF的最高权力机构，理事会由来自185个成员国每个国家的一名理事和一名副理事组成，通常每年在基金组织和世界银行年会上召开一次会议，必要时，也可召开特别会议。理事会除保留批准增加份额、分配特别提款权（SDR）、修改《基金组织协定》和接受新成员、现有成员的强制退出以及修改《附则》的权力外，将大部分权力赋予执董会。IMFC由 24名理事组成，理事来自执董会24个选区，负责就国际货币与金融体系管理事宜向理事会提供决策建议，因而IMFC只是一个政策咨询和决策论坛。执董会按照理事会授权负责基金组织的日常工作，由24名执董组成，其中5名执董由基金组织份额最多的5个成员国（美、日、德、法、英）任命。另外19名执董由其他成员国组成的选区推选产生（其中，、俄罗斯和沙特阿拉伯各推选一名执董代表本国）。执董会除了每周的定期会议及负责向理事会作例行年度报告外，还要时常开会讨论成员国出现的重大经济发展问题以及国际金融领域出现的重大事件等。管理层包括一名总裁、一名第一副总裁和两名副总裁及其手下工作人员。总裁既是执董会的无投票权的，也是基金组织工作人员的最高领导。在名义上，总裁由执董会选举产生，但按照基金组织成立时的一个非正式惯例，总裁一直由欧洲人担任，自设立第一副总裁职位以来，该职位一直由美国人担任。
对于IMF的治理结构，各方主要讨论的问题有：是否应该设立部长级的委员会以强化IMF的战略决策功能，如何建立并加强 IMFC与理事会的工作联系机制，如何改革执行董事的产生，总裁以及高层管理者的遴选问题。