# stock_demo

**Repository Path**: xsnames/stock_demo

## Basic Information

- **Project Name**: stock_demo
- **Description**: 基于lightGBM的量化投资方法
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 2
- **Created**: 2023-04-12
- **Last Updated**: 2026-08-01

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 基于lightGBM的量化投资方法

随着tushare的积分制发展，已经很难再免费获取需要的股票市场数据，本次的投资方法参考了<a href="https://gitee.com/orisunzhang/ai_quant_demo/tree/master">Gitee张朝阳老师</a>开源量化投资策略，并替换了数据的获取方法，同时修改了回测阶段出现的bug

# 如何使用

安装必需的python依赖库。
```shell
pip install -r requirements.txt
```
1. 获取股票的历史价格数据。  
   `python datapre.py`
2. 根据基础的价格数据，生成机器学习模型所需要的高级特征。

   `python feature.py`
3. 训练lightGBM模型。  
   `python model.py`
4. 根据历史数据回测模型效果。并计算量化投资最经常关注的三个指标：累积收益、最大回撤、夏普率。  
   `python backtest.py`

以上4步也可以通过执行`python main.py`一次性完成。