神经网络预测股价python talib_用机器学习来预测股价（代码+文档）——2018年iNTUtion决赛大作！...

非常不错的主题！使用机器学习来预测股价是当前非常热门的研究领域之一。我可以给你一些关于使用Python和TA-Lib库进行股价预测的建议。

首先，你需要了解什么是TA-Lib。TA-Lib是一个流行的技术分析库，它提供了各种技术分析指标，如移动平均线、相对强弱指数和布林带等。使用TA-Lib，你可以方便地计算这些指标，然后用于机器学习模型的训练。

其次，你需要选择适合的机器学习算法。常见的机器学习算法包括线性回归、随机森林和神经网络等。在选择算法时，你需要考虑到数据的特征和量级，以及算法的可解释性和准确性等因素。

最后，你需要准备好数据，包括历史股价数据、技术分析指标和其他可能影响股价的因素，如宏观经济指标和公司财务数据等。你可以使用Python中的pandas和numpy库来处理数据，并使用scikit-learn库来训练机器学习模型。

下面是一个简单的股价预测代码示例，使用线性回归算法和TA-Lib库：

import talib
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取股价数据
df = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 计算技术分析指标
df['ma20'] = talib.MA(df['close'].values, timeperiod=20)
df['rsi14'] = talib.RSI(df['close'].values, timeperiod=14)

# 准备训练数据
X = df[['ma20', 'rsi14']].values
y = df['close'].values

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测股价
today_ma20 = talib.MA(df['close'].values[-20:], timeperiod=20)[-1]
today_rsi14 = talib.RSI(df['close'].values[-14:], timeperiod=14)[-1]
today_features = np.array([today_ma20, today_rsi14]).reshape(1, -1)
predicted_price = model.predict(today_features)

print("Today's predicted stock price:", predicted_price[0])

当然，这只是一个简单的示例，你可以根据你的需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！