【源码】基于Python的股票预测系统

项目简介

本项目是基于Python的股票预测系统，借助技术分析和投资组合管理方法，为投资者提供买卖股票的讯号。项目运用Python的PyTorch框架构建模型，利用LSTM和注意力机制处理股票历史价格数据，从而预测未来股票价格。

项目的主要特性和功能

1. 数据获取与预处理：借助yfinance库从Yahoo Finance获取股票历史价格数据，用pandas库进行数据清洗与预处理。
2. 特征提取：使用talib库计算股票技术指标，如MA、RSI、KD和MACD等，还添加VIX指数收盘价、TWII指数收盘价等外部数据。
3. 模型构建与训练：采用PyTorch框架构建基于LSTM的模型，应用注意力机制捕捉股票价格数据长期依赖关系，通过优化器、损失函数和训练数据加载器训练模型。
4. 预测与输出：用训练好的模型对最后一段序列进行预测，将预测结果反归一化得到实际预测价格。
5. 投资组合管理：计算最优投资组合权重，以最大化夏普比率为目标，为投资者提供买卖股票的讯号。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境和必要的库，如torch、pandas、yfinance、talib等。
2. 数据获取：运行脚本从Yahoo Finance获取股票数据。
3. 模型训练：运行训练脚本，使用提供的股票数据训练模型。
4. 预测输出：使用训练好的模型对给定股票的行情进行预测。
5. 投资组合管理：根据预测结果，执行相应的股票交易操作。

注意事项

1. 数据完整性：确保获取的股票数据完整，并处理缺失值。
2. 模型参数调整：根据实际需求调整模型的参数，如隐藏层大小、序列长度等。
3. 测试与验证：在真实环境使用前，建议在测试集上验证模型的预测性能。
4. 实时更新：定期更新股票数据，以保持模型的准确性和时效性。

下载地址

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