MachineLearningStocks 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

MachineLearningStocks/
├── README.md
├── LICENSE
├── backtesting.py
├── current_data.py
├── download_historical_prices.py
├── parsing_keystats.py
├── requirements.txt
├── stock_prediction.py
├── tests/
│   ├── __init__.py
│   ├── test_backtesting.py
│   ├── test_current_data.py
│   ├── test_download_historical_prices.py
│   ├── test_parsing_keystats.py
│   └── test_stock_prediction.py
├── forward/
├── data/
│   ├── forward_sample.csv
│   ├── keystats.csv
│   ├── sp500_index.csv
│   └── stock_prices.csv
└── utils.py

目录结构介绍

• README.md: 项目介绍文件，包含项目的基本信息和使用说明。
• LICENSE: 项目许可证文件，说明项目的开源许可协议。
• backtesting.py: 用于回测机器学习模型的性能。
• current_data.py: 用于下载和解析当前的股票基本面数据。
• download_historical_prices.py: 用于下载历史股票价格数据。
• parsing_keystats.py: 用于解析股票基本面数据。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的Python包。
• stock_prediction.py: 用于生成股票预测结果。
• tests/: 包含项目的单元测试文件。
• forward/: 用于存储当前股票基本面数据的HTML文件。
• data/: 包含项目所需的数据文件，如历史股票价格数据、基本面数据等。
• utils.py: 包含项目中使用的工具函数。

2. 项目启动文件介绍

download_historical_prices.py

该文件用于下载历史股票价格数据。运行该文件可以获取股票的历史价格数据，并保存到data/目录下。

python download_historical_prices.py

parsing_keystats.py

该文件用于解析股票基本面数据。运行该文件可以将下载的HTML文件解析为CSV格式，并保存到data/目录下。

python parsing_keystats.py

backtesting.py

该文件用于回测机器学习模型的性能。运行该文件可以评估模型的预测效果。

python backtesting.py

current_data.py

该文件用于下载和解析当前的股票基本面数据。运行该文件可以获取最新的股票基本面数据，并保存到forward/目录下。

python current_data.py

stock_prediction.py

该文件用于生成股票预测结果。运行该文件可以根据训练好的模型生成股票的预测结果。

python stock_prediction.py

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的Python包及其版本。使用以下命令可以安装所有依赖包：

pip install -r requirements.txt

data/ 目录

该目录包含项目所需的数据文件，如历史股票价格数据、基本面数据等。这些数据文件是项目运行的基础，确保数据的完整性和正确性非常重要。

forward/ 目录

该目录用于存储当前股票基本面数据的HTML文件。这些文件是通过current_data.py下载并解析的。

tests/ 目录

该目录包含项目的单元测试文件。运行以下命令可以执行所有测试：

pytest -v

通过以上步骤，您可以顺利启动和使用MachineLearningStocks项目，进行股票预测和回测。