Predicting-Stock-Prices-:使用Python预测Jupyter Notebook中的股票价格-源码

预测库存价格 概述 股市交易是我做过的最迷人的尝试之一。 仅仅通过思考来赚钱的追求确实是一次令人振奋的旅程。 股票市场不再是华尔街市场穿着西装和领带的人所从事的冒险活动。 现在，任何能够使用电话或计算机的人都可以在市场上交易。 这种计算机化的交易将更多的人带入市场，并导致算法交易的丰富性。 实际上，在美国发生的所有交易中，有70％由计算机系统处理。[1] 交易者/投资者在市场上想要的是优势（一件事情比另一件事情发生的可能性更高）。 他们使用自己过去的经验，阅读当前的市场状况以及对图表和价格模式进行技术分析来做到这一点。 由于机器可以更快地处理更多数据，因此它们绝对可以帮助交易者/投资者做出更好的交易/投资决策。 在这个项目中，我将尝试使用一个称为“长期短期记忆（LSTM）”的人工递归神经网络来预测公司的收盘价。 我还将尝试使用DecisionTreeRegressor和LinearRegr