股市的两个基本特征：不确定性和可变性，所以很难预测股市走势。机器学习试图找到标的证券历史数据与未来股价的联系，以获得预测数据结果并缓解上述问题，提高胜率，辅助主观决策。
反向传播算法应用于深度学习前，大家专注于使用传统模型。例如基于决策树的模型和支持向量机来预测股市。随着深度学习模型的发展，预测股市的模型已从传统方法逐渐转变为深度学习方法，如递归神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）、门控递归单元（GRU）。
GPT是基于Transformer模型的AI。是一个基于self-attention机制的深度学习模型，旨在解决序列到序列的任务，反向迭代改进每次回归残差。它在自然语言处理中取得了良好的效果。但与股票相关的任务中，数据输入不仅是与股票相关的数据和指数，还有很多维的数据。
共五图，分别是上证综指、深证成指、沪深300指数、中证500指数、中证1000指数。
图一：上证综指未来5天趋势
图二：深证成指未来5天趋势
图四：中证500指数未来5天趋势
指数及股票图形趋势说明：
1.标的：上交所或者深交所上市证券标的，宽基指数、行业ETF和股票；
2.时间：标的上市以来，数据历史不少于10年；
3.数据：开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量、交易额；
4.模型：XGBoost梯度提升树算法；
5.说明：图形仅展示最近30天及未来5天。
市场有风险，投资需谨慎。
本文数据及图形仅供研究使用，不代表市场看法，不提供投资建议。
释义：
XGBoost是一种基于决策树的集成学习模型，其中“XGBoost”是“Extreme Gradient Boosting”的缩写。由Tianqi Chen开发。
XGBoost的核心思想是在每次迭代中使用梯度提升算法，对前一次迭代的错误进行修正。每次迭代都会增加一棵新的决策树，以拟合残差。XGBoost和传统的梯度提升算法不同之处在于它使用了一种叫做“增量式梯度提升”的技术，这种技术可以在线性地增量地更新模型。
XGBoost还提供了一些其他的优化技巧，如正则化和子采样。XGBoost可以用于分类和回归问题，并且它非常适合大规模数据集。
XGBoost是对梯度提升算法的改进，求解损失函数极值时使用了牛顿法，将损失函数泰勒展开到二阶，另外损失函数中加入了正则化项。训练时的目标函数由两部分构成，第一部分为梯度提升算法损失，第二部分为正则化项。损失函数定义为
其中n为训练函数样本数，l是对单个样本的损失，假设它为凸函数，为模型对训练样本的预测值，为训练样本的真实标签值。正则化项定义了模型的复杂程度：
其中，和为人工设置的参数，w为决策树所有叶子节点值形成的向量，T为叶子节点数。
感谢MarioC提供程序源代码，技术支持和迭代。
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