A股市场人气分析模型
A 股市场的人气波动，有时候比基本面还关键。人气模型的好玩之处就在于，它把的“情绪”量化了，不再靠拍脑袋判断行情。它会综合成交量、换手率、资金流向、甚至舆情新闻这些数据，训练出一个能预测市场热度的机器学习模型，挺实用的。
模型用的技术也不复杂，像线性回归、决策树这些常见算法，做点特征工程再跑个回测就能看到效果。你只要会点Python，基本都能上手。比如用pandas清洗数据、用sklearn跑模型，响应也快，代码也简单。
人气模型还有个蛮实用的地方——实时性。它不像基本面那样滞后太久，模型一更新，马上就能反馈市场的变化，挺适合短线和量化交易。比如识别哪些板块突然热了，或者哪些票涨幅背后没啥人气支持，这些信息用来规避风险也有用。
啦，别太迷信模型。政策变动、突发事件这些它是搞不定的。你要是全靠人气判断，那可就有点冒险。建议是配合基本面和技术一起看，多个维度心里更有数。
如果你对数据挖掘感兴趣，建议也看看下面这些资源，有的讲了机器学习模型，有的还给了代码：机器学习源代码、Python 机器学习、TensorFlow 实践指南。有源码、有文档，搭起来更方便。
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