python股票预测模型_一种基于Python和BP神经网络的股票预测方法
一种基于
Python
和
BP
神经网络的股票预测方法＊
曾武序
1
，钱文彬
1
，王映龙
2
，杨文姬
1
，柳
军
2
【摘
要】
股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资，本文使用
Python
语
言开发网页爬虫爬取真实的股票数据，首先通过
requests
库获取网页数据，使
用
BeautifulSoup
库解析静态
html
页面，并通过查找标签获取股票数据，然
后对数据进行解析，用
xlwt
库将数据存入
excel
文件，并对数据归一化处理，
最后，在三层
BP
神经网络中根据批量梯度下降法调整隐含层结点个数，以获
取相对更优的连接权值和阈值，从而对股票的涨跌做出预测，为投资者的投资
行为提供参考。
【期刊名称】
计算机时代
【年
(
卷
),
期】
2018(000)006
【总页数】
5
【关键词】
Python
；网络爬虫；
BP
神经网络；股票预测
0
引言
人工神经网络(
Artificial
Neural
Network
)即神经网络，是由具有适应性的
简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实
世界物体所作出的交互反应
[1]
。神经细胞接收信息以及处理信息的过程用“线
性加权”和“函数映射”来模拟，网络结构和权值调整用优化学习算法实现。
这种人工神经网络虽然不能和生物神经网络等价，但在某些方面已经取得了优
越的性能
[2]
。
随着经济的发展，股票市场吸引了众多投资者，如何通过已有的数据来预测股
价，从而规避风险，获得更高的收益，是众多投资者所关注的。
Lei
Lei
将粗糙
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