基于这些优点,本文采用LSTM建立预测模型,根据美国标准普尔500股票指数的历史收盘价来预测未来收盘价的变化趋势。 关键词:LSTM长短期记忆人工神经网络,时间序列分析,股票预测 第一章 前言 1.1 研究背景 股票市场具有高收益与高风险并存的特性,预测股市走势一直被普通股民和投资机构所关注。股票市场是一个很复杂的动态系统...
模型构建与训练 接下来,我们选择一个机器学习模型进行训练。这里,我们使用随机森林回归模型。 # 构建随机森林回归模型model=RandomForestRegressor(n_estimators=100,random_state=42)# 训练模型model.fit(X_train,y_train)# 预测测试集y_pred=model.predict(X_test)# 计算并打印均方误差mse=mean_squared_error(y_...
首先导入本次实验用到的第三方库和股票数据集 import pandas as pdimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as smimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')sns.set(font='SimHei')plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #解决中文显示plt.rcParams['axes.uni...
# 使用模型进行预测predicted_prices = model.predict(X_test)predicted_prices 6.预测结果可视化 最后使用matplotlib将模型预测的结果与测试数据进行可视化对比,直观展现模型的预测效果。 # 预测结果可视化import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set(font='SimHei')plt.rcParams['font.sans-serif'] ...