Python 中的股票预测算法

happyEnding
383 阅读3分钟

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 2 月更文挑战」的第 5 天，点击查看活动详情 要在 Python 中创建股票预测算法，您需要执行以下步骤：

  1. 收集您要预测的股票的历史数据。您可以使用金融 API 或网络抓取来获取此数据。确保获取多年的数据，因为它将用于训练预测模型。
  2. 通过清理和组织数据来预处理数据。这可能包括删除缺失值、处理离群值以及将数据转换为适合建模的格式。
  3. 将数据拆分为训练集和测试集。训练集将用于训练预测模型，而测试集将用于评估模型的性能。
  4. 选择一个预测模型并在训练数据上对其进行训练。有许多不同的模型可用于股票预测，例如线性回归、决策树和支持向量机。
  5. 在测试数据上测试模型并评估其性能。您可以使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 等指标来衡量模型的准确性。
  6. 通过调整其超参数和/或使用不同的模型架构来微调模型。
  7. 使用经过训练的模型对看不见的数据进行预测，例如未来的股票价格。

值得注意的是，股票预测是一项具有挑战性的任务，很难达到很高的准确性。影响股价的因素有很多，很难在预测模型中考虑所有因素。因此，在解释您的预测结果时务必谨慎。

import pandas as pd
import numpy as np

# Load the data
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# Preprocess the data
df.dropna(inplace=True)  # Remove rows with missing values
df = df[df['Close'] > 0]  # Remove rows with invalid close price

# Split the data into training and testing sets
train_data = df[df['Date'] < '2020-01-01']
test_data = df[df['Date'] >= '2020-01-01']

# Choose a prediction model
model = LinearRegression()

# Train the model on the training data
X_train = train_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y_train = train_data['Close']
model.fit(X_train, y_train)

# Test the model on the testing data
X_test = test_data[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']]
y_test = test_data['Close']
predictions = model.predict(X_test)

# Evaluate the model's performance
mae = mean_absolute_error(y_test, predictions)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))
print(f'MAE: {mae:.2f}')
print(f'RMSE: {rmse:.2f}')

# Fine-tune the model (optional)
# ...

# Make predictions on unseen data
# ...

此代码假定您有一个包含历史股票数据的 stock_data.csv 文件，并且该数据包括开盘价、最高价、最低价、成交量和收盘价列。该代码通过删除缺失值和无效收盘价行来预处理数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。然后，代码在训练数据上训练线性回归模型，在测试数据上测试模型，并使用平均绝对误差 (MAE) 和均方根误差 (RMSE) 评估模型的性能。最后，代码展示了如何微调模型（可选）并对未见数据进行预测。

以下是 stock_data.csv 文件的示例：

Date,Open,High,Low,Close,Volume
2020-01-02,148.25,150.62,146.87,150.06,20768456
2020-01-03,150.01,151.44,149.56,150.47,19819854
2020-01-06,150.72,152.43,149.57,151.5,23793456
2020-01-07,151.5,152.44,150.49,151.74,26989857
2020-01-08,151.7,152.92,150.9,152.09,22369456
2020-01-09,152.31,153.72,152.01,153.61,23445678
...

该文件包含一家公司的每日股票数据，每天一行。这些列是：

Date : 股票数据的日期
Open : 当天股票的开盘价
High : 当天股票的最高价
Low : 当天股票的最低价
Close : 当天股票的收盘价that day
Volume : 当天成交的股数

您可能还有其他列，具体取决于您拥有的数据和预测模型的需要。

# Test the model on a single example
example_input = np.array([150.01, 151.44, 149.56, 19819854]).reshape(1, -1)
prediction = model.predict(example_input)[0]
print(f'Prediction for input {example_input}: {prediction:.2f}')

# Test the model on multiple examples
test_inputs = np.array([
    [148.25, 150.62, 146.87, 20768456],
    [152.31, 153.72, 152.01, 23445678],
    [149.06, 149.40, 148.46, 15423456]
])
predictions = model.predict(test_inputs)
print(f'Predictions for inputs {test_inputs}: {predictions}')

# Test the model on the entire testing set
predictions = model.predict(X_test)
print(f'Predictions for entire test set: {predictions}')

此代码显示了如何在单个示例、多个示例和整个测试集上测试您的模型。对于每个测试，代码都会打印模型所做的预测。然后，您可以将预测与实际股票价格进行比较，以查看模型的执行情况。

avatar
文章
阅读
粉丝