TensorFlow 是一个强大的机器学习框架，适合用于构建和训练预测模型。以下是一个使用 TensorFlow 进行股票价格预测的项目指南，包含关键步骤和示例代码。

项目步骤 🧰

  1. 数据收集
    获取历史股票数据（如开盘价、收盘价、成交量等），可从 金融数据平台 获取更多资源。

  2. 数据预处理

    • 清洗数据（处理缺失值、异常值）
    • 特征工程（如计算技术指标：MA、RSI）
    • 划分训练集与测试集
    数据预处理

  3. 构建模型
    使用 LSTM 等时间序列模型，示例代码如下：

    import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

  4. 模型训练与评估

    • 训练模型并保存检查点
    • 使用测试集评估预测效果
    模型训练

  5. 预测与可视化
    生成未来价格预测，并对比实际值：

    predicted_prices = model.predict(X_test)
plt.plot(actual_prices, label='实际价格')
plt.plot(predicted_prices, label='预测价格')
plt.legend()
plt.show()

注意事项 ⚠️

  • 股票预测存在不确定性，模型结果仅供参考
  • 建议结合其他分析工具（如 Python数据分析）提高准确性
  • 注意数据源的合法性和时效性

扩展阅读 📚

股票预测