Python股票预测代码

本文将介绍使用Python实现股票预测的方法。使用的是ARIMA模型，该模型能够自动进行时间序列的差分、自回归和移动平均，并预测接下来的数据。

准备工作

在编写代码之前，需要安装一些必要的Python库，如pandas、numpy、matplotlib、statsmodels等。安装方法可以使用pip命令或者Anaconda集成环境进行安装。

数据收集

在进行股票预测之前，首先需要收集股票数据。可以使用各大财经网站提供的数据接口或者使用第三方数据源，如tushare等。

# 代码片段1：使用tushare库获取股票数据

import tushare as ts

df = ts.get_hist_data('600519', start='2020-01-01', end='2021-12-31')
df.to_csv('stock.csv')

数据处理

获取到股票数据后，需要对数据进行预处理。可以进行数据清洗、缺失值填充和数据可视化等操作。

# 代码片段2：数据预处理 

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock.csv')

# 数据预处理
df = df[['date', 'close']]
df = df.dropna()
df = df.set_index('date')
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 数据可视化
plt.plot(df)
plt.show()

ARIMA模型

构建ARIMA模型的过程分为三个步骤: 差分、自回归和移动平均。

# 代码片段3：ARIMA模型 

import statsmodels.api as sm

# 数据差分
diff = df.diff(1).dropna()

# 自回归
arima = sm.tsa.ARIMA(df, order=(1, 1, 1))
result = arima.fit()

# 移动平均
prediction = result.predict(start='2021-01-01', end='2021-12-31', dynamic=True)

# 预测结果可视化
plt.plot(df, label='Original')
plt.plot(prediction, label='Prediction')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

总结

本文介绍了使用Python实现股票预测的过程，并提供了相应的代码片段。使用ARIMA模型能够自动进行时间序列的差分、自回归和移动平均，并预测接下来的数据。