ai定量交易k线图特征

1. K线图形态识别

2. 多模态特征融合

3. 时间序列建模

4. 量化策略开发

5. 极端场景模拟

示例代码（K线特征提取与LSTM预测）

```python

import pandas as pd

import numpy as np

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

from keras.models import Sequential

from keras.layers import LSTM, Dense

数据预处理：归一化K线特征（开盘价、收盘价、最高价、最低价）

data = pd.read_csv('k_line_data.csv')

scaler = MinMaxScaler

scaled_data = scaler.fit_transform(data[['open', 'high', 'low', 'close']])

构建LSTM模型

model = Sequential

model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(60, 4))) 60时间步长，4个特征

model.add(LSTM(50))

model.add(Dense(1)) 预测下一周期收盘价

modelpile(optimizer='adam', loss='mse')

```

以上方法综合了传统技术分析与学习，通过特征工程和模型优化提升量化交易的决策效率。