使用 Python 预测微软股票价格

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让我们在这个 Python 教程中讨论一下 Microsoft 股价预测。微软现在是世界顶级科技公司之一，在全球拥有超过 163,000 名员工。它以生产 Windows 操作系统而闻名，Windows 操作系统是使用最广泛的计算机操作系统之一。

这篇文章将教您如何预测微软未来的股票价值。在本文中，我将指导您完成使用 Python 进行机器学习来预测 Microsoft 股票价格的过程。

导入必要的模块/库和数据集

让我们开始通过加载相关的 Python 模块和数据集来应对预测 Microsoft 股票价格的挑战：

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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
plt.style.use('seaborn')
 
data = pd.read_csv("MSFT.csv")
data.head()
微软股价预测数据集

数据可视化

该数据集中的“关闭”列包含我们希望预期其未来值的值。那么，让我们深入了解一下微软股价的历史收盘价：

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plt.figure(figsize=(10, 4))
plt.title("Microsoft Stock Prices")
plt.xlabel("Date")
plt.ylabel("Close")
plt.plot(data["Close"])
plt.show()
微软股价预测数据可视化

寻找数据之间的相关性

现在让我们看看数据集特征之间的相关性：

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print(data.corr())
sns.heatmap(data.corr(),cmap="Greens")
plt.show()
微软股价预测相关性

将数据拆分为训练数据和测试数据

我现在将为机器学习模型准备数据。在此阶段，我将向 x 添加最重要的特征，向 y 添加目标列，然后将数据集分为训练集和测试集：

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x = data[["Open", "High", "Low"]]
y = data["Close"]
x = x.to_numpy()
y = y.to_numpy()
y = y.reshape(-1, 1)
 
from sklearn.model_selection import train_test_split
xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y, test_size=0.2, random_state=42)

应用机器学习模型

现在让我们使用决策树回归算法来训练 Microsoft 股价预测模型并查看未来 5 天的预计股价：

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from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(xtrain, ytrain)
ypred = model.predict(xtest)
data = pd.DataFrame(data={"Predicted Rate": ypred})
print(data.head())
微软股价预测

因此，使用 Python 编程语言，您可以通过机器学习来预测 Microsoft 股票价值。自 Windows 11 即将推出以来，微软再次引起了全世界的关注。

因此，现在是预测微软股价的绝佳时机，因为它受到了很多关注。

结论

恭喜！您刚刚学习了如何预测 Microsoft 股票价格。希望你喜欢它！😇

喜欢该教程吗？无论如何，我建议您查看下面提到的教程：

  1. 使用 Python 预测股票价格
  2. 使用 Python 进行加密货币价格预测
  3. 使用 Python 预测股票价格
  4. Python 票房收入预测——简单的实现

感谢您抽出宝贵时间！希望你学到新东西！😄