用python写一个股票程序

好的，我可以回答这个问题。使用Python编写股票程序可以使用一些第三方库，例如pandas、numpy和matplotlib等。可以使用pandas获取股票数据，使用numpy进行计算和分析，使用matplotlib进行可视化。同时，还可以使用一些机器学习算法来预测股票价格。需要注意的是，股票市场是非常复杂和不稳定的，程序的准确性和可靠性需要经过充分的测试和验证。

相关问题

用Python写一个股票预测

股票预测是一项非常复杂的任务，需要深入的数据分析和机器学习技术。这里提供一个基础的股票预测的 Python 代码，介绍基本的数据处理和模型构建流程。

首先，我们需要导入需要的库。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

接下来，我们需要获取历史股票数据。这里以雅虎财经为例，使用 pandas 库获取股票历史数据并进行可视化。

df = pd.read_csv('AAPL.csv')
df.head()

plt.figure(figsize=(16,8))
plt.title('Close Price History')
plt.plot(df['Close'])
plt.xlabel('Date', fontsize=18)
plt.ylabel('Close Price USD ($)', fontsize=18)
plt.show()

接下来，我们需要对数据进行处理，包括归一化和分割训练集和测试集。这里采用 MinMaxScaler 进行数据归一化和 80/20 的比例分割训练集和测试集。

# Create a new dataframe with only the 'Close' column
data = df.filter(['Close'])

# Convert the dataframe to a numpy array
dataset = data.values

# Get the number of rows to train the model on
training_data_len = int(np.ceil( len(dataset) * 0.8 ))

# Scale the data
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) 
scaled_data = scaler.fit_transform(dataset)

# Create the training data set
train_data = scaled_data[0:training_data_len, :]

# Split the data into x_train and y_train data sets
x_train = []
y_train = []

for i in range(60, len(train_data)):
    x_train.append(train_data[i-60:i, 0])
    y_train.append(train_data[i, 0])

# Convert the x_train and y_train to numpy arrays 
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

# Reshape the data
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], x_train.shape[1], 1))

接下来，我们可以开始构建 LSTM 模型，并使用训练集进行训练。这里使用了 2 层 LSTM 和 2 层 Dropout，最后添加一个全连接层作为输出层。模型的优化器采用 Adam。

# Build the LSTM model
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(x_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Train the model
model.fit(x_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

最后，我们使用测试集进行预测，并可视化预测结果。

# Create the testing data set
test_data = scaled_data[training_data_len - 60: , :]

# Create the x_test and y_test data sets
x_test = []
y_test = dataset[training_data_len:, :]

for i in range(60, len(test_data)):
    x_test.append(test_data[i-60:i, 0])

# Convert the data to a numpy array
x_test = np.array(x_test)

# Reshape the data
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], x_test.shape[1], 1))

# Get the models predicted price values 
predictions = model.predict(x_test) 
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# Plot the data
train = data[:training_data_len]
valid = data[training_data_len:]
valid['Predictions'] = predictions

plt.figure(figsize=(16,8))
plt.title('Model')
plt.xlabel('Date', fontsize=18)
plt.ylabel('Close Price USD ($)', fontsize=18)
plt.plot(train['Close'])
plt.plot(valid[['Close', 'Predictions']])
plt.legend(['Train', 'Val', 'Predictions'], loc='lower right')
plt.show()

这就是一个基础的股票预测的 Python 代码。需要注意的是，股票预测是一项复杂的任务，以上代码只是基础的流程，具体的预测效果需要根据具体情况进行优化和调整。

我想用python写一个股票回测程序，你有什么建议吗

以下是一些建议：

1. 选择一个合适的回测框架，例如backtrader、zipline等，这些框架提供了许多内置的函数和模块，可以方便地进行回测。

2. 获取历史股票数据，可以从Yahoo Finance、Google Finance等数据源中获取数据，也可以使用pandas-datareader包。

3. 定义回测策略，包括买入、卖出、持有等决策，可以使用技术分析指标、基本面分析等方法。

4. 进行回测，将策略应用于历史数据中，并计算回测结果，例如收益率、风险等指标。

5. 对回测结果进行分析和优化，根据回测结果对策略进行调整和优化，以提高回测效果。

6. 可以考虑使用机器学习技术，如神经网络、决策树等，来进行预测和优化。

7. 最后，可以将回测结果可视化，以便更好地理解和分析回测效果。