使用 Jupyter Notebook 进行机器学习股票预测

### 使用Jupyter Notebook实现机器学习股票预测

#### 创建环境并安装必要的库
为了在Jupyter Notebook中进行股票预测，首先需要创建合适的Python环境，并安装所需的库。通常使用的库包括`pandas`用于数据处理、`numpy`用于数值计算以及`scikit-learn`或其他深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来构建模型。

conda create -n stock_prediction python=3.8
conda activate stock_prediction
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib jupyter tensorflow

#### 获取历史股价数据
获取高质量的历史价格数据对于训练有效的预测模型至关重要。可以利用Yahoo Finance API或者其他金融API服务提供商的数据接口下载所需时间序列数据集[^1]。

import yfinance as yf

ticker = 'AAPL'
data = yf.download(ticker, start='2015-01-01', end='2023-01-01')
print(data.tail())

#### 数据预处理与特征工程
对原始数据执行清洗操作去除缺失值；接着基于现有字段创造更多有意义的新特性变量，比如移动平均线等指标作为输入给到后续建模过程之中。

# 计算简单移动均线(SMA)，这里取窗口大小为7天
data['SMA_7'] = data['Close'].rolling(window=7).mean()

# 剔除含有NaN的行
cleaned_data = data.dropna()

#### 构建预测模型
选择适当类型的回归算法（例如随机森林、支持向量机），也可以尝试采用循环神经网络(RNN)这样的复杂结构来进行更精确的时间序列预测任务。此处以简单的线性回归为例展示基本流程：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

X = cleaned_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume', 'SMA_7']]
y = cleaned_data['Adj Close']

# 划分训练集测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

#### 可视化结果对比实际收盘价
最后一步就是绘制图表直观比较我们的预测值同真实市场表现之间的差异情况，从而评估所建立起来的这个简易版股票趋势预报系统的准确性如何了。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(14, 7))
plt.plot(cleaned_data.index[-len(y_test):], predictions, label="Predictions", color="red")
plt.plot(cleaned_data.index[-len(y_test):], y_test.values, label="Actual Prices", alpha=.5)
plt.legend(loc="best")
plt.title(f"{ticker} Stock Price Prediction vs Actuals")
plt.show()