news 2026/8/29 10:14:11

股票智能预测系统(Python代码,可以自主选择预测模型,被预测的为每天的收盘价格,代码有详细注释),很容易替换为其它时序数据集,其它模型也很容易被加进去,已经留了增加其它模型的位置

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张小明

前端开发工程师

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股票智能预测系统(Python代码,可以自主选择预测模型,被预测的为每天的收盘价格,代码有详细注释),很容易替换为其它时序数据集,其它模型也很容易被加进去,已经留了增加其它模型的位置

(运行视频:股票智能预测系统(Python代码,可以自主选择预测模型,很容易替换为其它数据集或增加模型)_哔哩哔哩_bilibili

1.数据集(开始时间:2015-05-27点,截止时间:2020-05-22 )

美股苹果公司股票

dateclosehighlowopenvolume
2015-05-27 00:00:00+00:00132.045132.26130.05130.3445833246
2015-05-28 00:00:00+00:00131.78131.95131.1131.8630733309
2015-05-29 00:00:00+00:00130.28131.45129.9131.2350884452
2015-06-01 00:00:00+00:00130.535131.39130.05131.232112797
2015-06-02 00:00:00+00:00129.96130.655129.32129.8633667627
2015-06-03 00:00:00+00:00130.12130.94129.9130.6630983542
2015-06-04 00:00:00+00:00129.36130.58128.91129.5838450118
2015-06-05 00:00:00+00:00128.65129.69128.36129.535626800
2015-06-08 00:00:00+00:00127.8129.21126.83128.952674786
2015-06-09 00:00:00+00:00127.42128.08125.62126.756075420
2015-06-10 00:00:00+00:00128.88129.34127.85127.9239087250
2015-06-11 00:00:00+00:00128.59130.18128.475129.1835390887
2015-06-12 00:00:00+00:00127.17128.33127.11128.18536886246
2015-06-15 00:00:00+00:00126.92127.24125.71126.143988946
2015-06-16 00:00:00+00:00127.6127.85126.37127.0331494131
2015-06-17 00:00:00+00:00127.3127.88126.74127.7232918071
2015-06-18 00:00:00+00:00127.88128.31127.22127.2335407220
2015-06-19 00:00:00+00:00126.6127.82126.4127.7154716887
2015-06-22 00:00:00+00:00127.61128.06127.08127.4934039345
2015-06-23 00:00:00+00:00127.03127.61126.8792127.4830268863
2015-06-24 00:00:00+00:00128.11129.8127.12127.2155280855
2015-06-25 00:00:00+00:00127.5129.2127.5128.8631938100
2015-06-26 00:00:00+00:00126.75127.99126.51127.6744066841
2015-06-29 00:00:00+00:00124.53126.47124.48125.4649161427
2015-06-30 00:00:00+00:00125.425126.12124.86125.5744370682

截止时间:

2020-05-01 00:00:00+00:00289.07299285.85286.2560154175
2020-05-04 00:00:00+00:00293.16293.69286.3172289.1733391986
2020-05-05 00:00:00+00:00297.56301294.46295.0636937795
2020-05-06 00:00:00+00:00300.63303.24298.87300.4635583438
2020-05-07 00:00:00+00:00303.74305.17301.97303.2228803764
2020-05-08 00:00:00+00:00310.13310.35304.29305.6433511985
2020-05-11 00:00:00+00:00315.01317.05307.24308.136486561
2020-05-12 00:00:00+00:00311.41319.688310.91317.8340575263
2020-05-13 00:00:00+00:00307.65315.95303.21312.1550155639
2020-05-14 00:00:00+00:00309.54309.79301.53304.5139732269
2020-05-15 00:00:00+00:00307.71307.9300.21300.3541587094
2020-05-18 00:00:00+00:00314.96316.5310.3241313.1733843125
2020-05-19 00:00:00+00:00313.14318.52313.01315.0325432385
2020-05-20 00:00:00+00:00319.23319.52316.2316.6827876215
2020-05-21 00:00:00+00:00316.85320.89315.87318.6625672211
2020-05-22 00:00:00+00:00318.89319.23315.35315.7720450754

2.特征输入为前五天的收盘价格,标签是第六天的收盘价格(很容易替换输入特征为五个或多个的其它数据集)

模型有RNN、LSTM和CNN-LSTM模型,三个均被调整到各自最优结构,其它模型也很容易被加进去,已经留了增加其它模型的位置

3.效果

RNN模型

LSTM模型

CNN-LSTM模型

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