English
资源说明：在本项目"stock-prediction.zip"中，我们聚焦于股票预测这一重要议题，通过结合机器学习技术，尤其是长短期记忆网络（LSTM）来构建预测模型。我们需要了解股票市场的基本动态以及如何获取历史数据。
股票市场是经济运行的重要组成部分，其价格波动反映了市场对公司的预期和信心。投资者通过分析历史数据，尝试预测未来股票价格走势以做出投资决策。在这个项目中，我们将使用tushare库来获取中国股票市场的实时和历史数据。tushare是一个强大的Python金融数据接口库，提供丰富的股票、期货、期权等金融数据。
1. **tushare库的使用**：
- 安装：使用pip install tushare命令进行安装。
- 授权：注册tushare账号并获取token，用于接口调用的身份验证。
- 数据获取：通过调用tushare的get_hist_data()函数，输入股票代码（stockNum）即可下载股票的历史交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等信息。
2. **数据预处理**：
- 数据清洗：去除异常值，填充缺失值，确保数据的完整性和准确性。
- 数据转换：将连续的时间序列数据转化为LSTM可以处理的格式，如使用滑动窗口方法将数据集分割成训练集和测试集，每个样本包含一段时间内的股票价格序列。
3. **长短期记忆网络（LSTM）**：
- LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理时间序列数据，因为它能够捕捉长期依赖性。
- 构建LSTM模型：定义输入层、LSTM层、全连接层，并选择合适的激活函数、损失函数和优化器。
- 训练模型：使用训练集数据进行模型训练，调整超参数以提高预测性能。
- 验证与评估：使用测试集数据评估模型的预测效果，常用指标有均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等。
4. **股票预测**：
- 预测未来股票价格：训练好的LSTM模型可以对未来股票价格进行预测，输出预测值。
- 结果解读：预测结果需结合实际市场环境和公司基本面进行综合分析，谨慎作出投资决策。
5. **代码结构**：
- "stock.py"：主要负责数据的获取和预处理，实现tushare接口的调用和数据的清洗转换。
- "stock_pre.py"：实现LSTM模型的构建、训练、验证和预测，是项目的主体部分。
"stock-prediction.zip"项目展示了如何运用机器学习中的LSTM模型进行股票价格预测。通过tushare库获取数据，经过预处理后输入到LSTM模型中进行训练和预测，最终输出预测结果，为投资者提供参考。需要注意的是，股票市场具有复杂性和不确定性，预测模型仅能作为辅助决策的工具，实际投资还需结合其他因素进行判断。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
