python预测股价代码

以下是一个简单的 Python 代码示例，使用线性回归模型预测股票价格：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 准备数据
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

# 创建模型
model = LinearRegression()

# 训练模型
model.fit(X, y)

# 预测股票价格
prediction = model.predict([[100, 50, 75]])

print(prediction)

这里假设数据集已经存在一个名为 `stock.csv` 的 CSV 文件，其中第一列是股票价格，后面的列是相关变量（例如，市盈率、市净率等）。代码读取数据集，将目标变量和特征变量分开，并使用线性回归模型进行训练。最后，使用训练好的模型对新数据进行预测。