随着人工智能的崛起，越来越多的学科正在被人工智能改造，包括金融领域的很多分析决策工作。而神经网络是目前最火的人工智能技术，在我的理解中，神经网络适合处理拥有大量实践数据，数据内部存在某种关系的问题，正好股票的涨跌看起来符合这样的规律。

本教程是我自己摸索规律，学习使用算法和TensorFlow工具进行股票预测的记录，持续更新。

1、特征选取

为了用神经网络模拟大量数据中存在的某些关系，首先需要选取可能对结果产生影响的特征。经过我不成熟的思考，我认为可能有以下一些方面：

a、历史数据影响因子：

1、自身历史数据（这个很好理解，之前的数据会对之后的数据走势产生影响）
2、历史涨跌停数据（a股具有涨跌停特点，涨跌停时涨跌幅并不能完全反应当天市场动能，可做特殊标注）

b、大环境

1、经济指数（经济大环境会对股票走势产生影响）
2、股市指数（股市总体的热度，包括指数，成交量，开户数等）

c、热度

1、自身百度指数（百度指数反应股票在社会中的影响力大小）
2、板块百度指数

3、概念百度指数

4、自身媒体指数

d、庄家

1、换手率（成交量、换手率等可以反应大量交易的数据）

e、周五周一假期影响

周五至周一中如有重大消息或新闻爆出，则会对股票走势产生较大影响

2、获取数据

以上数据要全部获取难度不小，为了不影响进度，我仅采用股票历史数据做以模拟，其他特征数据待以后完善。

股票历史数据来源为聚数力（http://www.dataju.cn/Dataju/web/home），网站有机器学习常用的一些数据，有需要的同学可以自行查找。

百度指数经过一段时间的研究，无法直接提取。可行的来源有两种：一是淘宝上有按关键字卖的百度指数，需要花钱买；二是用python+机器学习进行爬取，模拟登陆，输入关键字，截图并截取数据图块，平移鼠标再次截取图块，然后对数据图块进行图像识别。第二种方法研究到截取图块时一直无法定位准确，暂时搁置。

其他数据暂时没有更好的来源，如果大家有好的数据来源，欢迎留言讨论。

综上选取聚数力平台的股票历史数据作为数据集，探索机器学习在股票预测方面的应用。

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