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在金融市场中，股票价格的波动受到多种因素的影响，为了分析和预测股票价格的走势，投资者可以借助各种技术指标和分析方法。本文旨在通过建立机器学习模型策略对股票价格进行回测的分析，以帮助投资者评估和优化投资策略，从而减少投资风险。选取了铭普光磁（SZSE.002902）股票，采用了贝叶斯优化调整xgboost模型的超参数，得到了最优的模型参数组合：colsample_bytree：0.8308；learning_rate：0.3443；gamma：0.2381；max_depth：4.0。最后测试集得到的精确度：0.53，效果相对一般，但也不错。根据对测试集的预测结果进行策略买卖回测，增加了买卖交易的手续费---万一免五。一共进行了63次的买入和卖出，最后由初始资金100000元赚取到为179519.77元，共赚取了79519.77元。为了更好评估该模型回测的效果，计出夏普比率为15.6349，最大回撤为30.24%这一研究对于股票策略的优化和改进具有一定的参考价值。回测结果仅仅是对过去一段时间的模拟，不能保证未来的表现。因此，在实际应用中，需要谨慎对待回测结果，并不断优化和调整策略。

11111111txt合成数据集

1111111111111真实数据集

SQLite ODBC 驱动，包含32位和64位