帮我写一段GNN预测股票价格趋势的python代码

好的，以下是一段简单的GNN预测股票价格趋势的Python代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
import spektral

# 加载数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 数据预处理
X = df.drop(['Date', 'Close'], axis=1).values
y = df['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
train_X, test_X = X[:train_size], X[train_size:]
train_y, test_y = y[:train_size], y[train_size:]

# 构建图数据
A = spektral.utils.graphs.normalize_adjacency(spektral.utils.graphs.get_adjacency(train_X))
graph = spektral.utils.graphs.Graph(x=train_X, a=A, y=train_y)

# 定义模型
model = spektral.models.GCN(units=64, activation='relu')
model.compile(loss='mean_squared_error',
              optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(),
              metrics=['mean_absolute_error'])

# 训练模型
model.fit(graph, epochs=100, batch_size=32, verbose=0)

# 预测测试集
A_test = spektral.utils.graphs.normalize_adjacency(spektral.utils.graphs.get_adjacency(test_X))
graph_test = spektral.utils.graphs.Graph(x=test_X, a=A_test, y=test_y)
predictions = model.predict(graph_test)

# 输出预测结果
print(predictions)

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用中还需要对数据进行更加细致的处理和特征工程，并且需要对模型进行调参和优化。同时，由于GNN需要构建图数据，需要使用专门的库（如spektral）进行处理。