标签：blog result 构建 src var 相互 集合 编码 ext
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，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。（摘自百度百科）说白了就是贝叶斯公式：
P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x)
其中X = ( X1 , X2 , ... , Xn)表示输入的特征，也就是我们的6根K线，C为类集合( c1 , c2 , ... , cm)，当输入为x，输出为ci类的概率最大即为输出的类别，即：
P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) }
这里我们假定输入的K线相互独立，那么
P( X = x | C = ci) = P( x= x1 | C = ci)*P( x= x2 C = ci)... P( x= xn | C = ci)
又因为对于确定的输入X,P(X=x)为常数，所以判别函数可以修改为：
F(P( C = ci | X = x)) = G(Max{ P( X = x | C = c1) * P( C = c1), P( X = x | C = c2 * P( C = c2), ... , P( X = x | C = cm) * P( C = cm)});
其中，G为判别函数。
按照上面的思路，我们编码，这里直接贴代码吧，看不懂 都可以留言：
function Bayes(){}
Bayes.prototype.train = function(trainMatrix,trainCategory){
var cateMaps = new Map();
for(var i = 0;i < trainCategory.length;i++){
if(!cateMaps.containsKey(trainCategory[i])){
cateMaps.put(trainCategory[i],0);
}
cateMaps.put(trainCategory[i],cateMaps.get(trainCategory[i]) + 1);
}
cateMaps.each(function(key,value){
cateMaps.put(key,cateMaps.get(key)/trainCategory.length);
});
var labelsTree = new Map();
var labelsCount = new Map();
for(var i = 0;i <trainMatrix.length;i++){
if(!labelsTree.containsKey(trainCategory[i])){
labelsTree.put(trainCategory[i],new Map());
labelsCount.put(trainCategory[i],new Map());
}
for(var j = 0;j < trainMatrix[0].length;j++){
if(!(labelsTree.get(trainCategory[i]).containsKey(j))){
labelsTree.get(trainCategory[i]).put(j,new Map());
}
labelsTree.get(trainCategory[i]).get(j).put(trainMatrix[i][j],labelsTree.get(trainCategory[i]).get(j).get(trainMatrix[i][j],0) + 1);
labelsCount.get(trainCategory[i]).put(j,labelsCount.get(trainCategory[i]).get(j,0) + 1);
}
}
console.log(labelsTree);
this.cateMaps = cateMaps;
this.labelsTree = labelsTree;
this.labelsCount = labelsCount;
console.log(this.labelsTree)
}
Bayes.prototype.predict = function(inputX){
var predictMap = new Map();
var labels = this.cateMaps.keySet();
var sm = 0;
for(var i = 0;i < labels.length;i++){
var Pc = this.cateMaps.get(labels[i]);
var P_w = 1;
for(var j = 0;j < inputX.length;j++){
var P_w_j_fz = 0,P_w_j_fm = 0;
for(var k = 0;k < labels.length;k++){
P_w_j_fz += this.labelsTree.get(labels[k]).get(j).get(inputX[j],0);
P_w_j_fm += this.labelsCount.get(labels[k]).get(j);
}
P_w = P_w * P_w_j_fz/P_w_j_fm;
}
var P_w_c = 1;
for(var j = 0;j < inputX.length;j++){
P_w_c = P_w_c * this.labelsTree.get(labels[i]).get(j).get(inputX[j],0)/this.labelsCount.get(labels[i]).get(j);
}
predictMap.put(labels[i],P_w_c*Pc);
sm += P_w_c*Pc;
console.log(P_w);
}
for(var i = 0;i < labels.length;i++){
predictMap.put(labels[i],predictMap.get(labels[i])/sm);
}
return predictMap;
}上述是基于javascript贝叶斯分类器。
接下来根据上一文的K均值聚类归类好的K线构建构建训练数据集，实现方法：
function inputMean(series,close){
var data = [],labels = [],x = [];
var kcount = 6;//k线数量
var cast = 1;
for(var i = 0;i < series.length - kcount - cast + 1;i++){
var tmp = [];
for(var j = 0;j < kcount;j++){
tmp.push(series[i + j]);
}
labels[i] = ((close[i + kcount + cast] - close[i + kcount])/close[i + kcount]*100 > 2)?‘1‘:‘0‘;
data.push(tmp);
}
for(var i = 0;i < series.length - kcount+1;i++){
var tmp = [];
for(var j = 0;j < kcount;j++){
tmp.push(series[i + j]);
}
x.push(tmp);
}
return[data,labels,x];
}上面代码将计算6根K线作为输入，次日涨幅超过2%为1类，否则为0类，输出训练集data与结果集label，接下来我们将输入集与结果集输入贝叶斯分类器训练。
dt = inputMean(result.cluster,close);
var bayes = new Bayes();
bayes.train(dt[0],dt[1]);将训练后的分类器对数据进行分类：
var test = [];
var tx = [];
for(var i = 0;i < dt[2].length;i++){
test.push(((bayes.predict(dt[2][i]).get(1) > bayes.predict(dt[2][i]).get(0))?1:0));
//test.push(bayes.predict(dt[2][i]).get(1))
tx.push(date[i + 6]);
}将预测结果与真实值绘图比较：
对历史数据的预测准确率基本可以达到80%以上（这里包括训练集，所以不太准确）。
综上，贝叶斯分类与K均值聚类可以作为股票买卖的参考，当然不值得迷信（哈哈）。因为自己一直在研究，源码有点乱，等整理好了再上传git吧。
标签：blog result 构建 src var 相互 集合 编码 ext
原文地址：http://blog.51cto.com/janwool/2061826
