python预测股票价格项目代码

以下是一个简单的Python代码，可以使用线性回归模型预测股票价格：

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

# 读取数据集
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 观察数据集
print(data.head())

# 划分训练集和测试集
train_data = data[:int(0.8*len(data))]
test_data = data[int(0.8*len(data)):]

# 创建模型对象
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(train_data[['Open', 'High', 'Low']], train_data['Close'])

# 测试模型
predictions = model.predict(test_data[['Open', 'High', 'Low']])

# 计算均方差
mse = np.mean((predictions - test_data['Close']) ** 2)

# 打印均方差
print('均方差:', mse)

需要注意的是，这只是一个简单的预测股票价格的代码示例，实际上，预测股票价格是一个复杂的问题，需要考虑很多因素，如市场趋势、公司业绩等等。因此，需要更加复杂的模型和更多的数据来提高预测的准确性。