神经网络股权票定价代码

神经网络在股票价格预测中常用于构建复杂模型，因为它们能够从大量历史数据中学习非线性的模式。一个基本的神经网络股价定价代码示例可能会包含以下几个步骤：

1. **导入库**：首先，需要导入相关的机器学习和数据分析库，如TensorFlow、Keras或PyTorch。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM

2. **数据加载与预处理**：
- 加载股票历史数据，并将其转换为适合训练模型的格式。
- 可能会使用滑动窗口技术，提取特征并分割成输入（过去的价格）和输出（未来的价格）。

data = pd.read_csv('stock_data.csv')
data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data.set_index('Date', inplace=True)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1, 1))

3. **创建LSTM模型**：
- 使用长短期记忆(LSTM)层来捕捉时间序列数据中的长期依赖性。

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

4. **模型编译与训练**：
- 编译模型，指定损失函数和优化器，然后进行训练。

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

5. **模型预测与回测**：
- 对测试集进行预测，并将结果反归一化。

y_pred = model.predict(X_test)
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)