卷积神经网络股票预测

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在股票预测中也有一定的应用。CNN是一种深度学习模型，主要用于图像识别和处理。在股票预测中，CNN可以用于分析股票的历史价格数据，提取特征并预测未来的股票走势。

下面是一个使用CNN进行股票预测的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 准备数据
# 假设我们有一组股票的历史价格数据，存储在一个numpy数组中
# 数据的形状为 (样本数, 时间步长, 特征数)
data = np.random.random((1000, 10, 1))
labels = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# 构建CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(10, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, labels, epochs=10, batch_size=32)

# 使用模型进行预测
# 假设我们有一组新的股票价格数据，存储在一个numpy数组中
# 数据的形状为 (样本数, 时间步长, 特征数)
new_data = np.random.random((10, 10, 1))
predictions = model.predict(new_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

这段代码使用了Keras库来构建和训练CNN模型。首先，我们准备了一组股票的历史价格数据和对应的标签（涨或跌）。然后，我们构建了一个简单的CNN模型，包括一个卷积层、一个池化层和一个全连接层。最后，我们使用训练好的模型对新的股票价格数据进行预测，并打印预测结果。