python股票收盘价预测代码

这是一个简单的使用线性回归模型预测股票收盘价的 Python 代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 提取特征和标签
X = data.drop(['Close'], axis=1)
y = data['Close']
# 初始化线性回归模型
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测收盘价
predict = model.predict([[feature1, feature2, ...]])
print(predict)

其中，`stock_data.csv` 是股票历史数据的 CSV 文件，包含多个特征列和一个收盘价标签列；`feature1, feature2, ...` 是待预测的特征值。在实际应用中，可以根据需要调整特征和模型参数，例如使用多项式回归模型、加入更多特征等等。