【源码】基于Python的CNN时间序列股票预测系统

项目简介

本项目借助Python和深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN），对股票市场的时间序列数据展开预测分析，致力于开发一个能预测股票指数是否适合入场的系统。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理和特征提取：可处理原始数据，包含日期解析、归一化处理、提取输入特征与标签等，运用MinMaxScaler进行特征标准化。
2. 卷积神经网络模型建立：定义了特定的CNN模型结构，涵盖一维和二维卷积层，以及激活层、Dropout层和池化层等，用于处理时间序列数据并进行分类预测。
3. 模型参数优化：利用skopt库的gp_minimize函数优化模型参数，以找到最优参数组合，提升模型预测性能，评估指标有混淆矩阵、准确率和F1分数等。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python环境，导入pandas、sklearn、numpy以及深度学习库（如keras和tensorflow）。
2. 下载项目文件：下载并解压项目文件。
3. 运行脚本：运行脚本文件temp.py和temp1.py，这两个文件包含数据预处理、模型建立、训练和预测的完整过程。运行前需确保已下载所需Excel数据文件并置于同一目录下。
4. 查看结果：运行脚本后，将输出模型的预测结果及相关性能指标，用户可据此评估模型性能并决定是否用于实际预测。

注意：此项目为深度学习项目，需具备一定Python编程和深度学习知识才能使用和调整，且项目性能受数据来源和预处理方式影响，使用时需根据实际情况适当调整和优化。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】