python预测股票价格项目代码
时间: 2023-07-26 21:25:19 浏览: 127
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:
```python
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。
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#### 引用[.reference_title]
- *1* [深度强化学习算法(A3C)预测未来股票走势](https://blog.csdn.net/qq_40072213/article/details/123073712)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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