AutoML for stock regression
AutoML for stock regression
2024年5月16日修改
任务：借助AutoML使用过去的股票信息预测个股回报率
1.
实验配置
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具体配置：
lab alias | forecast_horizon | max_delay | metrics | forecast | stock_num | date_range |
3285_25_1_full_return | 1 | 25 | full | Return | 3285 | 2020/01/01 ~ 2020/12/31 |
908_7_1_close_close | 1 | 7 | Close | Close | 908 | 2020/01/01 ~ 2020/12/31 |
10_7_1_close_close | 1 | 7 | Close | Close | 10 | 2020/01/01 ~ 2020/12/31 |
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实验别名命名规范：[股票数量]_[历史长度]_[预测长度]_[输入指标]_[预测指标]
eg: 908_7_1_close_close 表示总计股票池为908只，使用过去7天的数据预测未来一天的数据，输入输出为历史的收盘价到未来的收盘价
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metrics总计包含：AVG_PRICE, CLOSE, HIGH, LOW, OPEN, TURNOVER_RATE, VOLUME，如标注为full，则代表全部使用
