Python实现基于LSTM对股票走势的预测毕业论文+项目源码及数据

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Python实现基于LSTM对股票走势的预测毕业论文+项目源码及数据

❖目录❖摘要 3一、问题描述 3┊1.1 绪论 3┊❖1.2 当前股票预测的方法概述 4❖1.3 本文所使用的模型 5❖二、数据集说明 5❖2.1 tushare 库和 Talib 库概要 5❖2.2 获取历史行情数据 6装 2.3 实现代码： 7❖2.4 数据预处理 9❖2.5 设计代码 10┊2.6股票预测使用数据说明 11┊2.7特征工程处理 14┊订 2.8 输出数据说明 16❖三、LSTM 模型 16❖3.1 LSTM 模型概要 16❖3.2 股票预测模型特征分析 17❖3.3 本文所使用的 LSTM 结构 18❖3.4 本次实验所采用的结构图 19线四、实验流程和结果 19❖4.1 数据获取 19❖4.2 Pytorch 工具集概要 19❖4.3 Pytorch 指令解析 19┊4.4搭建 LSTM 预测模型 21┊4.5拟合结果评估方法概要 21┊❖4.6 项目附件说明 24❖4.7 项目使用说明书 24┊❖摘要┊❖为对股票价格的涨跌幅度进行预测，本文使用了基于长短期记忆网络(LSTM)的方法。根❖据股票涨跌幅问题，通过对股票信息作多值量化分类，将股票预测转化成一个多维函数拟❖合问题。将股票的历史基本交易信息作为特征输入，利用神经网络对其训练，最后对股票的❖涨跌幅度做分类预测。数据集为代号 510050 的上证股票，实验结果表明该模型在单纯预测❖涨跌的情况下有比较好的预测效果。