【源码】基于Python的股票数据预测系统

项目简介

本项目是基于Python的股票数据预测系统，运用深度学习模型开展股票数据的时间序列预测。项目涵盖数据读取、预处理、特征提取、模型训练和评估等步骤，旨在通过学习历史股票数据规律来预测未来股票走势。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取和预处理：提供函数从指定目录读取股票数据并预处理，包含数据调整与特征提取。
2. 特征提取：通过自定义函数从股票数据中提取开盘价、最高价、最低价、收盘价等有用特征。
3. 模型训练：提供基于LSTM和GRU模型的训练函数，可依据历史数据训练模型并保存最佳模型权重。
4. 模型评估：通过计算预测结果与实际结果间的皮尔逊相关系数（IC值）评估模型性能。
5. 数据点生成：提供生成训练模型数据点的函数，可处理分钟频数据和日频数据。

安装使用步骤

1. 准备环境：安装必要的Python库，如pandas、numpy、argparse、torch等。
2. 数据准备：将股票数据（如1min或日频数据）置于项目指定目录。
3. 运行程序：运行main.py或train.py、train_sep.py等脚本，按命令行参数进行模型训练和预测。
4. 查看结果：训练完成后，在日志文件中查看最佳训练损失和测试损失，以及模型预测结果的IC值。

注意：因数据处理和模型训练可能消耗大量内存，建议在内存资源充足的机器上运行。此外，项目的数据处理和模型训练部分可能需调整以适应不同数据格式和任务需求。

下载地址

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