【源码】基于Python的微软股票交易量预测系统

项目简介

本项目旨在复现论文中的趋势注意力全卷积网络（Trend attention fully convolutional network）模型，借助深度学习技术，对微软股票交易数据进行处理与分析，建立预测模型，从而实现对微软股票未来成交量的预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据处理：从kaggle下载微软股票交易数据，开展清洗、归一化和多步预测等预处理工作。
2. 模型构建：运用一维卷积神经网络，并结合SE块提升模型性能，具备预测未来股票成交量的能力。
3. 参数调节：手动调整过滤器数量、卷积核大小等超参数，以获取最佳性能。
4. 结果可视化：提供训练和验证损失、准确性的变化图，以及预测结果与实际值的对比图。

安装使用步骤

1. 复制项目仓库：把项目仓库复制到本地，或者将项目文件下载至本地目录。
2. 安装依赖：安装必要的Python库和依赖项，如numpy、tensorflow等，可使用pip命令安装： bash pip install numpy tensorflow
3. 运行代码：运行代码文件（如"predict_stock_volume.py"），执行数据预处理、模型训练、预测和结果可视化等操作。可能需配置相关路径和环境变量以适配本地环境。
4. 查看结果：查看输出结果和预测结果的可视化图表，评估模型性能。可调整超参数或尝试不同网络结构来优化模型。

注意：本项目运用深度学习技术进行时间序列预测，确保正确安装依赖库并理解相关概念和步骤至关重要。使用中遇到问题可参考项目相关文档或在线社区寻求帮助。

下载地址

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