線性回歸在整個财務中廣泛應用于衆多應用程式中。在之前的教程中，我們使用普通最小二乘法（OLS）計算了公司的beta與相對索引的比較。現在，我們将使用線性回歸來估計股票價格。
線性回歸是一種用于模拟因變量（y）和自變量（x）之間關系的方法。通過簡單的線性回歸，隻有一個自變量x。可能有許多獨立變量屬于多元線性回歸的範疇。在這種情況下，我們隻有一個自變量即日期。對于第一個日期上升到日期向量長度的整數，該日期将由1開始的整數表示，該日期可以根據時間序列資料而變化。當然，我們的因變量将是股票的價格。為了了解線性回歸，您必須了解您可能在學校早期學到的相當基本的等式。
y = a + bx
Y =預測值或因變量
b =線的斜率
x =系數或自變量
a = y截距
從本質上講，這将構成我們對資料的最佳拟合。在OLS過程中通過資料集繪制了大量線條。該過程的目标是找到最佳拟合線，最小化平方誤差和（SSE）與股票價格（y）的實際值以及我們在資料集中所有點的預測股票價格。這由下圖表示。對于繪制的每條線，資料集中的每個點與模型輸出的相應預測值之間存在差異。将這些差異中的每一個加起來并平方以産生平方和。從清單中，我們采用最小值導緻我們的最佳比對線。考慮下圖：
第一部分：擷取資料：
from matplotlib import style
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import quandl
import datetime
style.use('ggplot')
#Dates
start_date = datetime.date(2017,1,3)
t_date=start_date, end_date=end_date, collapse="daily")
df = df.reset_index()
prices = np.reshape(prices, (len(prices), 1))
第二部分：建立一個回歸對象：
', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #plotting the line made by linear regression
plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')
plt.legend()
predicted_price =regressor.predict(date)
輸出：
預測日期輸入價格：
建立訓練/測試集
et
xtrain, x , ytrain)
#Train
plt.title('Linear Regression | Time vs. Price')
#Test Set Graph
plt.scatter(xtest, ytest, color='yellow', label= 'Actual Price') #plotting the initial datapoints
plt.plot(xtest, regressor.predict(xtest), color='blue', linewidth=3, label = 'Predicted Price') #plotting
plt.show()
輸出：
測試集：
以上就是本文的全部内容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支援腳本之家。
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