基于LSTM神经网络的通用股票预测源代码+模型+数据集
项目简介
本项目是一个针对股票市场预测的解决方案，运用了先进的深度学习技术——Long Short-Term Memory (LSTM) 神经网络。专注于通过分析历史股价走势来预测未来开盘价，为投资者提供科学的参考依据。本项目以开源股票数据中心提供的上证指数000001及中国平安股票(SZ_000001)为例，展示了如何利用机器学习方法高效、精准地预测股票市场的动态。
快速入门
步骤 1: 数据准备
- 使用
getdata.py脚本自动下载所需的数据，或手动替换为你自己的数据源。 - 将原始数据保存在
stock_daily目录下。
步骤 2: 数据预处理
- 运行
data_preprocess.py脚本来清洗和格式化数据，生成的处理后数据将会存入pkl_handle目录（此步骤可选但推荐，以便后续快速加载）。
步骤 3: 模型训练
- 调整
train.py和init.py中的超参数以适应特定需求。 - 执行
predict_train.py开始模型训练过程，确保模型权重会被保存下来。
步骤 4: 预测与评估
- 使用训练好的模型，通过运行
predict.py对新数据进行预测。 - 项目能够生成预测结果，甚至可以自动生成预测与实际价格的对比图表，方便直观地评估模型性能。
技术亮点
- LSTM神经网络：鉴于股票价格具有强烈的时序性特征，LSTM因其擅长处理长期依赖问题而成为理想的模型选择。
- 数据预处理自动化：简化了从原始数据到模型输入的数据转换流程，提高效率。
- 高度可配置：允许用户根据需要调整模型参数，以优化预测效果。
- 准确率高：经过验证，本模型达到了约96%的预测准确率，展现了在股票预测领域的强大潜力。
注意事项
- 在执行任何脚本之前，请确保已安装所有必要的Python库，如TensorFlow、Pandas和Numpy等。
- 实际投资应考虑更多因素，本模型仅作为研究和教学用途，并不能保证真实的交易收益。
开发与贡献
欢迎开发者和爱好者参与项目的改进，无论是增加新功能、优化现有代码还是报告问题。让我们一起提升这一工具的实用性和准确性，共同探索金融市场的奥秘。
此项目为股票预测领域的一次积极探索，旨在通过科技的力量辅助决策，但请记住，股市投资风险存在，明智决策至关重要。