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预测股票市场价格 预测股票价格-线性回归vs随机森林对于这个项目，我使用了包含指数价格的csv文件。 文件中的每一行都包含1950年至2015年间S＆P500指数价格的每日记录。数据集存储在sphist.csv中。 数据集的列为： 日期-记录的日期。 开盘价-当日（交易开始时）的开盘价。 高-白天的最高交易价格。 低-白天的最低交易价格。 收盘价-当日（交易完成时）的收盘价。 交易量-交易的股票数量。 收市价调整-每日收市价，追溯调整以包括任何公司行为。 在这里阅读更多。 我将使用该数据集来开发利用线性回归和随机森林算法的预测模型。

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股票市场分析与预测 介绍 股票市场分析和预测是使用Google财经提供的数据进行技术分析，可视化和预测的项目。 通过查看来自股市的数据，尤其是一些大型科技股和其他科技股。 使用大熊猫获取股票信息，可视化它的不同方面，最后根据以前的表现历史，研究了几种分析股票风险的方法。 通过蒙特卡洛方法预测未来的股票价格！ 目的 该项目的目的是比较分析对股票市场数据的预测算法的有效性，并通过可视化对这些数据进行一般性了解，以预测每种股票的未来股票行为和风险价值。 该项目包含数据挖掘和统计的概念。 该项目大量使用了NumPy，Pandas和数据可视化库。

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