bp神经网络预测茅台股价

### 使用BP神经网络实现茅台股票价格预测

为了使用BP（反向传播）神经网络来预测贵州茅台（600519.SH）的股票价格，可以从以下几个方面着手：

#### 数据准备
首先需要收集并预处理用于训练和测试的数据集。可以通过Tushare API获取历史交易数据，并将其保存到CSV文件中以便后续操作。

import tushare as ts
import pandas as pd

ts.set_token('你的token')
pro = ts.pro_api()
train_data = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20000101', end_date='20211231')
train_data.to_csv('maotai_train_data.csv', index=False)

#### 特征工程与标签构建
接着要对原始数据进行特征提取以及创建目标变量。这里可以选择开盘价、最高价、最低价等多个字段作为输入特征；而收盘价则被设为目标值。同时还需要计算一些技术指标如移动平均线等辅助模型更好地理解股价走势[^1]。

#### 构建BP神经网络模型
定义一个多层感知机结构来进行回归任务的学习过程。考虑到时间序列特性，在设计架构时应适当增加隐藏层数量及节点数目以增强表达能力。此外还需注意初始化权重参数的方式以免陷入局部最优解问题。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential([
    Dense(64, input_dim=features.shape[1], activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(32, activation='relu'),
    Dropout(0.2),
    Dense(1)  # 输出层只有一个单元表示预测的收盘价
])

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

#### 训练与评估模型
划分好训练集和验证集合之后就可以开始正式训练了。期间建议设置早停机制防止过拟合现象发生。完成一轮完整的迭代后记得保存最佳版本下的权重文件供日后加载使用。

history = model.fit(
    X_train_scaled,
    y_train,
    epochs=100,
    batch_size=32,
    validation_split=0.2,
    callbacks=[EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)],
)

# Save the trained weights to a file.
model.save_weights('./checkpoints/bpnn_stock_prediction_checkpoint')

#### 可视化结果展示
最后一步便是绘制图表直观呈现实际值同预测值之间的差异情况。对于每一个时间节点都按照之前设定的颜色方案标记涨跌状态——当期收盘价大于等于开盘价时绘制成红色线条；否则就用绿色代替之。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(test_dates, test_actual_prices, label="Actual Prices", color="blue")
plt.scatter(pred_higher_opening_idx, pred_higher_closing_price, c='red', marker='o', alpha=.7, s=100, edgecolors='w', linewidths=1, zorder=5)
plt.scatter(pred_lower_opening_idx, pred_lower_closing_price, c='green', marker='v', alpha=.7, s=100, edgecolors='w', linewidths=1, zorder=5)
plt.title("Moutai Stock Price Prediction Using BP Neural Network")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Price (CNY)")
plt.legend(loc="best")
plt.show()