用keras预测股价程度

由于股价的变化受到多种因素的影响，例如市场情绪、公司业绩、经济政策等，因此股价的预测是一个极其复杂的任务。不过，我们可以利用一些技术指标和历史数据进行预测，以下是一个用keras预测股价的基本示例：

1. 数据准备

首先需要准备一些历史股价数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等。这些数据可以从各大交易所的API获取，也可以从财经网站、新闻网站等公开渠道获取。在这里我们以雅虎财经提供的历史数据为例，将数据下载为CSV格式。

2. 数据预处理

将下载的CSV文件读取为Pandas DataFrame格式，并进行数据预处理。包括数据清洗、数据归一化等。数据清洗主要是去除缺失值和异常值，数据归一化则是将数据缩放到一定范围内，常用的方法有MinMaxScaler和StandardScaler。

3. 特征工程

根据历史股价数据，我们可以提取一些技术指标作为模型的输入特征，例如移动平均线（MA）、相对强弱指标（RSI）、随机指标（KDJ）等。这些指标可以帮助我们更好地理解股价的走势和趋势。

4. 模型选择和训练

在选择模型时，我们可以采用传统的机器学习模型，例如决策树、支持向量机等，也可以采用深度学习模型，例如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。在这里我们选择了一个简单的LSTM模型，通过训练历史数据，预测未来股价的走势。

5. 模型评估

为了评估模型的预测效果，我们可以采用一些指标，例如平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等。这些指标可以帮助我们了解模型的预测精度和稳定性。

6. 模型应用

最后，我们可以将训练好的模型应用于实际的股票交易中，根据模型的预测结果，进行交易决策。需要注意的是，股票交易具有高风险性，投资前请务必了解相关风险和规则。

总之，股价的预测是一个极其复杂的任务，需要综合考虑多种因素和指标，才能得出较为准确的预测结果。利用机器学习和深度学习等技术手段，可以辅助我们进行股价预测，但仍需要结合实际情况进行判断和决策。