MachineLearningStocks:使用python和scikit learn进行库存预测 源码
Python中的MachineLearningStocks:入门项目和指南 ( ) MachineLearningStocks被设计为一个直观且高度可扩展的模板项目,将机器学习应用于股票预测。 我的希望是,该项目将帮助您了解使用机器学习预测股票走势的整体工作流程,并欣赏其中的一些精妙之处。 当然,在遵循本指南并完成项目之后,您绝对应该进行自己的改进–如果您正在努力思考该怎么做,那么在本自述文件的最后,我列出了一长串可能性:选择。 具体而言,我们将使用pandas清理并准备历史股票价格和基本面的数据集,此后,我们将使用scikit-learn分类器来发现股票基本面(例如,市盈率,债务/
文件列表
MachineLearningStocks-master.zip
(预估有个17文件)
MachineLearningStocks-master
requirements.txt
145B
download_historical_prices.py
3KB
LICENSE.txt
1KB
sp500_index.csv
223KB
stock_prediction.py
2KB
current_data.py
5KB
utils.py
3KB
README.md
21KB
tests
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