用Python实现KNN量化交易步骤
原文中文，约5600字，阅读约需14分钟。发表于：。K 最近邻 (KNN)、支持向量机 (SVM)、随机森林和神经网络等ML 技术常用于交易应用程序。这些算法可以分析历史价格数据、市场指标、新闻情绪和其他相关因素，以预测未来价格走势并确定最佳进入和退出点。 K 最近邻 (KNN) 是机器学习中用于回归和分类问题的最简单算法之一。KNN 算法使用数据并根据相似性度量（例如距离函数）对新数据点进行分类。...
本文介绍了如何使用K最近邻算法（KNN）预测价格走势和确定交易点。文章详细介绍了如何在Python中实现KNN算法创建交易策略，并通过测试数据集评估交易策略表现。最后，提供了一些调整代码的建议，以提高模型准确性和改进交易策略。
