python做BP神经网络东方财富网股票预测代码

以下是一个简单的Python BP神经网络股票预测代码，使用东方财富网股票数据：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 特征选择，仅保留收盘价
df = df[['close']]

# 数据预处理，归一化
scaler = StandardScaler()
df = scaler.fit_transform(df)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_data = df[:train_size]
test_data = df[train_size:]

# 构建BP神经网络模型
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)

# 拟合数据
mlp.fit(train_data[:-1], train_data[1:])

# 预测
predictions = mlp.predict(test_data[:-1])

# 反归一化
predictions = scaler.inverse_transform(predictions.reshape(-1, 1))

# 输出结果
print(predictions)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际使用中需要根据具体需求进行修改和调整。另外，股票预测是一个非常复杂的问题，仅仅通过一个BP神经网络可能无法获得非常准确的预测结果，需要结合其他方法和策略。