利用机器学习寻找股价的压力和支撑

本文讨论了金融市场中的支撑和阻力概念，这两者指的是价格在达到特定水平时停止上涨或下跌的点位。支撑位是价格下跌时的潜在反弹区域，而阻力位则是价格上升时的潜在回落区域。文章进一步介绍了使用机器学习方法，特别是K-means聚类算法来自动寻找这些关键的价格点位。为了确定聚类中心的最佳数量（k值），文中提到了肘部法则和轮廓系数两种评估方法。通过对上证指数数据的分析，文章展示了如何运用这些技术来识别市场的支撑和阻力位，并指出通过优化这些关键点位，可以进一步提高分析的精度。最后，作者提供了获取完整Jupyter Notebook的方式，供有兴趣的读者进一步学习。