Go sesuai untuk analisis data kewangan atas beberapa sebab: prestasi tinggi, cekap memori, merentas platform dan mudah dipelajari. Kes praktikal menunjukkan penggunaan Pergi untuk menganalisis data pasaran saham: mendapatkan data, melaksanakan prapemprosesan data, mengekstrak ciri, melatih model dan meramalkan arah aliran saham. Kes ini menyerlahkan potensi Go dalam analisis data kewangan.
Aplikasi Analisis Data Kewangan Go
Pengenalan
Memandangkan jumlah data kewangan terus berkembang, analisis data menjadi semakin penting dalam industri kewangan. Sebagai bahasa yang cekap dan ringkas, keselarian dan keselarasan Go yang berkuasa menjadikannya sangat sesuai untuk analisis data kewangan. Artikel ini akan memperkenalkan cara Go digunakan pada analisis data kewangan dan menyediakan kes praktikal.
Kelebihan Go
Kes Praktikal: Analisis Data Pasaran Saham
Kes praktikal ini menggunakan Pergi untuk menganalisis data pasaran saham sejarah untuk mengenal pasti peluang pelaburan yang berpotensi.
1. Pemerolehan data
Pertama, gunakan fail API atau CSV untuk mendapatkan data pasaran saham sejarah. Seperti yang ditunjukkan di bawah:
import ( "encoding/csv" "log" "os" ) type StockData struct { Date string Open float64 High float64 Low float64 Close float64 Volume float64 AdjClose float64 } func readCSV(filename string) ([]StockData, error) { f, err := os.Open(filename) if err != nil { return nil, err } defer f.Close() r := csv.NewReader(f) r.Comma = ',' r.LazyQuotes = true var data []StockData for { record, err := r.Read() if err == io.EOF { break } if err != nil { return nil, err } data = append(data, StockData{ Date: record[0], Open: convertFloat(record[1]), High: convertFloat(record[2]), Low: convertFloat(record[3]), Close: convertFloat(record[4]), Volume: convertFloat(record[5]), AdjClose: convertFloat(record[6]), }) } return data, nil }
2. Prapemprosesan data
Praproses data, termasuk pembersihan, transformasi dan normalisasi. Seperti yang ditunjukkan di bawah:
func preprocess(data []StockData) []StockData { for i := range data { data[i].Date = parseDate(data[i].Date) data[i].Open = normalize(data[i].Open) data[i].High = normalize(data[i].High) data[i].Low = normalize(data[i].Low) data[i].Close = normalize(data[i].Close) data[i].Volume = normalize(data[i].Volume) data[i].AdjClose = normalize(data[i].AdjClose) } return data }
3. Kejuruteraan Ciri
Ekstrak ciri berharga seperti Purata Pergerakan, Indeks Kekuatan Relatif (RSI) dan Bollinger Band. Seperti yang ditunjukkan di bawah:
func extractFeatures(data []StockData) []StockData { for i := range data { data[i].MovingAverage20 = calcMovingAverage(data, i, 20) data[i].MovingAverage50 = calcMovingAverage(data, i, 50) data[i].RSI = calcRSI(data, i) data[i].BollingerBands = calcBollingerBands(data, i) } return data }
4 Latihan dan Ramalan Model
Latih model pembelajaran mesin, seperti Random Forest atau Mesin Vektor Sokongan, untuk meramalkan arah aliran saham. Seperti yang ditunjukkan di bawah:
func trainModel(data []StockData) *model.Model { X, y := extractInputsAndOutputs(data) model := model.NewRandomForestClassifier() err := model.Fit(X, y) if err != nil { log.Fatal(err) } return model } func predict(model *model.Model, data []StockData) []Prediction { X, _ := extractInputsAndOutputs(data) return model.Predict(X) }
Ringkasan
Kes praktikal ini menunjukkan cara menggunakan Go for analisis data pasaran saham. Melalui keselarian dan kelebihan konkurensinya, Go boleh memproses sejumlah besar data dengan cepat dan cekap serta mengekstrak ciri berharga untuk pemodelan dan ramalan. Ini menyerlahkan potensi besar Go dalam analisis data kewangan.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Golang dalam analisis data kewangan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!