写预测股票的python程序

预测股票的 python 程序需要解决以下几个问题:

1. 数据获取: 需要从股票交易所或者其他数据源获取历史股票数据, 可以使用第三方库如 pandas_datareader 或者 yfinance 获取数据.

2. 数据预处理: 获取到的数据可能存在缺失值或者异常值, 需要进行清洗和预处理.

3. 模型选择: 需要选择合适的模型进行股票预测, 常见的模型有线性回归、支持向量机、决策树、神经网络等.

4. 训练与评估: 使用训练数据训练模型, 并使用测试数据评估模型的准确率.

5. 使用预测: 使用训练好的模型对未来的股票价格进行预测.

以下是一个简单的 python 代码示例, 它使用线性回归模型对股票价格进行预测:

```python import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression

读入股票数据

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

选择需要的特征列

X = df[['open', 'high', 'low', 'close']]

选择需要预测的目标列

y = df['next_day_close']

将数据划分为训练集和测试集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)