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
2021-12-28 22:34:13
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2021-12-28 16:24:12
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2021-12-22 14:11:23
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