20、利用神经网络和自然语言处理技术进行股票预测与文本分析

利用神经网络和自然语言处理技术进行股票预测与文本分析

1. 神经网络预测股票价格

在这部分，我们将使用TensorFlow构建股票预测器。整个过程包括特征生成、数据准备、网络构建与训练，之后还会对网络进行微调并引入早停机制来提升预测效果。

1.1 训练简单神经网络

训练简单神经网络可按以下步骤进行：
1. 加载股票数据并生成特征 ：

import pandas as pd
# 假设generate_features函数在之前已定义
data_raw = pd.read_csv('19880101_20191231.csv', index_col='Date')
data = generate_features(data_raw)

2. 划分训练集和测试集 ：

start_train = '1988-01-01'
end_train = '2018-12-31'
start_test = '2019-01-01'
end_test = '2019-12-31'
data_train = data.loc[start_train:end_train]
X_train = data_train.drop('close', axis=1).values
y_train = data_train['close'].values
data_test = data.