BP神经网络预测股票价格的代码

使用BP（Back Propagation）神经网络预测股票价格通常涉及数据预处理、模型训练和实际预测几个步骤。这里是一个简化的Python示例，使用Keras库搭建一个基本的神经网络模型：

# 导入所需库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设我们有一个包含历史股票价格的数据集df
data = df['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
data_normalized = scaler.fit_transform(data)
train_data_len = int(len(data_normalized) * 0.8)
train_data = data_normalized[:train_data_len]
test_data = data_normalized[train_data_len:]

# 划分输入和输出
X_train = train_data[:-1]
y_train = train_data[1:]
X_test = test_data[:-1]
y_test = test_data[1:]

# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=1))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)

# 可能需要进一步调整模型，如反归一化预测值，然后与真实值比较评估性能

这只是一个基础示例，实际操作中可能还需要添加滚动窗口技术、优化超参数、使用滞后特征等高级技巧。同时，股票市场受多种因素影响，预测精度难以保证。