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DataFrame 是 Pandas 库中最常用的数据结构之一，它类似于一个表格，包含行和列，可以看作是一个二维数组或数据库表。DataFrame 结构灵活，支持不同的数据类型，可以很方便地进行数据选择、清洗、处理和分析。

接下来，我会从最基本的操作开始，逐步讲解如何使用 Pandas 进行 DataFrame 的操作。

在时间序列数据（如 OHLCV 数据）中，提取特征是构建高效预测模型的关键步骤。本文介绍从原始数据中提取对模型有用的技术指标、统计特征和时间特征的方法，并提供完整代码示例。

特征选择是从提取的特征中选择最相关、最有用的特征，以提高模型性能、减少过拟合并降低计算复杂度。以下是常用的特征选择方法，适用于时间序列数据（如 OHLCV 数据）。

开发一个资产回报序列的波动率模型。你可以把它理解为“让我们通过分析资产价格的变化趋势和波动，预测未来可能会有多大的涨跌”。

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使用OHLCV（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）数据训练神经网络模型是一个复杂的过程，涉及数据预处理、模型设计、训练和评估等多个步骤。以下是详细步骤：

Poetry 是 Python 的一个现代化 项目管理工具，主要用于：