用机器学习实现股票分析，用java方式实现(二)

我们将使用Python的pandas库进行指标计算，然后将指标数据导出为CSV格式，以便在Java中使用。

首先，我们需要安装pandas库。在命令行中运行以下命令：

pip install pandas

接下来，我们将使用Python编写一个简单的股票指标计算脚本。创建一个名为stock_indicators.py的文件，并添加以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 加载数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 数据预处理
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data['Date'] = (data['Date'] - data['Date'].min()) / np.timedelta64(1, 'D')

# 计算指标
data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()
data['SMA_10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
data['SMA_30'] = data['Close'].rolling(window=30).mean()
data['RSI'] = 100 - (100 / (1 + data['Close'].pct_change().rolling(window=14).mean() / data['Close'].pct_change().rolling(window=14).std()))

# 导出指标数据为CSV格式
data.to_csv("stock_indicators.csv", index=False)

在这个示例中，我们计算了简单移动平均线（SMA）和相对强弱指数（RSI）等指标。您可以根据需要添加其他指标。

接下来，我们将使用Java读取指标数据并进行分析。首先，您需要在Java项目中添加以下依赖：

   <groupId>org.apache.commons</groupId>
   <artifactId>commons-csv</artifactId>
   <version>1.9.0</version>
</dependency>

然后，创建一个名为StockIndicators.java的文件，并添加以下代码：

import org.apache.commons.csv.CSVFormat;
import org.apache.commons.csv.CSVParser;
import org.apache.commons.csv.CSVRecord;

import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class StockIndicators {

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 读取指标数据
        File indicatorsFile = new File("stock_indicators.csv");
        CSVParser parser = CSVFormat.DEFAULT.withFirstRecordAsHeader().parse(new FileReader(indicatorsFile));

        // 分析指标数据
        Map<String, Double> sma5 = new HashMap<>();
        Map<String, Double> sma10 = new HashMap<>();
        Map<String, Double> sma30 = new HashMap<>();
        Map<String, Double> rsi = new HashMap<>();

        for (CSVRecord record : parser) {
            String date = record.get("Date");
            sma5.put(date, Double.parseDouble(record.get("SMA_5")));
            sma10.put(date, Double.parseDouble(record.get("SMA_10")));
            sma30.put(date, Double.parseDouble(record.get("SMA_30")));
            rsi.put(date, Double.parseDouble(record.get("RSI")));
        }

        // 输出指标分析结果
        System.out.println("SMA_5: " + sma5);
        System.out.println("SMA_10: " + sma10);
        System.out.println("SMA_30: " + sma30);
        System.out.println("RSI: " + rsi);
    }
}

在这个示例中，我们使用了Apache Commons CSV库读取指标数据，并将指标数据存储在哈希映射中以进行分析。您可以根据需要修改分析逻辑以获得更有用的结果。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要对数据进行更复杂的预处理和特征工程。此外，您可能需要尝试不同的指标组合以获得更好的分析效果。