金融中机器学习应用的Python项目

金融中机器学习应用的Python项目

银行和金融业产生了大量与客户交易、收费和付款相关的信息，这些信息可以为AI模型提供准确的洞察和预测。庞大的交易数据量帮助金融业优化流程，降低投资风险，改善客户和企业的投资组合。

开源的AI算法和工具可以与金融数据很好地结合。此外，金融服务和银行机构拥有大量资源，可以负担得起为AI架构所需的高级计算设备。

• 由于金融领域数量的特点和大量的历史数据可用，AI在金融领域有望改善业务的多个方面。
• 这就是为什么很多金融机构都在大量投资AI研发的原因。
• 利用AI算法来计算财务绩效、检测欺诈行为和预测股票表现，使得AI在金融和银行领域成为一个为职业发展提供动力的热门技能。

金融领域15个顶级的Python机器学习项目

我们整理了一个激动人心的金融AI项目列表，以启动您在AI领域的进程。这些金融AI项目非常适合初学者，涵盖了数据分析师、数据科学家或数据工程师所面临的各种金融挑战。

使用线性回归和平均技术进行股票预测的Python项目

交易是一个非常有利可图的行业，股票价格可以不断上下波动。准确预测这种变动可以将一个人的命运从贫穷转变为富有。然而，要实现预测股票价格的准确性是困难的，因为这需要监测最新的商业新闻、一个组织的交易活动、它们的季度收入等。

然而，与人类交易员不同，机器学习模型可以分析大量的数据，考虑多个参数，并以更高的准确性进行实时预测。AI模型也是客观的，不会因为情感而进行交易决策。

• 您可以通过应用简单的机器学习算法，如平均和线性回归，开始股票价格预测项目。
• 使用Pandas数据框来读取和存储您的数据。
• 此外，从数据集中删除所有缺失值和无效值，因为不完整的数据是无用的。
• 通过将旧股价的平均值用于平均处理过程，您可以预测当天结束时的股价。您也可以使用旧的股价移动平均数来获得更准确的解决方案。

用于股票价格预测的另一个简单算法是Python中的sci-pack学习模块的线性回归。这个监督学习算法使用直线方法来建立自变量和因变量之间的关系。您可以将线性回归模型拟合到N个过去的收盘股价格，并使用该模型预测当前日期的股票收盘价。

您可以使用R2值或RMSE值来衡量模型的准确性。请记住，只有高准确度的股票预测模型才有用。要执行此任务，可以使用大型股市数据集或纽约证券交易所数据集。

Python项目信用风险评估

信用违约风险是指组织/个人可能无法按时履行其债务义务的机会，这可能导致银行面临损失的风险。以前的信用评估人员通过分析借款人的资质和能力来评估风险，但那时容易出现错误。随着机器学习的出现，机器学习算法可以以比任何人更准确、更快的速度进行风险评估。

要开始这个机器学习项目，下载信用风险数据集。将数据集加载到信息装置中，并消除包含NaN值的数据行。此外，利用标签编码将明确的值转换为数学值。我们的数据是不平衡的。因此，我们使用分层采样策略将数据集分为训练集和测试集。

所使用的机器学习算法有KNN、逻辑回归和XGBoost（极端梯度提升）。为了评估模型的性能，您可以使用准确率、精确度、召回率和F1分数等性能度量。然而，由于训练数据的不平衡，ROC曲线下的面积将是一个更好的评估指标。

特斯拉股票时间序列预测与分析Python项目

另一种有趣的股票市场预测方法是使用时间序列预测技术。它是基于历史数据分析进行逻辑预测的方法。预测利用分析模型并利用该数据来推断和预测未来事件。时间序列预测涉及建立模型以做出明智的决策，这可以帮助进行未来的分析和预测。时间序列模型可能不一定提供准确的预测。

• 时间序列分析包括通过建立模型来分析历史数据，这将帮助您了解特定事件的原因。
• 它可以帮助您理解特定历史事件结果的原因。
• 可以用于时间序列预测和分析的一些模型包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型。

使用特斯拉股票数据集，包含以下属性：日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量。使用Pandas数据框架使用read_csv()方法存储数据集。从statsmodels.tsa.arima_model导入ARIMA模型进行时间序列分析。

• ARIMA是自回归一体化移动平均的缩写，用于没有长期预期模式的固定时间序列。
• 在使用ARIMA模型之前，确定数据是固定的还是非固定的。
• 您可以使用ADF (Augmented Dickey-Fuller)测试，使用以下模块：from statsmodels.TSA.stattools import adfuller。

检查股票的最终价格。运行ADF测试后的p值小于0.05（经过显著性检验的价值），表示数据是固定的。使用训练集和测试集训练ARIMA模型以验证结果。您可以简单地使用auto-ARIMA方法来确定ARIMA模型的最佳参数，为给定的训练数据选择适合的单个拟合ARIMA模型。

消费者满意度预测Python项目

消费者满意度是衡量产品和服务、公司和组织是否满足客户期望的指标。这个指标帮助企业管理和监控业务，并被视为一个重要的成功指标。

不满意的客户不会长时间滞留，也不会在结束服务之前表达他们的不满。因此，组织需要可靠和代表性的措施来了解消费者满意度。该项目旨在识别不满意的客户，并在为时已晚之前找出改善他们的幸福感的积极方法。

• 您可以通过预测客户的下一次购买的评分来开始。
• 您可以使用简单的机器学习算法，如朴素贝叶斯、逻辑回归和随机森林。
• 您可以通过将评估分为积极、中立或消极，并使用简单的情感分析来扩展该项目。
• 您可以下载巴西公共数据集来开始。

使用简单机器学习技术进行股市分析

股市是一种复杂和高级的工作生活方式。金融家和银行业公司严重依赖股票市场产生收入和减轻风险。由于全球经济的不稳定因素不断变化，这个商业模式因复杂的因素而变得复杂。

可以使用AI模型来提高准确性简化此任务。对于该项目，您可以应用简单的AI技术和算法来预测股票市场模式，并绘制图表来更好地了解特定股票的风险，这有助于改善公司股票。

您可以使用Pandas和Matplotlib进行数据绘图。分析可以包括绘制不同股票在不同期间的移动平均线。绘制属性的热图和聚类图（使用seaborn模块）也可以帮助可视化不同值之间的关系。使用Morning Star数据集在金融领域执行此AI项目。

识别欺诈和非欺诈交易的AI项目

勒索或欺诈发现一直是银行、保险和医疗行业的一个重要问题。2020年，合计欺诈损失达到了560亿美元（Business Wire）。存储在互联网上的大量机密信息使得金融和银行领域容易受到安全漏洞的影响。识别和防止这些威胁是一项艰巨的任务。

早期的欺诈检测系统是根据预先定义的规则创建的，这给了熟练的黑客很大的突破的空间。最新的商业趋势是利用人工智能模型来验证和防止欺诈行为。

您可以建立一个人工交易识别系统，能够在全球范围内为许多人提供交易欺诈警报的有效性，从而帮助组织减少损失并增加收入。在机器学习领域中，欺诈检测的任务被称为分类问题。

• 您将使用机器学习技术构建一个模型，可以根据不同用户的交易数据预测0或1。0通常表示交易被分类为非欺诈，1表示交易为欺诈。
• 您可以使用这个IEEE-CIS欺诈检测数据集进行财务机器学习项目。
• 您可以使用分层K折交叉验证方法随机划分数据，保持相同的类别分布并克服数据不平衡问题，从而得到一个有偏预测模型。
• 您可以使用简单的机器学习算法，如逻辑回归和随机森林，对训练数据进行分类并构建模型。
• 在训练模型之前，请确保对所有数据进行标签编码处理。

Visa（信用卡）欺诈检测 Python 项目

信用卡公司必须识别出虚假的信用卡交易，以免客户被收取未购买的物品。由于信用卡已成为最常见的支付方式（在线和传统购买），欺诈率将会不断加速。使用传统基于规则的方法来识别欺诈交易非常耗时且通常不准确，因为处理如此庞大的数据量。

从这里下载数据集。信用卡欺诈检测面临的一些挑战包括：

• 机器学习模型应该能够在巨大的数据量和有限的时间内实时处理。
• 用于训练模型的数据集通常是不平衡的。大部分可用的训练数据都是非欺诈交易，这使得识别欺诈交易非常困难。

通过构建快速而简单的机器学习模型，可以克服这些挑战，以识别异常并正确分类交易。可以通过混合方法来解决高度不平衡的数据集问题，其中正样本过采样，负样本下采样，从而得到两组数据分布，并将其用作训练数据集。

为了构建分类模型，可以使用机器学习算法，如K最近邻算法、随机森林算法和决策树。使用skLearn的统计指标，如准确率、精确度、召回率和混淆矩阵，来验证和评估分类模型的性能。由于类别不平衡，建议使用ROC-AUC曲线作为评估指标。

Python 项目：非银行客户还款能力预测

由于缺乏信用记录或信用记录不足，许多人很难从金融机构获得贷款。这使得他们无法从银行获得贷款，通常转向利用他们的非正当放贷者。

这是一个Kaggle Home Credit Default Risk的链接，其中包含了替代性金融数据（如电信、信用卡支付信息等）。该项目旨在预测客户的还款能力，以便金融机构可以为无银行账户的人群扩大金融包容性。

Python 项目：客户价值预测

由于日常交易涉及的数据量庞大且复杂，金融和银行业成为早期采用人工智能解决问题的行业之一。我们日常生活的数字化已使客户期望即时获得个性化服务。

如果协会能够满足客户的需求并提供个性化服务，客户会有多满意呢？

Epsilon研究表明，大约80%的客户更有可能与您合作，如果您的协会能够为客户提供个性化服务。该项目的目标是识别每个潜在客户交易的价值，从而帮助协会提供定制化服务。协会必须确定每个客户交易的价值，并开发简单而个性化的服务。条件值是一个连续因素，使其成为AI领域的回归问题。

• 您可以从简单的线性回归算法开始，然后尝试其它版本，如Lasso（带有L1正则化的线性回归），Ridge（带有L2正则化的线性回归），ElasticNet（带有L1和L2正则化的线性回归），KNeighborsRegressor（基于K个最近邻的回归）。
• 使用RMSLE（均方根对数误差）作为评估指标，因为我们不希望惩罚预测值超过实际值。
• 您可以使用Santander Value Prediction数据集开始此任务。
• 您还可以使用ScikitLearn库中的MLPRegressor（多维脑神经网络回归）和LightGBM（斜率增强的决策树回归）。

客户分群Python项目

每个协会都在处理客户分群，并且银行和金融协会通过描述其客户基础来实现客户分群。客户分群对于营销活动、产品推销和信用风险评分的成功至关重要。因此，金融机构应该建立一个高效的客户分群策略。

当您进行客户分群时，您尝试找到每个客户需求中的相似特征。然后，您可以将它们总结起来，并使用不同的流程和计划来满足需求。这些策略可以帮助协会设定定向的营销活动，为每个群体制定定制服务，并提供个性化的方案和金融服务。

• 您可以使用无监督的聚类算法如K-Means聚类。
• 在K-Means中，对象被分配到一个群组，是由对象与群组中心的欧几里德距离决定的，也称为群组质心。
• 这在大数据集方面计算时间上非常适用，并确保收敛。

然而，当质心随机初始化时，算法可能无法以最理想的方式将重心分配给群组。在选择超参数k值时，我们将根据K-Means中的惯性和使用肘部方法进行改进。您可以使用Mall Customer Segmentation数据集或E-Commerce数据集。

产品需求预测Python项目

需求预测评估了产品或服务的可能未来需求。需求预测帮助作为其他活动（例如仓储、价格预测和供应规划）的起点，以满足需求并了解客户未来需求的信息。您可以使用Store Item Demand Forecasting数据集进行预测分析。

• 您可以采取不同的策略来解决这个问题。第一个是平滑移动平均。
• 平滑移动平均（SMMA）是一种基于连续周期平均数的利率预测模型，可用于衡量趋势。
• 平滑移动平均对于长期销售趋势的观察和支持长期订单计划非常有用。
• 您还可以使用ARIMA模型进行时间序列分析，以发现金融产品的热门趋势。

您还可以将XGBoost模型用作解决方案模型。 XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，经过优化和高效设计 XGBoost 不能单独处理未加密的特征; 它只接受类似随机森林算法的数值特征。

因此，在使用XGBoost之前，您应该执行不同的编码，如标签编码或独热编码，以便将特征转换为数值格式数据。

企业破产预测 Python 项目

破产预测一直是金融和会计领域的一个重要问题，引起了学者和从业人员的关注。由于公司的健康状况对其管理者、投资者、股东、合作伙伴甚至买家和供应商来说都至关重要，因此准确预测企业的破产非常重要。

预测金融困境的目标是开发一个主动模型，利用各种计量经济学指标，并能够预测一个组织的财务状况，无论是否会破产，这是一个二分类问题。您可以从企业破产预测数据集或企业破产预测数据集中下载数据集以执行此任务。

确保将数据集分为训练集和测试集。您可以首先进行探索性数据分析，以了解不同属性之间的模式和关系。为了定义数据，可以使用逻辑回归、支持向量机（SVM）或K最近邻等任何分类算法。您可以使用F1得分作为模型的评估指标。

F1得分的计算公式如下：

F1 score=2precisionrecallprecision+recall

您还可以尝试构建一个简单的感知器模型进行二分类。

比特币价格预测 Python 项目

在2008年全球金融危机之后，加密货币的价格一直在飙升。尽管加密货币被视为投资资产，但它们非常不稳定。因此，一个良好的预测系统的需求可以帮助用户做出明智的投资决策。使用比特币价格预测数据集，您可以开始构建一个预测模型。

对于任何预测问题，最直接的方法是使用线性回归模型。您可以尝试其他回归算法，如随机森林、XGBoost和SVM。您可以使用时间序列预测技术，如ARIMA模型，来提高模型的效果。记得使用评估指标如RMSE、ROC-AUC等来评估模型的性能。此外，对数据集进行交叉验证。

客户流失预测 Python 项目

客户流失或削减是指客户或用户放弃一家品牌并停止成为特定企业或组织的付费客户的倾向。一些糟糕的经历（或者只有一个）就足够让客户停止使用。而且，如果一大批不满意的客户在一段时间间隔内离开，那么对于公司来说，损失和声誉的损害将是巨大的。在特定的时间段内停止使用公司服务或产品的客户的比例被称为客户流失率。

• 利用机器学习技术，组织利用其客户数据来识别可能会流失的客户的行为方式，将这些客户归类为有风险的客户，并采取适当措施恢复他们的信任并增加他们的忠诚度。
• 该任务是根据组织的历史数据将客户定义为流失客户或非流失客户（二元分类）。
• 为了执行分类任务，可以使用机器学习分类算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯分类器、基于树的算法、随机森林等等。
• 可以使用XGBoost、LightGBM或增强算法来提高效率。使用准确度度量来比较不同模型的性能。
• 可以使用银行客户流失数据集来实践此项目。

信用卡欺诈预测Python项目

COVID-19大流行导致全球经济危机，许多人失去了工作。这导致人们未能偿还贷款和信用卡支付。许多组织因此遭受损失。

一个人无法支付信用卡账单的原因可能因个人情况而异。当客户有意不支付信用卡款项时，被视为欺诈行为。对于信用卡公司来说，这样的情况是一个巨大的赌注。

• 您可以通过建立一个预测系统来帮助组织避免这种情况，以识别此类欺诈行为。
• 这种系统还可以帮助客户避免未能按时偿还欠款。
• 该项目的任务是构建一个模型，可以使用历史客户数据来预测客户是否会未能支付下一次信用卡款项。
• 由于这是一个二元分类问题，可以使用机器学习分类算法，如逻辑回归、K近邻、随机森林和朴素贝叶斯。
• 要进行探索性数据分析，以识别特征之间的模式，并将其用于特征工程。
• 此外，进行数据清洗以删除缺失值、NaN值和重复列。
• 您可以使用信用卡违约客户数据集进行此项目。
• 随着技术的发展，很难想象金融和银行业的未来不采用人工智能。
• 尽管企业可能有过高的期望，人工智能的研发成本很高，但像JP摩根大通和富国银行这样的金融机构已经大力投资于人工智能。
• Adyen、Payoneer、PayPal、Stripe和Skrill是一些重要的金融科技公司，它们已经投资于安全人工智能。

对于AI和ML技能存在着不稳定的扩展需求，并且DS/ML工程师存在巨大缺口。根据Burning Glass Labor Insights的数据，在2019年至2020年间，美国金融分析师职位超过150,000个，并且在未来十年预计增长10%。请随意处理一些金融AI项目，以增加您的数据科学技能组合！这些AI项目既有趣又是探索金融领域AI的绝佳方式，从理论到实践。