Python 价格预测代码

Python 中用于价格预测的代码通常涉及机器学习算法，例如时间序列分析、回归模型等。这里是一个简单的示例，我们将使用ARIMA（自回归整合移动平均）模型来预测股票价格：

# 导入必要的库
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设我们有一个CSV数据集叫做'data.csv'，其中包含'Close'列代表收盘价
data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# 数据预处理
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:]

model = ARIMA(train_data['Close'], order=(5,1,0))  # 确定模型参数，这里是(5,1,0)，这需要通过模型选择技巧调整
model_fit = model.fit(disp=0)

# 拟合后的预测
predictions = model_fit.predict(start=len(train_data), end=len(data) - 1)

# 可视化结果
plt.plot(data['Close'], label='Actual Price')
plt.plot(predictions, color='red', label='Predicted Price')
plt.legend()
plt.show()

# 评估预测性能
error = (predictions - test_data['Close']) / test_data['Close']
print("Mean Absolute Error:", np.mean(np.abs(error)))

请注意，这只是一个基础示例，实际价格预测会更复杂，可能需要特征工程、特征选择、超参数优化以及更复杂的模型（如LSTM或Prophet）。同时，金融市场的预测还受到许多外部因素的影响，所以结果不应直接用于投资决策。