【源码】基于LSTM和深度学习的股市指数预测与相关性分析

项目简介

本项目借助长短期记忆网络（LSTM）和深度学习技术，对美国股市指数（如纳斯达克和标普500）对台湾加权指数的影响展开分析。通过构建ARIMA、线性回归、人工神经网络（ANN）和LSTM等多种预测模型，揭示不同股市指数间的关联性和溢出效应，为投资者提供预测工具和决策支持。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：从CSV文件读取股市数据，完成数据清洗、归一化，划分训练集与测试集。
2. 模型训练与预测：运用多种模型（ARIMA、线性回归、ANN、LSTM）开展预测，通过调整参数和使用多变量数据提升预测精度。
3. 相关性分析：计算不同股市指数间的相关性系数（如Pearson、Spearman和Kendall Tau），揭示全球股市指数的关联性。
4. 可视化展示：以图形呈现预测结果和相关性分析结果，便于用户直观理解数据和模型表现。

安装使用步骤

复制项目

bash cd stock-prediction

安装依赖

bash pip install -r requirements.txt

配置数据路径

依据实际数据文件路径，修改代码中的文件路径配置。

运行代码

bash python main.py

注意事项

• 股市数据不确定性高，预测结果可能有误差，投资者需综合考虑其他因素。
• 本项目主要用于学术研究，不建议直接用于实际交易决策。
• 使用爬虫获取数据时，需遵守相关网站使用协议和法律法规。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】