要在 Python 中创建股票预测算法，您需要执行以下步骤：
- 收集您要预测的股票的历史数据。您可以使用金融 API 或网络抓取来获取此数据。确保获取多年的数据，因为它将用于训练预测模型。
- 通过清理和组织数据来预处理数据。这可能包括删除缺失值、处理离群值以及将数据转换为适合建模的格式。
- 将数据拆分为训练集和测试集。训练集将用于训练预测模型，而测试集将用于评估模型的性能。
- 选择一个预测模型并在训练数据上对其进行训练。有许多不同的模型可用于股票预测，例如线性回归、决策树和支持向量机。
- 在测试数据上测试模型并评估其性能。您可以使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 等指标来衡量模型的准确性。
- 通过调整其超参数和/或使用不同的模型架构来微调模型。
- 使用经过训练的模型对看不见的数据进行预测，例如未来的股票价格。
值得注意的是，股票预测是一项具有挑战性的任务，很难达到很高的准确性。影响股价的因素有很多，很难在预测模型中考虑所有因素。因此，在解释您的预测结果时务必谨慎。
import pandas as pd import numpy as np # Load the data df = pd.read_csv('stock_data.csv') # Preprocess the data df.dropna(inplace=True) # Remove rows with missing values df = df[df['Close'] > 0] # Remove rows with invalid close price # Split the data into training and testing sets train_data = df[df['Date'] < '2020-01-01'] test_data = df[df['Date'] >= '2020-01-01'] # Choose a prediction model model = LinearRegression() # Train the model on the training data X_train = train_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']] y_train = train_data['Close'] model.fit(X_train, y_train) # Test the model on the testing data X_test = test_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']] y_test = test_data['Close'] predictions = model.predict(X_test) # Evaluate the model's performance mae = mean_absolute_error(y_test, predictions) rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions)) print(f'MAE: {mae:.2f}') print(f'RMSE: {rmse:.2f}') # Fine-tune the model (optional) # ... # Make predictions on unseen data # ... 复制代码
此代码假定您有一个包含历史股票数据的 stock_data.csv 文件，并且该数据包括开盘价、最高价、最低价、成交量和收盘价列。该代码通过删除缺失值和无效收盘价行来预处理数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。然后，代码在训练数据上训练线性回归模型，在测试数据上测试模型，并使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 评估模型的性能。最后，代码展示了如何微调模型（可选）并对未见数据进行预测。
以下是 stock_data.csv 文件的示例：
Date,Open,High,Low,Close,Volume 2020-01-02,148.25,150.62,146.87,150.06,20768456 2020-01-03,150.01,151.44,149.56,150.47,19819854 2020-01-06,150.72,152.43,149.57,151.5,23793456 2020-01-07,151.5,152.44,150.49,151.74,26989857 2020-01-08,151.7,152.92,150.9,152.09,22369456 2020-01-09,152.31,153.72,152.01,153.61,23445678 ... 复制代码
该文件包含一家公司的每日股票数据，每天一行。这些列是：
Date : 股票数据的日期
Open : 当天股票的开盘价
High : 当天股票的最高价
Low : 当天股票的最低价
Close : 当天股票的收盘价that day
Volume : 当天成交的股数
您可能还有其他列，具体取决于您拥有的数据和预测模型的需要。
# Test the model on a single example example_input = np.array([150.01, 151.44, 149.56, 19819854]).reshape(1, -1) prediction = model.predict(example_input)[0] print(f'Prediction for input {example_input}: {prediction:.2f}') # Test the model on multiple examples test_inputs = np.array([ [148.25, 150.62, 146.87, 20768456], [152.31, 153.72, 152.01, 23445678], [149.06, 149.40, 148.46, 15423456] ]) predictions = model.predict(test_inputs) print(f'Predictions for inputs {test_inputs}: {predictions}') # Test the model on the entire testing set predictions = model.predict(X_test) print(f'Predictions for entire test set: {predictions}') 复制代码
此代码显示了如何在单个示例、多个示例和整个测试集上测试您的模型。对于每个测试，代码都会打印模型所做的预测。然后，您可以将预测与实际股票价格进行比较，以查看模型的执行情况。
作者：happyEnding
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来源：稀土掘金
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