股票预测神经网络和机器学习示例
原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。发表于：。本项目是使用样本股票数据的 Python 神经网络和 ML 股票预测方法示例。 ML 和 NN 方法和库的资料库，以及用于训练和测试的样本股数据。这些示例简单易懂，突出了每种方法的基本组成部分。示例还展示了如何在当前数据上运行模型，以获得股票预测结果。...
该项目使用Python神经网络和机器学习方法预测股票价格，包括梯度提升、K均值聚类、逻辑回归、随机森林和支持向量机等方法。数据集包含标准普尔500指数5年的股票数据，P值排名显示PyTorch Lightning表现最佳。数据集还包括train.csv、test.csv和latest.csv等文件，可用于不同交易策略和特征工程选项的定制。
