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股票价格预测 目录 介绍 该项目是我对Udacity的数据科学家纳米学位计划的基本项目。 我们将实现两种机器学习算法（移动平均值和LSTM）来预测公司的未来股价。 然后，我们从这两种算法中选择最佳算法来开发自己的股价预测指标。 该项目包括Python脚本，交易者可以在其中输入历史股票价格数据以获得训练有素的LSTM模型。 然后，可以使用经过训练的模型来预测未来的股票价格。 该项目随附的博客文章 档案说明 股票价格预测.ipynb-用于股票价格预测的Jupyter笔记本。 train.py-借出历史股价数据并训练LSTM模型的Python脚本。 Forecastor.py-用于借出历史股价数据和将来预测股价的Python脚本。 文件夹：数据 排爆INTC.csv -历史股价数据从 。 文件夹：型号 model.pkl-腌制文件中经过训练的LSTM模型。 scaler.gz-保存在存档文

开发环境 Anaconda Python 3.5+ x86 设置 安装Kiwoom证券的环境 安装Kiwoom Open API MS Visual C ++ 2010 x86安装（mfc100.dll错误解决） MS Visual C ++ 2012 x86安装 启动KOA Studio Creon环境安装 conda install -c anaconda python=3.8.2 conda install -c anaconda pywin32 pip install django pip install pywinauto 由于pywinauto在3.7.6、3.8.1等版本中不起作用，因此请使用3.7.4、3.8.0、3.8.2等。 文档 Kiwoom证券 大新证券Creon Windows Scheduler 重新启动： C:\Windows\System32\shu

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