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用CHATGPT的Hard任务编写一个股价趋势预测的指令代码

时间:2025/7/11 23:27:50来源:https://blog.csdn.net/ab_910256/article/details/141285166 浏览次数:0次

提示词:

编写一个Python程序,旨在预测股市未来30天的价格趋势。要求程序满足以下条件:

数据获取与预处理:

从Yahoo Finance获取过去5年的日间交易数据(包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量)。
进行数据清洗,包括处理缺失值、异常值和数据标准化。
生成特征工程,如计算移动平均线、相对强弱指数(RSI)、布林带等技术指标。

代码如下:

pip install yfinance pandas taimport yfinance as yf
import pandas as pd
from ta.volatility import BollingerBands
from ta.momentum import RSIIndicator
from ta.trend import SMAIndicator# 1. 数据获取
ticker = "AAPL"  # 以苹果公司股票为例
data = yf.download(ticker, period="5y", interval="1d")# 2. 数据预处理
# 处理缺失值,通常删除含有缺失值的行
data.dropna(inplace=True)# 异常值处理这里简化处理,实际应用中可能需要更复杂的方法
# 这里简单地将每个数值列的最大最小值限制在一定范围内,例如去除极高极低的异常值
for col in ['Open', 'Close', 'High', 'Low', 'Volume']:q1, q3 = data[col].quantile([0.25, 0.75])iqr = q3 - q1lower_bound = q1 - 1.5 * iqrupper_bound = q3 + 1.5 * iqrdata[col] = data[col].clip(lower_bound, upper_bound)# 数据标准化(这里根据需求选择是否执行,对于某些技术指标计算并不需要)
# data = (data - data.mean()) / data.std()# 3. 特征工程
# 计算移动平均线(这里以20日为例)
sma_indicator = SMAIndicator(data['Close'], window=20)
data['SMA_20'] = sma_indicator.sma_indicator()# 计算相对强弱指数(RSI),默认周期为14
rsi_indicator = RSIIndicator(data['Close'])
data['RSI'] = rsi_indicator.rsi()# 计算布林带
bb_indicator = BollingerBands(data['Close'])
data['BB_UPPER'], data['BB_MIDDLE'], data['BB_LOWER'] = bb_indicator.bollinger_mavg(), bb_indicator.bollinger_hband(), bb_indicator.bollinger_lband()# 为了预测未来30天价格趋势,我们通常需要基于现有数据训练模型,比如使用机器学习算法
# 此部分较为复杂,涉及模型选择、训练、验证等多个步骤,此处不展开,仅展示数据准备过程print(data.tail())

关键字:用CHATGPT的Hard任务编写一个股价趋势预测的指令代码

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