已经有股票的历史数据了使用Jupyter Notebook实现机器学习股票预测

### 使用Jupyter Notebook和机器学习算法进行股票价格预测

#### 准备工作
为了利用Jupyter Notebook进行股票价格预测，需先安装必要的库并加载所需的数据集。通常使用的Python库有`pandas`用于数据分析、`numpy`用于数值运算以及`scikit-learn`作为机器学习工具包。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

#### 加载与探索数据
读取已有的历史数据文件到Pandas DataFrame中以便于后续操作。假设CSV文件包含了日期、收盘价等字段。

data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
print(data.head())

#### 特征工程
创建新的特征来增强模型的表现力，比如移动平均线、收益率等指标可以提供额外的信息给训练过程[^1]。

# 计算简单移动平均(SMA)，这里以5天为例
data['SMA_5'] = data['Close'].rolling(window=5).mean()

# 添加前一天的收盘价变化率作为特征之一
data['Return'] = data['Close'].pct_change()

#### 划分测试集与训练集
将原始数据分为两部分：一部分用来训练模型；另一部分则保留下来评估模型性能。

X = data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume', 'SMA_5']].dropna()  # 输入变量
y = X.pop('Close')                                             # 输出目标

# 将80%的数据划入训练集合，剩余20%留作验证
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

#### 数据标准化
由于不同特征之间可能存在数量级差异较大情况，因此需要通过缩放使它们处于相似范围内，这有助于提高某些类型的ML算法效率。

scaler = StandardScaler().fit(X_train)

X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

#### 构建与训练模型
选择合适的回归器（如线性回归），对其进行拟合，并查看其在训练集上的表现。

model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

predictions = model.predict(X_test_scaled)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f'Mean Squared Error on Test Set: {mse:.2f}')

#### 结果分析
最后一步是对得到的结果做出解释说明，包括但不限于误差大小、趋势吻合程度等方面考量。