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项目简介
本项目利用深度学习技术对A股市场的股票价格走势进行预测。通过收集和处理历史股票数据，训练深度学习模型，从而预测股票的涨跌趋势和涨跌区间。项目包含数据获取、预处理、模型训练、评估以及结果可视化等多个环节。
项目的主要特性和功能
- 数据获取与存储：借助
load_data.py从Tushare API获取股票数据并保存为本地CSV文件，增强数据稳定性。 - 数据生成与预处理：
generate_training_data.py用于生成训练数据，为模型训练提供输入。 - 模型训练：
DL_xxx.py负责训练模型，利用历史数据预测未来股票走势。 - 涨跌预测：
DL_xxx_binary.py通过二分法预测股票涨跌情况；DL_xxx_category.py提供更详细分类，预测涨跌具体区间。 - 预测与评估：
predict_stock.py用于单只股票预测；predict_batch_hs300.py用于批量预测沪深300指数成分股走势。目前模型存在过拟合问题，输入特征较少，预测效果有待提升。 - 结果可视化：使用Matplotlib对单条测试数据可视化，展示30个交易日的开盘、收盘、最高、最低和成交量五个特征。
安装使用步骤
- 环境准备：确保安装Python 3.x，安装TensorFlow、Keras、Pandas、Matplotlib等必要Python库。
- 数据准备：运行
load_data.py从Tushare API获取并保存股票数据；运行generate_training_data.py生成训练数据。 - 模型训练：运行
DL_xxx.py进行模型训练，按需选择DL_xxx_binary.py或DL_xxx_category.py进行涨跌预测。 - 预测与评估：使用
predict_stock.py对单只股票预测，使用predict_batch_hs300.py对沪深300成分股批量预测。根据模型评估结果调整参数或增加输入特征以提高准确性。 - 结果可视化：使用Matplotlib对预测结果进行可视化分析，观察模型在实际数据上的表现。
注意事项
- 股票市场预测具有高度不确定性，本项目结果仅供参考，实际交易需结合更多专业知识和市场信息。
- 项目存在过拟合问题，建议进一步优化模型结构和增加输入特征以提升预测效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】