人工神经网络 股价python

人工神经网络可以用于股价预测，其中常用的模型包括多层感知机（MLP）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。在Python中，可以使用各种深度学习框架（如TensorFlow、Keras、PyTorch等）来构建和训练这些模型。以下是一个使用Keras框架构建MLP模型对股价进行预测的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 读取股价数据
df = pd.read_csv('stock_price.csv')

# 创建特征和标签数据集
X = df.drop('Price', axis=1).values
y = df['Price'].values

# 构建MLP模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=X.shape[1], activation='relu'))
model.add(Dense(4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='linear'))
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32, verbose=2)

# 预测股价
predicted_price = model.predict(X)

其中，`stock_price.csv`是包含股价数据的CSV文件，`X`是特征数据集，`y`是标签数据集，`model`是建立的MLP模型，`compile`方法用于指定损失函数和优化器，`fit`方法用于训练模型，`predict`方法用于预测股价。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际上股价预测是一个非常复杂的问题，需要考虑众多因素，如市场情况、公司业绩、政策法规等。