帮我写一段图神经网络预测股票价格趋势的python代码

好的，以下是一段简单的图神经网络预测股票价格趋势的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf

# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 数据预处理
X = df.drop(['Date', 'Close'], axis=1).values
y = df['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[train_X.shape[1]]),
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['mean_absolute_error'])

# 训练模型
model.fit(train_X, train_y, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 预测测试集
predictions = model.predict(test_X)

# 输出预测结果
print(predictions)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要对数据进行更加细致的处理和特征工程，并且需要对模型进行调参和优化。