Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk analisis kewangan kuantitatif?

Dalam bidang kewangan moden, dengan peningkatan sains data dan teknologi kecerdasan buatan, kewangan kuantitatif secara beransur-ansur menjadi arah yang semakin penting. Sebagai bahasa pengaturcaraan ditaip secara statik yang boleh memproses data dengan cekap dan menggunakan sistem teragih, bahasa Go secara beransur-ansur menarik perhatian dalam bidang kewangan kuantitatif.

Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Go untuk analisis kewangan kuantitatif Kandungan khusus adalah seperti berikut:

1. Dapatkan data kewangan

Pertama,. kita perlu mendapatkan data kewangan. Keupayaan pengaturcaraan rangkaian bahasa Go sangat berkuasa dan boleh digunakan untuk mendapatkan pelbagai data kewangan. Sebagai contoh, kita boleh menggunakan pakej net/http dalam pustaka standard Go untuk mendapatkan data rangkaian. Selain itu, anda juga boleh menggunakan pakej pihak ketiga seperti https://github.com/go-resty/resty, https://github.com/PuerkitoBio/goquery, dsb. untuk mendapatkan data. Apabila mendapatkan data kewangan, kita bukan sahaja perlu mendapatkan harga saham, tetapi juga data asas saham, data pasaran, dan data lain yang perlu digunakan.

2. Pembersihan dan prapemprosesan data

Selepas mendapatkan data kewangan, kami perlu melakukan pembersihan dan prapemprosesan data untuk menukar data kepada bentuk yang boleh digunakan untuk analisis . Pembersihan dan prapemprosesan data terutamanya merangkumi aspek berikut:

• Penyahduplikasi dan penapisan data: Untuk data yang diperoleh daripada Internet, kami perlu menyahduplikasi data, mengalih keluar data yang tidak berguna dan mengekstrak data yang berguna.
• Pemformatan data: Formatkan data yang diperoleh daripada rangkaian untuk memenuhi keperluan analisis seterusnya.
• Perspektif data: Gunakan perspektif data untuk menemui corak di sebalik data dan mencari maklumat berguna untuk keputusan pelaburan. Pivoting data boleh dilaksanakan dengan menggunakan struktur data seperti peta dan hirisan yang disediakan oleh bahasa Go.

3. Membina model

Apabila menjalankan analisis kewangan kuantitatif, kita perlu membina model berdasarkan strategi pelaburan tertentu. Model boleh digunakan untuk meramalkan harga saham, meramalkan arah aliran pasaran, membangunkan strategi membeli atau menjual, dsb. Apabila membina model, adalah perlu untuk menukar data kewangan kepada vektor ciri dengan keupayaan ramalan dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk pemodelan berdasarkan ini.

Dalam bahasa Go, anda boleh menggunakan pakej pihak ketiga seperti https://github.com/sjwhitworth/golearn untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin dan menggunakannya pada analisis kewangan kuantitatif. Selain itu, algoritma yang dibangunkan sendiri juga boleh digunakan untuk membina model.

4. Penilaian dan pengoptimuman model

Selepas membina model, kami perlu menilai dan mengoptimumkannya untuk meningkatkan ketepatan dan kestabilan ramalannya. Penilaian model boleh dicapai dengan menggunakan kaedah seperti pengesahan silang, seperti menggunakan pakej pihak ketiga yang disediakan oleh bahasa Go seperti API pengesahan silang dalam https://github.com/sjwhitworth/golearn. Melalui penilaian model, kita boleh menemui masalah dalam aspek tertentu model dan mengoptimumkannya untuk masalah ini.

5. Aplikasi dan penggunaan model

Akhir sekali, kita perlu menggunakan model yang telah ditetapkan untuk analisis kewangan kuantitatif sebenar. Apabila menggunakan model, adalah perlu untuk menggabungkan model dengan data sebenar dan menyesuaikan dan memperbaikinya mengikut situasi sebenar untuk mendapatkan hasil analisis dan pulangan pelaburan yang lebih baik. Selain itu, model perlu digunakan untuk memastikan analisis masa nyata yang pantas dan tepat.

Kesimpulan

Di atas adalah kandungan utama penggunaan bahasa Go untuk analisis kewangan kuantitatif. Perlu diingat bahawa walaupun bahasa Go mempunyai prestasi cemerlang dalam memproses data besar, dalam bidang kewangan kuantitatif, kerumitan pemprosesan data dan sifat pengiraan yang memakan masa yang tinggi masih perlu diambil kira. Oleh itu, apabila menjalankan analisis kewangan kuantitatif, pengkomputeran selari, pengkomputeran teragih dan teknologi lain perlu digunakan untuk meningkatkan kecekapan pengkomputeran dan mengurangkan kos.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menggunakan bahasa Go untuk analisis kewangan kuantitatif?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!