股票价格预测深度神经网络项目安装与配置指南

股票价格预测深度神经网络项目安装与配置指南

stock-prediction-deep-neural-learning Predicting stock prices using a TensorFlow LSTM (long short-term memory) neural network for times series forecasting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock-prediction-deep-neural-learning

1. 项目基础介绍

本项目是一个用于预测股票价格的深度学习项目。它通过使用长短期记忆（LSTM）神经网络来分析时间序列数据，从而预测股票的未来价格。项目主要使用Python编程语言，并利用TensorFlow这一深度学习框架来实现预测模型。

2. 关键技术和框架

• 编程语言：Python
• 深度学习框架：TensorFlow
• 数据处理库：pandas、numpy
• 可视化库：matplotlib、seaborn
• 数据下载工具：yFinance（需通过pip安装）

3. 准备工作和安装步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已经安装了以下软件：

• Python（建议版本3.6或更高）
• pip（Python的包管理器）
• Git（用于克隆项目仓库）

安装步骤

步骤 1：克隆项目仓库

打开命令行工具（如终端或命令提示符），执行以下命令克隆项目：

git clone https://github.com/JordiCorbilla/stock-prediction-deep-neural-learning.git

步骤 2：安装项目依赖

进入项目目录：

cd stock-prediction-deep-neural-learning

安装项目所需的所有依赖项：

pip install -r requirements.txt

步骤 3：下载数据

在项目目录中，使用以下命令来下载数据：

python stock_prediction_download_market_data.py

此脚本将使用yFinance库下载股票市场数据。请确保在执行此步骤之前已经安装了yFinance。

步骤 4：运行模型

在项目目录中，执行以下命令来启动股票价格预测模型：

python stock_prediction_deep_learning.py

步骤 5：查看结果

模型训练和预测完成后，您可以通过生成的图表和日志文件查看结果。

以上步骤为项目的安装和基本配置过程，您可以根据项目需求进一步调整和优化配置。

stock-prediction-deep-neural-learning Predicting stock prices using a TensorFlow LSTM (long short-term memory) neural network for times series forecasting 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/stock-prediction-deep-neural-learning