【源码】基于Python和深度学习的股票预测系统

项目简介

本项目借助深度学习算法开展股票市场预测工作。构建了名为GLHn的神经网络模型，用于捕捉股票间的相关性以及股票数据中的隐藏模式，以此预测股票未来趋势。同时提出了计算股票相关性的新算法，结合神经网络对股票数据进行分析和预测，为投资者提供更明智的投资决策支持。

项目的主要特性和功能

1. GLHn模型构建：运用深度学习技术搭建新颖网络结构，处理时间序列数据。模型考虑股票相关性，通过共享信息提升预测性能。
2. 股票相关性计算：提出新算法计算股票相关性，有效提取股票间的预声明概念信息。
3. 数据加载与处理：提供数据加载器类，便于导入和处理股票数据，涵盖数据清洗、特征提取和标签生成等步骤。
4. 训练和测试：提供训练函数与测试函数，在训练集训练模型，在测试集评估性能。通过计算精确度、召回率等评价指标评估预测效果。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，建议使用Python 3.x版本。使用pip命令安装必要的库，如PyTorch、qlib等。
2. 数据准备：从Tushare数据平台或其他可靠数据源获取股票数据，并存储为指定格式。
3. 运行代码：运行main.py文件开始训练和测试模型，按命令行提示操作。
4. 查看结果：训练完成后，查看模型预测结果和评价指标，按需对模型进行调整和优化。

注意事项：本项目运行需要一定计算资源，建议在配置较好的计算机上运行。股市预测复杂，模型预测结果可能存在误差，投资者决策时应结合多种信息和分析方法，谨慎判断。

下载地址

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