1小时打造股票预测原型：RNN实战演示

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个股票价格趋势预测原型，使用RNN分析历史数据。功能：1.自动获取某支股票近期数据；2.训练简单预测模型；3.可视化显示实际值和预测值对比；4.支持调整预测天数；5.突出显示快速原型的特性而非生产级精度。提供风险提示免责声明。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在研究时间序列预测，想试试用RNN做个股票趋势预测的小demo。虽然知道股市预测很难准确，但作为技术验证还是挺有意思的。下面记录下我在InsCode(快马)平台上快速搭建原型的全过程。

1. 数据准备环节首先需要获取股票历史数据。我选择了某科技股的日线数据，包含开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量。通过平台的在线编辑器，可以直接调用金融数据API获取最近两年的数据，省去了本地下载文件的麻烦。

2. 数据预处理拿到原始数据后做了几个关键处理：

3. 将收盘价作为主要预测目标
4. 对数据进行标准化，消除量纲影响
5. 按7:3划分训练集和测试集

6. 构建滑动窗口生成时间序列样本

7. 模型搭建使用简单的RNN结构：

8. 单层LSTM单元
9. 全连接输出层
10. 均方误差作为损失函数

11. Adam优化器 在平台上调整网络结构特别方便，不需要配置复杂环境，改完参数直接运行就能看到效果。

12. 训练过程设置了50个epoch的训练：

13. 批量大小设为32
14. 添加了early stopping防止过拟合

15. 训练过程loss曲线可以实时查看 虽然模型很简单，但loss下降曲线看起来还算合理。

16. 结果可视化用matplotlib画了对比图：

17. 蓝色线显示实际股价
18. 橙色线显示预测值
19. 可以明显看到预测值比实际值平滑
20. 对趋势方向有一定捕捉能力

1. 功能扩展增加了两个实用功能：
2. 滑动条调节预测天数

3. 切换不同股票代码 这些交互功能在平台上通过简单配置就能实现，不需要处理复杂的部署问题。

4. 注意事项必须强调这只是一个技术演示：

5. 实际股票受太多因素影响
6. 不要用于真实投资决策
7. 模型没有考虑突发新闻事件
8. 短期波动难以准确预测

整个原型从零开始到可视化结果，在InsCode(快马)平台上只用了不到1小时。最方便的是不需要操心环境配置，所有依赖都预装好了，代码写完后直接点击运行就能看到效果。对于快速验证想法特别有帮助，比本地开发节省了大量时间。

如果想体验这个股票预测demo，或者基于它继续开发，可以直接在平台上fork项目。这种即开即用的开发体验，对于学习新技术和做原型验证真的很友好，推荐大家试试看。再次提醒，千万别用这个简单模型做真实投资决策哦！

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个股票价格趋势预测原型，使用RNN分析历史数据。功能：1.自动获取某支股票近期数据；2.训练简单预测模型；3.可视化显示实际值和预测值对比；4.支持调整预测天数；5.突出显示快速原型的特性而非生产级精度。提供风险提示免责声明。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果