TCN股票预测python代码

以下是一个TCN股票预测的Python代码示例：

首先，需要安装tcn库，可以使用pip命令进行安装：

pip install tcn

然后，可以使用以下代码进行TCN股票预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from tcn import TCN
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense
from tensorflow.keras.models import Model

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 获取输入和输出数据
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X = scaler.fit_transform(X)
y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建TCN模型
input_layer = Input(shape=(X_train.shape[1],))
tcn_layer = TCN(nb_filters=64, kernel_size=2, dropout_rate=0.2)(input_layer)
output_layer = Dense(1)(tcn_layer)
model = Model(inputs=[input_layer], outputs=[output_layer])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

# 反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)
y_test = scaler.inverse_transform(y_test)

# 输出结果
print('预测结果：', y_pred)
print('实际结果：', y_test)

需要注意的是，以上代码中的`stock_data.csv`文件应该是一个包含股票历史数据的CSV文件，其中每一行代表一个时间步，每一列代表一个特征。在代码中，我们使用了TCN模型进行股票价格的预测，并且使用了均方误差（MSE）作为损失函数进行模型训练。最后，我们将预测结果和实际结果输出，以便进行比较和评估。