【源码】基于Python和TensorFlow的股票预测系统

项目简介

本项目是基于Python和TensorFlow构建的股票预测系统。利用长短时记忆（LSTM）神经网络模型，对股票价格开展预测工作。项目涵盖数据导入、预处理、模型训练、预测以及结果可视化等流程，助力用户预测未来股票价格走向。

项目的主要特性和功能

1. 数据导入与预处理：可导入股票数据，进行数据标准化、划分训练集与测试集等预处理操作。
2. 模型训练：借助TensorFlow库构建并训练基于LSTM的神经网络模型。
3. 模型预测：运用训练好的模型对测试数据进行预测，同时计算预测准确率。
4. 结果可视化：以对比图的形式呈现预测结果与真实结果，便于用户直观评估模型预测性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保系统已安装Python和TensorFlow库。
2. 数据准备：准备包含股票数据的CSV或TSV文件，并确认文件路径无误。
3. 运行代码：依据提供的文件路径修改代码中的文件路径，然后运行相应的Python脚本。
4. 结果查看：查看输出信息，包含模型训练过程信息、预测结果以及可视化图。

注意：实际应用时，可能需根据具体数据集和任务调整代码中的参数设置，以实现最佳预测效果。

下载地址

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