我想在3个树莓派4上搭建一个股票分析系统,分析A股涨跌可能性,一台获取历史股票数据,一条建立数据库,一台用于神经网络分析,三台树莓派都在192.168.1.1的局域网中,编程语言用Python,应该怎么弄?可以分别给出代码么?
时间: 2024-05-05 15:15:47 浏览: 10
首先,需要安装Python和相关库,比如pandas、numpy、scikit-learn等。
1. 获取历史股票数据:
可以使用tushare库获取A股历史数据,代码如下:
```
import tushare as ts
# 获取股票历史数据
data = ts.get_hist_data('600036', start='2010-01-01', end='2020-12-31')
print(data)
```
2. 建立数据库:
可以使用sqlite3库建立数据库,代码如下:
```
import sqlite3
# 建立数据库连接
conn = sqlite3.connect('stock.db')
cursor = conn.cursor()
# 创建数据表
cursor.execute('''
CREATE TABLE IF NOT EXISTS stock (
code TEXT,
date TEXT,
open REAL,
close REAL,
high REAL,
low REAL,
volume REAL,
price_change REAL,
p_change REAL
)
''')
# 插入数据
cursor.execute('''
INSERT INTO stock (code, date, open, close, high, low, volume, price_change, p_change)
VALUES ('600036', '2020-12-31', 70.80, 71.06, 71.25, 70.21, 2066297.00, -0.20, -0.28)
''')
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭连接
conn.close()
```
3. 神经网络分析:
可以使用tensorflow库建立神经网络模型,代码如下:
```
import tensorflow as tf
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
data = pd.read_csv('stock.csv')
# 划分训练集和测试集
train_data, test_data, train_label, test_label = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2)
# 建立模型
model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(train_data.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1)
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
# 训练模型
model.fit(train_data, train_label, epochs=100, validation_data=(test_data, test_label))
```
以上仅为示例代码,具体还需根据实际需求进行修改和完善。