Finance data prediction

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金融数据预测

数据预测分析

背景：

基于ML方法，预测市场价格变动方向。

要求：

机器学习ML方法可以至少选择3种，例如支撑向量机方法（SVM）、朴素贝叶斯、高斯分类等。

数据还是为：贵州茅台（600519）、宁德时代（300750）、药明康德（603259）、科大讯飞（002230）4只股票的2018年1月1日-2020年4月1日所有数据；

提示

（1）代码以顺序训练-测试分离，可以用split方法。

（2）预测涨和跌，假设预测对了盈利，预测错了亏损。

（3）胜率，或命中率为盈利次数与全部交易次数的比值，如果大于50%。

提交形式：

word或md文件文档，代码*.ipynb文件。