آموزش گام‌به‌گام پیش‌بینی بورس با پایتون

پیش بینی بورس با پایتون یکی از جذاب‌ترین و کاربردی‌ترین حوزه‌های یادگیری ماشین و تحلیل داده است که با استفاده از آن می‌توان روندهای بازار را تحلیل و سرمایه‌گذاری هوشمندانه‌تری انجام داد. پایتون به‌عنوان یک زبان قدرتمند و انعطاف‌پذیر، با کتابخانه‌هایی مانند pandas، numpy، scikit-learn و TensorFlow، در کنار تحلیل داده با پایتون، ابزارهای مناسبی برای جمع‌آوری داده‌های تاریخی، پردازش آن‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی ارائه می‌دهد. در ادامه مطلب به صورت گام‌به‌گام، ابتدایی‌ترین مراحل جمع‌آوری داده‌های بورس و ساخت مدل‌های پیشرفته‌ برای پیش‌بینی بازار سهام با Python را شرح می‌دهیم.

چرا از پایتون برای پیش‌بینی بازار بورس استفاده می‌کنیم؟

پایتون به‌عنوان یکی از محبوب‌ترین زبان‌های برنامه‌نویسی، ابزاری بسیار مناسب برای موضوعاتی مانند پیش بینی بورس با پایتون و تحلیل تکنیکال است. کتابخانه های پایتون مانند pandas  برای پردازش داده‌ها، matplotlib  برای ترسیم نمودارها و scikit-learn  برای مدل‌سازی، امکان تحلیل دقیق روندهای بازار را فراهم می‌کنند. علاوه بر این شما در دوره جامع نخبگان پایتون، چگونگی ترکیب روش‌های تحلیل تکنیکال با پایتون و الگوریتم‌های یادگیری ماشین را یاد می‌گیرید. انعطاف‌پذیری، جامعه گسترده توسعه‌دهندگان و منابع آموزشی فراوان، پایتون را به انتخابی برتر برای فعالان بازار سرمایه تبدیل کرده است.

معرفی کتابخانه‌های کاربردی برای تحلیل بورس

در این بخش برخی از کتابخانه‌های کاربردی برای پیش بینی بورس با پایتون را معرفی می‌کنیم. این کتابخانه‌ها به شما در پردازش و تحلیل داده‌های مالی با پایتون، پیش‌بینی قیمت‌ها و اجرای استراتژی‌های معاملاتی کمک می‌کنند.

• Pandas: این کتابخانه برای مدیریت و پردازش داده‌های مالی مانند قیمت‌های تاریخی سهام، حجم معاملات و شاخص‌های بازار استفاده می‌شود. Pandas امکان خواندن داده‌ها از فرمت‌های مختلف مانند CSV و Excel را فراهم کرده و ابزارهای قدرتمندی برای کار با سری‌های زمانی ارائه می‌دهد.
• NumPy: کتابخانه NumPy برای انجام محاسبات عددی پیشرفته و کار با آرایه‌های چندبعدی کاربرد دارد. در تحلیل مالی از NumPy برای محاسبات ماتریسی، محاسبه بازده روزانه و سایر عملیات ریاضی پیچیده استفاده می‌شود.
• Matplotlib/Seaborn: این کتابخانه‌ها برای ترسیم انواع نمودارهای تحلیلی مانند نمودارهای خطی، کندل‌استیک و هیستوگرام استفاده می‌شوند. با این ابزارها می‌توان روند قیمت‌ها و الگوهای بازار را به صورت بصری تحلیل کرد.
• Scikit-learn: یکی از کامل‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین که شامل الگوریتم‌های مختلف رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی است. از این کتابخانه برای پیش‌بینی قیمت سهام و تشخیص الگوهای بازار استفاده می‌شود.
• TensorFlow/Keras: این کتابخانه‌ها برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی LSTM که در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی کاربرد دارند، مورد استفاده قرار می‌گیرند.
• Backtrader: یک فریم‌ورک قدرتمند برای تست استراتژی‌های معاملاتی بر اساس داده‌های تاریخی است. این ابزار امکان شبیه‌سازی شرایط واقعی بازار را با در نظر گرفتن کارمزد و slippage فراهم می‌کند.
• Statsmodels: این کتابخانه برای انجام تحلیل‌های آماری پیشرفته مانند مدل‌سازی ARIMA و آزمون‌های ایستایی در داده‌های مالی به کار می‌رود.

مراحل پیش‌بینی بورس با پایتون

در این بخش با یک مثال پیش بینی بورس با پایتون را شرح می‌دهیم. برای پیش‌بینی قیمت سهام، ابتدا داده‌های تاریخی را با کتابخانه yfinance  دریافت کنید. سپس با pandas  آن‌ها را پردازش و ویژگی‌هایی مانند میانگین متحرک را به ایجاد نمایید. در مرحله بعد، داده‌ها را به مجموعه‌های آموزش و آزمون تقسیم کرده و با scikit-learn یک مدل رگرسیون خطی یا LSTM (برای داده‌های سری‌زمانی) آموزش بدهید. در نهایت، دقت مدل را ارزیابی و پیش‌بینی‌ها را با matplotlib  انجام دهید.

مثال کد (پیش‌بینی با رگرسیون خطی):

Copy

Download

import yfinance as yf

import pandas as pd

from sklearn.linear_model import LinearRegression

import matplotlib.pyplot as plt

دریافت داده‌های تاریخی

data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-01-01')

ایجاد ویژگی (X) و هدف (y)

data['MA_10'] = data['Close'].rolling(10).mean()

data = data.dropna()

X = data[['MA_10']]

y = data['Close']

آموزش مدل

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)

data['Prediction'] = model.predict(X)

نمایش نتایج

plt.plot(data['Close'], label='Actual')

plt.plot(data['Prediction'], label='Predicted')

plt.legend()

plt.show()

این کد یک پیش‌بینی ساده بر اساس میانگین متحرک ۱۰ روزه ایجاد می‌کند. برای دقت بیشتر می‌توان از مدل‌های پیچیده‌تر مانند LSTM  یا Prophet  استفاده کرد.

سایت geeksforgeeks.org درباره پیش بینی بورس با پایتون چنین گفته است:

“وارد کردن کتابخانه‌های ضروری:

کتابخانه‌های پایتون به ما کمک می‌کنند تا داده‌ها را به راحتی مدیریت کرده و محاسبات پیچیده را با چند خط کد ساده انجام دهیم:

Copy

Download

import numpy as np

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sb

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.svm import SVC

from xgboost import XGBClassifier

from sklearn import metrics

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')

بارگذاری و بررسی اولیه داده‌ها:

از داده‌های قیمت سهام تسلا (Tesla) از سال ۲۰۱۰ تا ۲۰۱۷ استفاده می‌کنیم:

Copy

Download

df = pd.read_csv('/content/Tesla.csv')

df.head()

خروجی ۵ ردیف اول داده‌ها را نمایش می‌دهد. برخی تاریخ‌ها فاقد داده هستند چون بازار بورس در تعطیلات آخر هفته و رسمی بسته است.

بررسی ساختار داده‌ها:

Copy

Download

df.shape  # (1692, 7) - 1692 ردیف و 7 ستون

df.describe()  # آمار توصیفی داده‌ها

df.info()  # اطلاعات کلی درباره داده‌ها

تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA:

با استفاده از نمودارها، روند تغییرات قیمت سهام را بررسی می‌کنیم:

Copy

Download

plt.figure(figsize=(15,5))

plt.plot(df['Close'])

plt.title('قیمت بسته شدن سهام تسلا', fontsize=15)

plt.ylabel('قیمت به دلار')

plt.show()

نمودار روند صعودی قیمت سهام تسلا را نشان می‌دهد.

پاکسازی داده‌ها:

ابتدا ستون‌های تکراری را حذف می‌کنیم:

Copy

Download

df = df.drop(['Adj Close'], axis=1)  # حذف ستون تکراری

df.isnull().sum()  #  بررسی مقادیر خالی

تحلیل توزیع داده‌ها:

Copy

Download

features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']




plt.subplots(figsize=(20,10))

for i, col in enumerate(features):

    plt.subplot(2,3,i+1)

    sb.distplot(df[col])

plt.show()

نمودارهای توزیع نشان می‌دهند که داده‌های قیمت در دو منطقه مختلف تمرکز دارند و داده‌های حجم معاملات دارای چولگی به چپ هستند.

شناسایی داده‌های پرت:

Copy

Download

plt.subplots(figsize=(20,10))

for i, col in enumerate(features):

    plt.subplot(2,3,i+1)

    sb.boxplot(df[col])

plt.show()

نمودارهای جعبه‌ای نشان می‌دهند که فقط داده‌های حجم معاملات دارای مقادیر پرت هستند.

این تحلیل مقدماتی به ما کمک می‌کند تا در مراحل بعدی مدل پیش‌بینی دقیق‌تری برای قیمت سهام تسلا بسازیم. همچنین می‌توانیم از مدل‌های یادگیری ماشین مانند XGBoost یا شبکه‌های عصبی برای پیش‌بینی قیمت استفاده کنیم.”

جمع‌آوری داده‌های بازار سهام

برای شروع پیش بینی بورس با پایتون ابتدا باید داده‌های تاریخی قیمت سهام را از منابعی مانند Yahoo Finance (با کتابخانه yfinance)، Alpha Vantage یا Quandl دریافت کنید. این داده‌ها شامل قیمت بازشدن (Open)، بالاترین قیمت (High)، پایین‌ترین قیمت (Low)، قیمت بسته شدن (Close) و حجم معاملات می‌شوند. مثال کد:

Copy

Download

import yfinance as yf

data = yf.download('AAPL', start='2020-01-01', end='2023-01-01')

پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها

اغلب داده‌های خام دارای مقادیر گم‌شده، نویز یا ناسازگاری هستند.  با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند pandas  و numpy، داده‌ها را پاکسازی کرده (حذف مقادیر NaN، اصلاح فرمت تاریخ، حذف داده‌های تکراری) و ویژگی‌های جدیدی مانند میانگین متحرک (Moving Average) یا بازده روزانه ایجاد می‌شود. مثال:

Copy

Download

data['MA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

تحلیل تکنیکال و فاندامنتال با پایتون

در تحلیل تکنیکال از کتابخانه‌هایی مانند TA-Lib برای محاسبه اندیکاتورها (RSI، MACD، بولینگر باند) استفاده می‌شود. تحلیل فاندامنتال نیز با بررسی داده‌های مالی شرکت‌ها (درآمد، سود خالص) انجام می‌گیرد. مثال:

Copy

Download

import talib

data['RSI'] = talib.RSI(data['Close'], timeperiod=14)

ساخت مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی قیمت

با استفاده از کتابخانه‌های scikit-learn یا TensorFlow، مدل‌هایی مانند رگرسیون خطی، LSTM یا XGBoost  را آموزش داده می‌شوند. داده‌ها به دو بخش آموزش و آزمون تقسیم شده و دقت مدل با معیارهایی مانند RMSE ارزیابی می‌شود. مثال:

Copy

Download

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()

model.fit(X_train, y_train)

چالش‌ها و محدودیت‌ها در پیش‌بینی بورس

پیش‌بینی بازار سهام با وجود ابزارهای قدرتمندی مانند پایتون و تکنیک‌های یادگیری ماشین، با چالش‌های متعددی روبه‌رو است. اولین مشکل، ناپایداری ذاتی بازار است که تحت تأثیر عوامل غیرقابل پیش‌بینی مانند اخبار سیاسی، بحران‌های اقتصادی و احساسات سرمایه‌گذاران قرار می‌گیرد. حتی با استفاده از دوره جامع بینایی کامپیوتر برای تحلیل تصاویر نمودارها یا آموزش پایتون پیشرفته، ممکن است مدل‌ها نتوانند این عوامل کیفی را به دقت ارزیابی کنند. همچنین، کمبود داده‌های باکیفیت یا Overfitting  در مدل‌های پیچیده (مانند LSTM) از دیگر موانع در پیش بینی بورس با پایتون هستند. با این توضیحات اگر آماده‌اید تا دنیای پایتون را فتح کنید با همکاران ما در مجموعه دیتایاد تماس بگیرید. شما می‎‌توانید با دوره‌های آموزشی دیتایاد، گام به گام یاد بگیرید و پروژه‌های واقعی را پیاده‌سازی کنید! [همین حالا شروع کنید و با شماره تماس بگیرید پشتیبانی واتساپ: 09905501998]

جمع‌بندی نهایی

پیش بینی بورس با پایتون با وجود قدرت بالای کتابخانه‌هایی مانند  Pandas، Scikit-learn  و TensorFlow در تحلیل داده‌های مالی و ساخت مدل‌های پیش‌بینی‌کننده، همچنان با محدودیت‌های اساسی مواجه است. مهم‌ترین چالش، ماهیت غیرخطی و متأثر از عوامل خارجی بازارهای مالی است که حتی مدل‌های پیشرفته یادگیری عمیق را با خطا مواجه می‌کند. برای موفقیت در این حوزه، ترکیب هوش مصنوعی با تحلیل‌های تکنیکال و فاندامنتال سنتی، همراه با مدیریت ریسک هوشمندانه بسیار حائز اهمیت است. در نتیجه پیش‌بینی بورس بیشتر یک «ابزار کمکی تصمیم‌گیری» است تا یک «دستگاه پیش‌گویی دقیق»، و سرمایه‌گذاران باید از خروجی مدل‌ها به عنوان بخشی از استراتژی کلی خود استفاده کنند، نه به عنوان تنها مبنای تصمیم‌گیری.

سوالات متداول

1-آیا می‌توان از کتابخانه‌های آماده در پایتون برای تحلیل بورس استفاده کرد؟

کتابخانه‌های آماده پایتون مانند Pandas برای تحلیل داده، TA-Lib برای اندیکاتورهای تکنیکال و yfinance برای دریافت داده‌های بازار، ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل بورس ارائه می‌دهند.

2-برای شروع پیش‌بینی بورس با پایتون چه پیش‌نیازهایی لازم است؟

پیش‌نیازهای اصلی شامل آشنایی با پایتون، مفاهیم پایه بورس و آمار است. همچنین نصب کتابخانه‌های ضروری مانند NumPy، Matplotlib و Scikit-learn لازم می‌باشد.

3-آیا می‌توان از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی دقیق قیمت سهام استفاده کرد؟

هوش مصنوعی می‌تواند الگوهای پیچیده را شناسایی کند، اما به دلیل عوامل غیرقابل پیش‌بینی بازار، نمی‌تواند پیش‌بینی‌های ۱۰۰% دقیق ارائه دهد.

4-چگونه می‌توان دقت مدل‌های پیش‌بینی بورس را افزایش داد؟

با ترکیب داده‌های تاریخی، تحلیل احساسات بازار و به‌روزرسانی مداوم مدل‌ها می‌توان دقت را بهبود بخشید. همچنین استفاده از الگوریتم‌های ترکیبی مانند XGBoost موثر است.