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
import matplotlib.pyplotas plt plt.plot(original, color = 'red', label = 'Real Stock Price') plt.plot(pred, color = 'blue', label = 'Predicted Stock Price') plt.title(' Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel(' Stock Price') plt.legend() plt.show() 测试集真实值...
1,1)endDate=datetime(2020,10,5) # 获取数据StockData=get_history(symbol='INFY', start=startDate, end=endDate)print(StockData.shape)StockData.head()
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...
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...
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Real MaoTai Stock Price') plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted MaoTai Stock Price') plt.title('MaoTai Stock Price Prediction') plt.xlabel('Time') plt.ylabel('MaoTai Stock Price') plt.legend() plt.show() ### ...
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。
One-Step Ahead Prediction via Averaging Averaging mechanisms allow you to predict (often a one-time step ahead) by representing the future stock price as an average of the previously observed stock prices. Doing this for more than one time step can produce quite bad results. You will look at...
plt.plot(original, color ='red', label ='Real Stock Price')plt.plot(pred, color ='blue', label ='Predicted Stock Price')plt.title('Stock Price Prediction')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('Google Stock Price')plt.legendplt.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...
本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。 虽然预测股票的实际价格非常难,但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可以在https://github.com/mwitiderrick/stockprice下载。另外,本文将不考虑诸如政治氛围和市场环境等因素对股价的影响。。