python预测股价代码

下面是一个简单的 Python 代码示例，用于使用线性回归模型预测股价：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

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

# 准备数据
X = data['Open'].values.reshape(-1, 1)
y = data['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 创建模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测
today_open_price = 120
predicted_close_price = model.predict(np.array([today_open_price]).reshape(-1, 1))

print('预测的收盘价为：', predicted_close_price[0][0])

其中，`stock_prices.csv` 是包含了历史股价数据的 CSV 文件，`Open` 和 `Close` 分别代表当天开盘价和收盘价。模型使用 `LinearRegression` 类进行训练和预测。在预测时，输入当天的开盘价即可输出预测的收盘价。