plt.plot(future_predictions, label='Future Predictions') plt.title(f'{ticker}Future Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Price (USD)') plt.legend() plt.show()
Then, you will move on to the "holy grail" of time-series prediction: Long Short-Term Memory models. First, you will see how normal averaging works. That is, you say, In other words, you say the prediction at $t+1$ is the average value of all the stock prices you observed within...
# 创建一个日期列StockData['TradeDate']=StockData.index # 绘制股票价格%matplotlib inlineStockData.plot(x='TradeDate', y='Close', kind='line', figsize=(20,6), rot=20) 准备数据 LSTM 模型需要以 X Vs y 的形式输入数据。 其中 X 代表最近 10 天的价格,y 代表第 11 天的价格。
'time': stock['time'] } 4.2 预测部分代码 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM ...
plt.title('Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Google Stock Price') plt.legend() plt.show() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 看样子还不错,到目前为止,我们训练了模型并用测试值检查了该模型。现在让我们预测一些未来值。
plt.title('Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('Google Stock Price') plt.legend() plt.show() 看样子还不错,到目前为止,我们训练了模型并用测试值检查了该模型。现在让我们预测一些未来值。 从主df 数据集中获取我们在开始时加载的最后 30 个值[为什么是 30?因为这是我们想要的过去...
print("保存模型:",saver.save(sess,'stock.model')) step+=1 train_lstm() #预测模型 def prediction(): pred,_=lstm(1) #预测时只输入[1,time_step,input_size]的测试数据 saver=tf.train.Saver(tf.global_variables()) with tf.Session() as sess: ...
若自己的环境运行不了,推荐使用打包好的环境stock_price_prediction,解压缩后放到Anaconda3和env下,在vscode或者pycharm中选择改虚拟环境后运行 1. 前言 本论文探讨了长短时记忆网络(LSTM)和反向传播神经网络(BP)在股票价格预测中的应用。首先,我们介绍了LSTM和BP在时间序列预测中的基本原理和应用背景。通过对比分析两...
Densefrom sklearn.preprocessing import MinMaxScaler if __name__=="__main__": # 读取股票价格数据 data = pd.read_csv('stock_data.csv') prices = data['Close'].values # 数据预处理:归一化
swanlab.init(project='Google-Stock-Prediction',experiment_name="LSTM",description="根据前7天的数据预测下一日股价",config={"learning_rate":1e-3,"epochs":100,"batch_size":32,"lookback":60,"spilt_ratio":0.9,"save_path":"./checkpoint","optimizer":"Adam",},) 这里可以看到我们所使用的学习...