股票智能预测系统（Python代码，可以自主选择预测模型，被预测的为每天的收盘价格，代码有详细注释），很容易替换为其它时序数据集，其它模型也很容易被加进去，已经留了增加其它模型的位置

创作代码用时：10个小时。（运行视频：股票智能预测系统（Python代码，可以自主选择预测模型，很容易替换为其它数据集或增加模型）_哔哩哔哩_bilibili）

1.数据集（开始时间：2015-05-27点，截止时间：2020-05-22 ）

美股苹果公司股票

date	close	high	low	open	volume
2015-05-27 00:00:00+00:00	132.045	132.26	130.05	130.34	45833246
2015-05-28 00:00:00+00:00	131.78	131.95	131.1	131.86	30733309
2015-05-29 00:00:00+00:00	130.28	131.45	129.9	131.23	50884452
2015-06-01 00:00:00+00:00	130.535	131.39	130.05	131.2	32112797
2015-06-02 00:00:00+00:00	129.96	130.655	129.32	129.86	33667627
2015-06-03 00:00:00+00:00	130.12	130.94	129.9	130.66	30983542
2015-06-04 00:00:00+00:00	129.36	130.58	128.91	129.58	38450118
2015-06-05 00:00:00+00:00	128.65	129.69	128.36	129.5	35626800
2015-06-08 00:00:00+00:00	127.8	129.21	126.83	128.9	52674786
2015-06-09 00:00:00+00:00	127.42	128.08	125.62	126.7	56075420
2015-06-10 00:00:00+00:00	128.88	129.34	127.85	127.92	39087250
2015-06-11 00:00:00+00:00	128.59	130.18	128.475	129.18	35390887
2015-06-12 00:00:00+00:00	127.17	128.33	127.11	128.185	36886246
2015-06-15 00:00:00+00:00	126.92	127.24	125.71	126.1	43988946
2015-06-16 00:00:00+00:00	127.6	127.85	126.37	127.03	31494131
2015-06-17 00:00:00+00:00	127.3	127.88	126.74	127.72	32918071
2015-06-18 00:00:00+00:00	127.88	128.31	127.22	127.23	35407220
2015-06-19 00:00:00+00:00	126.6	127.82	126.4	127.71	54716887
2015-06-22 00:00:00+00:00	127.61	128.06	127.08	127.49	34039345
2015-06-23 00:00:00+00:00	127.03	127.61	126.8792	127.48	30268863
2015-06-24 00:00:00+00:00	128.11	129.8	127.12	127.21	55280855
2015-06-25 00:00:00+00:00	127.5	129.2	127.5	128.86	31938100
2015-06-26 00:00:00+00:00	126.75	127.99	126.51	127.67	44066841
2015-06-29 00:00:00+00:00	124.53	126.47	124.48	125.46	49161427
2015-06-30 00:00:00+00:00	125.425	126.12	124.86	125.57	44370682

截止时间：

2020-05-01 00:00:00+00:00	289.07	299	285.85	286.25	60154175
2020-05-04 00:00:00+00:00	293.16	293.69	286.3172	289.17	33391986
2020-05-05 00:00:00+00:00	297.56	301	294.46	295.06	36937795
2020-05-06 00:00:00+00:00	300.63	303.24	298.87	300.46	35583438
2020-05-07 00:00:00+00:00	303.74	305.17	301.97	303.22	28803764
2020-05-08 00:00:00+00:00	310.13	310.35	304.29	305.64	33511985
2020-05-11 00:00:00+00:00	315.01	317.05	307.24	308.1	36486561
2020-05-12 00:00:00+00:00	311.41	319.688	310.91	317.83	40575263
2020-05-13 00:00:00+00:00	307.65	315.95	303.21	312.15	50155639
2020-05-14 00:00:00+00:00	309.54	309.79	301.53	304.51	39732269
2020-05-15 00:00:00+00:00	307.71	307.9	300.21	300.35	41587094
2020-05-18 00:00:00+00:00	314.96	316.5	310.3241	313.17	33843125
2020-05-19 00:00:00+00:00	313.14	318.52	313.01	315.03	25432385
2020-05-20 00:00:00+00:00	319.23	319.52	316.2	316.68	27876215
2020-05-21 00:00:00+00:00	316.85	320.89	315.87	318.66	25672211
2020-05-22 00:00:00+00:00	318.89	319.23	315.35	315.77	20450754

 2.特征输入为前五天的收盘价格，标签是第六天的收盘价格（很容易替换输入特征为五个或多个的其它数据集）

模型有RNN、LSTM和CNN-LSTM模型，三个均被调整到各自最优结构,其它模型也很容易被加进去，已经留了增加其它模型的位置

3.效果

RNN模型

 LSTM模型

CNN-LSTM模型