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引言
在当今数字时代，Python 已经成为金融分析的重要工具。通过简单的代码，我们就能够预测股票价格走势，辅助投资决策。本文将介绍如何使用 Prophet 库进行股票预测分析，带你玩转量化投资的第一步。
环境准备
首先，我们需要安装以下 Python 库：
# 使用 pip 安装必要的库
pip install requests pandas prophet
数据获取
我们使用 Financial Modeling Prep（FMP）API 获取股票历史数据。以下是获取数据的示例代码：
import requests
def fetch_stock_data(symbol, from_date, to_date, api_key):
"""
获取股票历史数据
参数：
symbol: 股票代码，如 'AAPL'
from_date: 起始日期
to_date: 结束日期
api_key: FMP API密钥
"""
url = f"https://financialmodelingprep.com/api/v3/historical-price-full/{symbol}"
response = requests.get(url).json()
return response
数据预处理
获取数据后，需要进行预处理以适配 Prophet 模型：
import pandas as pd
def preprocess_data(data):
"""
数据预处理函数
将原始数据转换为 Prophet 所需的格式
"""
df = pd.DataFrame(data["historical"])
df.reset_index(inplace=True)
# 重命名列名以符合 Prophet 要求
df.rename(columns={'date': 'ds', 'adjClose': 'y'}, inplace=True)
return df
模型训练与预测
使用 Prophet 进行预测：
from prophet import Prophet
def train_model(data):
"""
训练 Prophet 模型
"""
model = Prophet(
changepoint_prior_scale=0.05,
holidays_prior_scale=15,
seasonality_prior_scale=10,
weekly_seasonality=True,
yearly_seasonality=True,
daily_seasonality=False
)
# 添加美国股市假期数据
model.add_country_holidays(country_name='US')
model.fit(data)
return model
def make_prediction(model, periods=365):
"""
生成预测结果
periods: 预测天数
"""
future = model.make_future_dataframe(periods=periods)
forecast = model.predict(future)
return forecast
实战案例
让我们以苹果公司（AAPL）为例，预测其股票走势：
# 主程序
symbol = "AAPL"
from_date = "2022-01-01"
to_date = "2023-08-01"
# 1. 获取数据
stock_data = fetch_stock_data(symbol, from_date, to_date, "YOUR_API_KEY")
# 2. 数据预处理
processed_data = preprocess_data(stock_data)
# 3. 训练模型
model = train_model(processed_data)
# 4. 预测未来一年走势
forecast = make_prediction(model)
# 5. 绘制预测结果
model.plot(forecast)
总结
通过本文介绍的方法，我们可以：
使用 Python 获取实时股票数据 运用 Prophet 库进行股价预测 可视化展示预测结果
需要注意的是，股市预测仅供参考，投资决策还需结合多方面因素综合考虑。本文提供的方法可以作为量化投资分析的入门工具之一。
参考文章
Predicting Stock Market with Python：https://medium.com/@ayratmurtazin/predicting-stock-market-with-python-cd4f2c59a847
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