问DeepSeek通过机器学习预测股票涨跌的几种技术方案

为什么写这篇文章呢？最近好几个同学问怎么预测股票涨跌，虽然我之前也写过一个例子，那只是其中一种方式。这里简单汇总下大体思路，虽然自己之前就知道一些方法，但个人觉得不够系统化，这篇文章大部分借助DeepSeek的回答。还有一个原因，晚上刷了一部短剧，名叫《消失的数学之神》。里面有个剧情， 2个人通过数学计算预测股票涨跌，虽然剧情老套，主角前期扮猪吃老虎，后期啪啪打脸嘲讽的人。股票涨跌还是和数学

Python_金钱豹

2908人浏览 · 2025-02-13 17:23:43

Python_金钱豹 · 2025-02-13 17:23:43 发布

为什么写这篇文章呢？最近好几个同学问怎么预测股票涨跌，虽然我之前也写过一个例子，那只是其中一种方式。这里简单汇总下大体思路，虽然自己之前就知道一些方法，但个人觉得不够系统化，这篇文章大部分借助DeepSeek的回答。

还有一个原因，晚上刷了一部短剧，名叫《消失的数学之神》。里面有个剧情， 2个人通过数学计算预测股票涨跌，虽然剧情老套，主角前期扮猪吃老虎，后期啪啪打脸嘲讽的人。股票涨跌还是和数学有很大关系。所以，好好学习数学，以后还有炒股的选择可能。

写技术方案之前，先说下股票预测对于我们的操作有什么指导意义？就以昨天大盘为例，我预测大盘先涨后跌（保持红，支撑位保持）然后回拉，结果预测错了。实际走势，先涨后跌继续跌。预测的目的在于，如果市场走势和自己猜想不对的时候，就要开始谨慎，保持空仓或少量仓位。尊重市场走势，虽然结果打脸了，至少账户的金额不会缩水。

《礼记·中庸》有言，“凡事预则立，不预则废”。

写了很多废话，下面是正文内容。

首先，股票预测是个复杂的问题，因为市场受很多因素影响，比如经济指标、新闻、市场情绪，甚至突发事件。

以下是使用Python和机器学习实现股票预测的几种典型方法，包含关键步骤和代码示例：

一、时间序列预测

大名鼎鼎的DeepSeek幻方是基于时间时序预测，那我先说这个。

1、LSTM神经网络（处理非线性关系）

from tensorflow.keras.models import Sequential``from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense``   ``# 数据预处理（标准化+时间窗口）``scaler = MinMaxScaler()``scaled_data = scaler.fit_transform(data)``   ``# 创建时间序列样本``def create_dataset(data, look_back=60):`    `X, y = [], []`    `for i in range(len(data)-look_back):`        `X.append(data[i:(i+look_back), 0])`        `y.append(data[i+look_back, 0])`    `return np.array(X), np.array(y)``   ``# 构建LSTM模型``model = Sequential()``model.add(LSTM(50, return_sequences=True, input_shape=(look_back,1)))``model.add(LSTM(50))``model.add(Dense(1))``model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

2、ARIMA模型（经典统计方法）

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA``   ``# 加载历史收盘价数据``data = pd.read_csv('stock_prices.csv', index_col='Date')``   ``# 训练模型``model = ARIMA(data['Close'], order=(5,1,0))  # (p,d,q)参数``model_fit = model.fit()``   ``# 预测未来3天``forecast = model_fit.forecast(steps=3)

二、监督学习分类

1. 特征工程（关键步骤）

# 技术指标计算``data['MA5'] = data['Close'].rolling(5).mean()``data['RSI'] = ta.rsi(data['Close'], timeperiod=14)``data['MACD'], signal, _ = ta.macd(data['Close'])``   ``# 构造标签（次日涨跌）``data['Target'] = np.where(data['Close'].shift(-1) > data['Close'], 1, 0)``   ``# 删除缺失值``data.dropna(inplace=True)

2、常用分类算法（我之前写的例子就是这种方式）

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier``from xgboost import XGBClassifier``   ``# 特征/标签拆分``X = data[['MA5', 'RSI', 'MACD', 'Volume']]``y = data['Target']``   ``# 随机森林``rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)``rf.fit(X_train, y_train)``   ``# XGBoost``xgb = XGBClassifier(n_estimators=500, learning_rate=0.01)``xgb.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)], early_stopping_rounds=20)

三、集成方法

1. 特征融合模型

# 组合技术指标与新闻情绪``technical_features = data[['RSI', 'MACD', 'Bollinger']]``sentiment_features = pd.read_csv('news_sentiment_scores.csv')``combined_features = pd.concat([technical_features, sentiment_features], axis=1)

2、模型堆叠

from sklearn.ensemble import StackingClassifier``# 定义基模型``base_models = [`    `('rf', RandomForestClassifier()),`    `('xgb', XGBClassifier())``]``# 元模型使用逻辑回归``stacker = StackingClassifier(`    `estimators=base_models,`    `final_estimator=LogisticRegression(),`    `cv=5``)``stacker.fit(X_train, y_train)

四、强化学习方法

基于DQN的交易策略

class TradingEnv(gym.Env):`    `def __init__(self, data):`        `self.data = data`        `self.action_space = Discrete(3)  # 0:持有, 1:买入, 2:卖出`        `self.observation_space = Box(low=0, high=1, shape=(6,))``   `    `def _next_obs(self):`        `return self.features[self.current_step]``   `    `def step(self, action):`        `# 执行交易逻辑`        `# 计算收益、更新持仓`        `return obs, reward, done, info``   ``# 构建DQN智能体``model = DQN('MlpPolicy', env, verbose=1,`            `policy_kwargs=dict(net_arch=[64,64]),`            `learning_rate=0.0005)``model.learn(total_timesteps=100000)

股票预测本质是概率问题，建议结合以下策略：

使用组合预测（多个模型的投票机制）
设置动态仓位管理（预测置信度越高仓位越大）
定期进行模型再训练（建议每月或季度更新）
结合基本面分析做二次验证

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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