基于ANFIS的股票价格预测附Python代码

基于ANFIS的股票价格预测附Python代码

在金融领域，股票价格预测一直是一个重要的问题。随着机器学习技术的发展，人们开始尝试使用神经网络等方法进行股票价格的预测。 ANFIS（自适应网络基石推理系统）是一种集成了模糊逻辑和人工神经网络的方法，已经被证明在时间序列预测方面表现良好。本文将介绍如何使用Python实现基于ANFIS的股票价格预测，并提供完整的代码。

步骤一：数据准备
在代码实现之前，需要准备好我们的数据。我们将使用yfinance库来获取苹果公司（AAPL）的历史股价数据。通过以下命令安装 yfinance 库：

pip install yfinance

接下来，我们可以使用以下代码来获取历史股价数据并将其保存到DataFrame中：

import yfinance as yf
import pandas as pd

# 获取AAPL的历史数据
aapl = yf.Ticker("AAPL")
df = aapl.history(period="max")

步骤二：数据可视化
我们可以使用matplotlib库将数据可视化。接下来，我们将绘制股票价格的折线图。

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制股票价格折线图
plt.plot(df['Close'