【源码】基于Python和TensorFlow的金融数据处理与预测系统

项目简介

本项目利用Python和TensorFlow构建金融数据处理与预测系统。借助深度学习技术，通过搭建神经网络模型，对金融数据（如股票数据）进行处理、预测和决策。

项目的主要特性和功能

1. 数据读取与预处理：从CSV文件读取数据，处理缺失值并进行数据归一化。
2. 神经网络构建：用TensorFlow构建神经网络模型，定义添加网络层函数，构建多个全连接层，添加dropout层防止过拟合。
3. 模型训练与评估：采用梯度下降法优化损失函数来训练模型，并用TensorBoard进行可视化。
4. 预测与决策：使用训练好的模型对金融数据预测，基于结果做出交易决策。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python、TensorFlow及pandas、numpy等所需库。
2. 数据准备：准备金融数据（如股票数据），存为CSV文件。
3. 代码运行：运行代码，进行数据处理、模型构建、训练、预测和决策。
4. 结果展示：用TensorBoard可视化训练过程，展示预测结果和决策。

用户需根据实际情况调整代码中的数据库连接信息、参数设置、数据路径等，以适配项目需求。对于具体业务和决策逻辑，可能需进一步调整优化。

下载地址

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