文章 "数据科学和机器学习（第 04 部分）：预测当前股市崩盘"
确实非常有趣。您是否也考虑过在不同/随机的起始日期进行测试，或者干脆将历史记录分成同样大的区间？
此外，如果能了解一下在所有不同行业（基本金属、能源、金融、医疗保健、消费周期/防御、科技、公用事业......）中如何进行分类，那将会非常有趣。
总之，分享很精彩，再次感谢！
Marcel Fitzner #:
确实非常有趣。您是否也考虑过在不同/随机的开始日期进行测试，或者干脆将历史记录分成同样大的间隔？
确实非常有趣。您是否也考虑过在不同/随机的开始日期进行测试，或者干脆将历史记录分成同样大的间隔？
此外，如果能看到分类在所有不同行业（基本金属、能源、金融、医疗保健、消费周期/防御、科技、公用事业......）中的效果，那将会非常有趣。
总之，分享很精彩，再次感谢！
很好的问题、
A：关于选择随机测试和训练数据集，这是可以做到的，而且我的目标是在进一步更新库之后，人们应该能够做到这一点（关于 ML 的 python 库可以帮助您实现这一点） ，但在这个问题上仍有很多内容需要涉及。
B：您可以在本平台之外阅读您提到的所有行业的分类，因为我认为这与本平台的交易社区无关。
新文章 数据科学和机器学习（第 04 部分）：预测当前股市崩盘已发布：
在本文中，我将尝试运用我们的逻辑模型，基于美国经济的基本面，来预测股市崩盘，我们将重点关注 NETFLIX 和苹果。利用 2019 年和 2020 年之前的股市崩盘，我们看看我们的模型在当前的厄运和低迷中会表现如何。
就是这样了，查看下面链接的完整代码，现在到了在策略测试器中测试模型的时候了。
APPLE 测试结果
图形
作者：Omega J Msigwa