features]))
data['Performance_Rank'] = data.groupby('Date')['Prediction'].rank(ascending=False)
# 选择每月前5名的股票
top_stocks = data.sort_values(['Date', 'Performance_Rank']).groupby('Date').head(5)
# 计算策略收益
top_stocks['Strategy_Return'] = top_stocks['Next_Day_Return']
portfolio_return = top_stocks.groupby('Date')['Strategy_Return'].mean()
# 打印策略表现
print("策略平均每日收益:", portfolio_return.mean())
print("策略累计收益:", (1 + portfolio_return).cumprod().iloc[-1] - 1)
# 展示选出的股票
print("选出的股票:")
print(top_stocks[['Date', 'Stock_ID', 'Prediction', 'Performance_Rank']]) 加载方法： 将上述代码保存为一个Python文件，例如"Big_Data_Stock_Selection.py"。然后使用Python环境运行此脚本，确保安装了所需的库（pandas, numpy, scikit-learn）。你可以通过命令行运行： python Big_Data_Stock_Selection.py 参数说明 参数 意义 n_estimators 随机森林中树的数量，影响模型的复杂度和精度 random_state 随机种子，用于保证结果的可复现性 test_size 测试集数据比例，用于验证模型性能 features 用于模型训练的特征列表 target 模型预测的目标变量，这里是下一日的收益率 使用建议 此策略适用于寻找长期或中期的投资机会。在使用时，建议： 增加更多相关的特征，如基本面数据、技术指标、市场情绪等，以增强模型的预测能力。 定期更新模型，因为市场条件和股票表现会随时间变化。 注意模型的过拟合问题，考虑使用交叉验证和正则化技术。 结合多种模型进行集成学习，提高预测的稳定性。 设置止损策略，因为即使是经过回测验证的策略也不保证未来的表现。 X用户点评 "这个大数据选股策略让我找到了很多潜力股，但记得要结合市场分析。" - @DataDrivenInvestor "在股票市场用这个策略时，基本面数据的准确性非常关键。" - @FundamentalQuant "期货市场需要更多实时数据，这个策略在回测时表现不错，但要注意实时应用。" - @FuturesQuant "外汇市场的选股需要考虑更广泛的宏观经济因素，这个策略需要补充这些数据。" - @ForexBigData "加密货币市场的波动性让这个策略需要更多的调整，但确实能找到一些机会。" - @CryptoQuant 来源：今日美股网lg...
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