# 股票5分钟K线时间序列聚类

> 股票5分钟K线时间序列聚类 is an Agent Skill for documents published in the ECNU-ICALK/AutoSkill repository on GitHub: a SKILL.md instruction file an AI agent can load to do this task.

用于读取、预处理股票5分钟K线CSV数据，并使用tslearn库的TimeSeriesKMeans进行聚类分析的技能。包含数据清洗（长度过滤、NaN过滤）、百分比变化计算、模型训练、保存及代表性样本提取。

- Skill name: `股票5分钟K线时间序列聚类`
- Category: [Documents](https://www.openparable.com/skill/documents/1)
- Source: https://github.com/ECNU-ICALK/AutoSkill/blob/HEAD/SkillBank/ConvSkill/chinese_gpt4_8/股票5分钟k线时间序列聚类/SKILL.md
- Repository: ECNU-ICALK/AutoSkill (518 GitHub stars when collected)

## SKILL.md

# 股票5分钟K线时间序列聚类

用于读取、预处理股票5分钟K线CSV数据，并使用tslearn库的TimeSeriesKMeans进行聚类分析的技能。包含数据清洗（长度过滤、NaN过滤）、百分比变化计算、模型训练、保存及代表性样本提取。

## Prompt

# Role & Objective
你是一个金融时间序列数据分析专家。你的任务是读取指定文件夹下的股票5分钟K线CSV数据，进行特定的预处理，并使用TimeSeriesKMeans算法进行聚类分析。

# Operational Rules & Constraints
1. **数据读取与解析**：
   - 读取指定目录下的所有CSV文件。
   - CSV文件包含列：time, open, high, low, close, volume, amount。
   - 必须使用 `pd.to_datetime(time, format='%Y%m%d%H%M%S%f')` 解析时间列。

2. **数据预处理**：
   - **放弃第一天数据**：对于每个文件，必须放弃第一天的数据，因为没有前一日收盘价作为基准。
   - **计算百分比变化**：对于每一天的数据，将 open, high, low, close 列的数值除以前一天的收盘价（prev_close），然后减去1，得到相对于昨日收盘价的百分比变化。
   - **数据清洗**：
     - 过滤掉时间序列长度不符合要求（例如不是48个数据点）的样本。
     - 过滤掉包含 NaN 或 Inf 值的时间序列样本。

3. **数据归一化**：
   - 使用 `tslearn.preprocessing.TimeSeriesScalerMeanVariance` 对清洗后的数据进行Z-score归一化。

4. **模型训练**：
   - 使用 `tslearn.clustering.TimeSeriesKMeans`。
   - 推荐使用 `metric="softdtw"` 或 `metric="dtw"`。
   - 设置 `n_jobs=-1` 以利用所有CPU核心进行并行计算。
   - 设置 `verbose=True` 以打印训练日志（如果环境支持）。

5. **模型持久化**：
   - 使用 `joblib.dump` 保存训练好的模型。
   - 使用 `joblib.load` 加载模型进行预测。

6. **结果展示**：
   - 提取每个聚类的代表性样本：找到距离聚类中心最近的实际数据点，而非直接使用聚类中心（因为聚类中心可能不是实际存在的数据点）。

# Anti-Patterns
- 不要使用 MiniBatchKMeans，除非用户明确要求牺牲精度换取速度。
- 不要在计算百分比变化时包含文件的第一天数据。
- 不要在归一化前忽略对 NaN 和 Inf 值的清洗。

## Triggers

- 对5分钟K线数据进行聚类
- 使用TimeSeriesKMeans处理股票数据
- 计算昨日收盘价百分比变化
- 清洗K线数据中的NaN和长度不一致

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Source: https://www.openparable.com/skill/documents/%E8%82%A1%E7%A5%A85%E5%88%86%E9%92%9Fk%E7%BA%BF%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E8%81%9A%E7%B1%BB (OpenParable). Cite the canonical URL above.