全文链接:https:///?p=35212本文旨在利用神经网络模型来帮助客户预测上证指数的收盘价,通过分析不同历史数据作为输入,建立模型并进行预测(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 相关视频 具体而言,我们设计了两个不同的模型,分别使用不同组合的历史收盘价数据作为输入,以比较它们在预测今天的收盘价方面的效果。 获取上证指数数据首先,我们获取了上证指数的数据,并进行了必要的数据处理,将列名命名为"Open"、"High"、"Low"、"Close"、"Volume"和"Adjusted"。下面是上证指数数据的前几行示例:
绘制指数走势接着,我们绘制了上证指数的走势图,以直观展示指数的波动情况和趋势变化: 模型一在模型一中,我们使用昨天和前天的收盘价作为输入数据,建立神经网络模型来预测今天的收盘价。首先,我们生成训练数据,将收盘价和前两天的数据整合到一个数据框中: 获取滞后数据。 当为时间滞后效应移动列时,某些行将包含 NA(非数字)值。 将收盘价和昨天与前天的数据放到一个数据,并且使用昨天和前天的收盘价建立神经网络模型,预测今天的收盘。
建立神经网络模型
然后,我们使用昨天和前天的收盘价建立神经网络模型,并进行预测。最终,我们绘制了实际数据和预测数据的对比图,以评估模型的预测效果。 |
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