上一文介绍了K均值对股票K线分类,该文对它做一个应用,通过贝叶斯分类器进行股票走势的预测。好多炒股的大牛都说看K线判断次日的涨跌,按照这个思路,我们将前六根k线做为输入,涨幅超过2个点为1作为输出训练贝叶斯分类器,然后输入当日的前六根K线作为输入,来预测明日的股票走势。首先介绍一下贝叶斯分类器。贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,
证券投资书中对K线分了12种,对于输入的股票开盘,收盘,最高,最低好像不太适合完全套用,毕竟不是机器说了算,也是人为分的,总觉得不靠谱(一个屌丝程序员中的毒^_^)。所以还是想要让机器自己判断。之前一直用scikit-learn直接实现,最近一个前端的朋友也想研究,就用javascript帮忙写了一下,算是记录一下心得吧。首先介绍一下K均值聚类算法的原理吧。摘要一下百度百科:K均值聚类算法是先随机
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