股票价格预测开源项目指南

股票价格预测开源项目指南

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/Stock-Price-Prediction

本指南旨在帮助您了解并快速上手 dhingratul/Stock-Price-Prediction 开源项目，该项目专注于利用机器学习技术进行股票价格的预测。以下是关键组件的详细介绍，包括项目结构、启动文件以及配置文件的相关说明。

1. 项目目录结构及介绍

Stock-Price-Prediction/
│
├── data/                 # 数据存储目录，通常包含历史股票数据文件。
├── models/               # 模型保存目录，存放训练后的模型文件。
├── notebooks/            # Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和建模实验。
├── src/                  # 源代码目录
│   ├── __init__.py       # Python 包初始化文件
│   ├── data.py           # 数据处理相关函数
│   ├── model.py          # 模型构建和训练逻辑
│   └── predict.py        # 预测脚本，基于已有模型进行新数据的预测
├── requirements.txt      # 项目依赖库列表
├── README.md             # 项目简介和基本使用说明
└── config.ini            # 配置文件，存储项目运行的关键参数

2. 项目的启动文件介绍

• 主启动脚本：在实际应用中，没有明确标记为主启动文件。通常，开发人员或使用者会从 notebooks 目录下的某个 Jupyter Notebook 文件开始，比如一个名为“stock_prediction.ipynb”的示例笔记本，来逐步实现数据加载、预处理、模型训练和评估的过程。

• 预测脚本：src/predict.py 是直接用于预测的新数据点的入口脚本。如果您已经有一个训练好的模型并且想对新的数据进行预测，这个脚本是首选。

3. 项目的配置文件介绍

• config.ini: 配置文件包含了项目运行时必要的参数设置，例如数据库连接字符串（如果有数据存取需求）、模型的路径、训练集和测试集的数据文件路径等。示例结构可能如下：

[DEFAULT]
data_path = ./data/stock_data.csv
model_save_path = ./models/model.h5
test_size = 0.2

此配置文件允许用户不修改源码就能调整这些核心设置，便于灵活性和重用性。

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通过以上介绍，您可以按部就班地理解项目结构，配置好环境后，即可开始您的股票价格预测之旅。请注意，在正式开始之前，请确保安装了所有必要的Python依赖，具体可通过阅读 requirements.txt 文件并执行相应的安装命令来完成。

Stock-Price-Prediction Stock price prediction using LSTM and 1D Convoltional Layer implemented in keras with TF backend on daily closing price of S&P 500 data from Jan 2000 to Aug 2016 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/Stock-Price-Prediction