用Python写预测股票收益的代码

当然可以，以下是用Python编写预测股票收益的简单代码：

首先，我们需要使用pandas库来获取股票价格数据。假设我们使用的是雅虎财经的数据源，可以按如下方式获取：

import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web

# 获取股票数据
df = web.DataReader('AAPL', 'yahoo', start_date, end_date)

这里我们使用了AAPL（苹果公司）作为例子，start_date和end_date是起始日期和截止日期，需要根据具体情况设置。此时，df就是一个包含AAPL股票价格信息的DataFrame。

接下来，我们可以使用pandas和NumPy库来计算股票的收益率：

import numpy as np

# 计算收益率
df['Returns'] = np.log(df['Adj Close']/df['Adj Close'].shift(1))

这里使用了对数收益率来计算收益，将结果存储在名为Returns的列中。

最后，我们可以使用机器学习算法来预测股票收益。这里我们以线性回归为例，使用sklearn库来实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = df[['Returns']].dropna()
y = X['Returns']
X = X[['Returns']]

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测收益
predict = model.predict(X)

这里，我们使用Returns列作为特征（X），将Returns列中的下一天收益作为目标（y），训练一个线性回归模型，然后使用训练好的模型来预测未来收益。

以上就是一个简单的用Python编写预测股票收益的代码示例。当然，这只是一个简单的示例，实际应用中需要考虑更多因素，如技术指标、基本面数据等。