python：tushare 获取A股指数数据，并使用LSTM预测

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#python #tushare #keras

于 2020-10-25 12:57:27 首次发布

本文介绍了一种利用长短时记忆神经网络（LSTM）预测沪深300指数的方法。通过使用Python及其相关库，包括TensorFlow和Keras，实现了模型的搭建与训练，并展示了如何对历史数据进行预处理及如何评估预测结果。

根据tushare官网资料（http://tushare.org/）目前仅支持下面A股指数查询。
指数名称   TS指数代码
上证指数   sh
深圳成指   sz
沪深300指数   hs300
上证50   sz50
中小板   zxb
创业板   cyb

get_zs.py

# coding: utf-8
import pandas as pd
import tushare as ts

df = ts.get_k_data('sh', start='2016-01-01')
df.to_csv('shzs.csv')
df = ts.get_k_data('sz', start='2016-01-01')
df.to_csv('szzs.csv')
df = ts.get_k_data('hs300', start='2016-01-01')
df.to_csv('hs300.csv')
df = ts.get_k_data('sz50', start='2016-01-01')
df.to_csv('sz50.csv')
df = ts.get_k_data('zxb', start='2016-01-01')
df.to_csv('zxb.csv')
df = ts.get_k_data('cyb', start='2016-01-01')
df.to_csv('cyb.csv')

运行 python get_zs.py

https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/

在该网址下找到 tensorflow‑1.9.0‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl

pip install tensorflow-1.9.0-cp37-cp37m-