然后是数据预处理，郝强在进行数据分析之前，需要对数据进行预处理，例如清洗、缺失值处理、数据转换等。这可以通过使用 Python 中的数据分析库（如 pandas、numpy 等）来完成。

之后是特征选择。郝强需要选择合适的特征来进行预测。这些特征包括价格、成交量、开盘价、收盘价、移动平均值、相对强度指标等。特征的选择郝强通过使用统计方法（如相关系数、信息增益等）或者机器学习算法（如随机森林、决策树等）来完成。

下面就到了模型训练，郝强使用选择的特征和历史数据来训练模型。郝强使用前世掌握的多种先进机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。模型的训练通过使用 Python 中的机器学习库（如 sklearn、TensorFlow 等）来完成。

然后还要进行模型评估。郝强使用多种评估指标，如均方误差、准确率、召回率、F1 值等。模型的评估同样通过使用 Python 中的评估库（如 sklearn、pandas 等）来完成。对训练的模型进行评估，确定其准确性。

经过几天时间的投入研究，郝强使用训练好的模型来进行预测，将新的恒指期货数据作为输入，然后模型就会输出预测的价格。

郝强还在现有技术条件下，勉强做了个可视化界面。将预测结果以图表的形式展示出来，以便雪芝能更好地理解。

大功告成，郝强也很兴奋，把雪芝喊过来，得意地给她演示自己的成果。

“哇！老布！这太不可思议了！”

雪芝虽然经过学习，现在对于电脑操作不再陌生，但是也没见识过这么高科技的东西。

雪芝马上根据预测结果进行实际验证，几天时间买入卖出都让数据说话，的确比人的主观臆断更可靠。

小行情抓取机会的准确率很高，雪芝这下子有了随身的电脑高参，玩的不亦乐乎，交易操作的判断更加快准狠！没有了之前的深思熟虑和来回纠结。

雪芝思想压力一放松，这几天兴奋的睡不着，等哄孩子睡下就和郝强转移到隔壁房间，面对雪芝的虎狼之姿，郝强可以不用收着了，火力完全放开，斗个旗鼓相当！