马斯克一条推特，股价狂飙？AI量化模型揭秘背后逻辑！

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为什么选择集成学习进行股价预测？

在传统的股票预测中，许多分析师通常依赖单一模型来预测股价。然而，单一模型往往很难捕捉股市的复杂性和波动性。 集成学习 （Ensemble Learning）则通过结合多个模型的预测结果，能够 有效提高预测的准确性和稳定性 。

集成学习的主要思想是通过组合多个“弱”模型，构建一个“强”模型，从而 在复杂的市场环境中减少误差，提高预测精度 。常见的集成学习方法包括：

• Bagging（自助聚合） ：通过多个模型的平均或投票来减少方差

• Boosting（提升） ：通过逐步修正模型的误差来减少偏差

• Stacking（堆叠） ：将多个模型的预测结果作为输入，通过一个元模型进行最终预测。

一、Alpha Vantage：获取历史股价数据

为了预测特斯拉的股价，我们首先需要获取其历史股价数据。 Alpha Vantage 提供了免费的金融数据API，能够获取包括股票、外汇和加密货币等多种数据。接下来，我们将使用 Alpha Vantage API 获取特斯拉的历史股价数据，并将其用于后续的股价预测分析。获取特斯拉股价数据的代码：

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