📈 使用 TensorFlow 实现股票预测入门指南

TensorFlow 是 Google 开源的机器学习框架，适合用于金融时间序列预测。以下是构建股票预测模型的关键步骤：

1. 数据准备

   • 获取历史股价数据（如 AAPL、TSLA 等）
   • 使用 pandas 处理缺失值和异常值
   • 特征工程：添加技术指标（MACD、RSI 等）
   

2. 模型构建

   • 尝试 LSTM 神经网络（适合时序数据）
   • 使用 tf.data 创建训练/验证数据集
   • 添加注意力机制提升预测精度
   • 示例代码片段：

     model = tf.keras.Sequential([
         tf.keras.layers.LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)),
         tf.keras.layers.Dropout(0.2)
     ])
     

3. 训练与优化

   • 使用滑动窗口划分训练集（如 60 天窗口）
   • 添加早停机制防止过拟合
   • 可视化训练损失曲线：

4. 预测与验证

   • 使用 model.predict() 生成未来股价预测
   • 计算 RMSE、MAE 等评估指标
   • 建议结合 量化交易策略 进行风险控制

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