股票预测Python源代码
时间: 2024-06-14 14:02:27 浏览: 13
股票预测是一个复杂的问题,通常涉及到金融时间序列分析、机器学习和统计建模。在Python中,有许多库可以帮助进行这种预测,比如`pandas`, `numpy`, `scikit-learn`, `tensorflow`或`pytorch`等。以下是一个简单的示例,展示如何使用线性回归作为基础模型来进行股票价格预测:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 加载数据(假设你已经有了CSV文件)
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 数据预处理:设置日期为索引,提取特征和目标变量
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
y = df['Price']
X = df.drop(['Price'], axis=1)
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)
# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测
y_pred = model.predict(X_test)
# 评估性能
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)
```
请注意,这只是一个非常基础的示例,实际的股票价格预测会更复杂,可能需要考虑更多的技术指标、时间序列模型(如ARIMA或LSTM)、特征工程、异常值检测以及回测等。