基于RNN和Keras+Tensorflow的Google股市预测分析

项目的目标是构建一个能够对股票价格进行时间序列预测的模型，通过训练集数据来训练模型，并在测试集上验证其预测性能。项目要求使用Python 2.7环境，并利用conda包管理器来管理项目依赖和创建虚拟环境。在本项目中，conda的安装、虚拟环境的创建、以及主要依赖库（numpy、pandas、matplotlib和tensorflow）的安装步骤都将被详细阐述，以确保用户能够顺利搭建开发环境，开始股票预测模型的开发工作。" 知识点详细说明： 1. 循环神经网络（RNN）： RNN是一种专门用于处理序列数据的神经网络，它能够处理任意长度的输入序列，因此非常适合于时间序列数据的分析和预测，比如股票价格走势。RNN的核心是具有状态的神经网络单元，这些单元能够记住先前的信息并将其应用于当前的任务。 2. Keras和Tensorflow框架： Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在Tensorflow之上，提供了快速实验的能力。Tensorflow是由Google开发的开源机器学习框架，广泛应用于研究和生产环境。在本项目中，使用Keras与Tensorflow结合，可以简化模型的构建和训练过程。 3. 时间序列预测： 时间序列预测是指根据历史时间序列数据来预测未来值。在金融市场中，股票价格就是一种典型的时间序列数据。RNN因其能够处理时间序列数据的特性，被广泛用于此类预测任务。 4. Python 2.7： Python是一种广泛用于数据科学、机器学习和软件开发的编程语言。尽管Python 2.7已经进入维护模式，不再接受新功能，但由于社区和遗留系统的兼容性，仍然有大量项目使用Python 2.7。本项目也是基于Python 2.7环境开发。 5. conda包管理器： conda是一个开源的软件包、依赖和环境管理系统，它能够跨平台运行于Windows、MacOS和Linux上。conda允许用户创建独立的环境，这样可以在一个系统中安装多个版本的库，避免版本冲突。 6. 创建虚拟环境： 在使用conda时，可以创建一个隔离的环境来安装和运行特定版本的包。这在多项目开发中非常有用，因为它允许开发者为每个项目创建一个专属的环境，确保依赖不会相互冲突。 7. 安装依赖库： 在本项目中，需要用到几个关键的Python库，包括numpy、pandas、matplotlib和tensorflow。numpy和pandas是数据分析的基础库，numpy提供高性能的多维数组对象，而pandas提供了数据结构和数据分析工具。matplotlib是一个用于绘制静态、交互式和动画可视化的库。tensorflow是用于数值计算的开源软件库，特别适合大规模机器学习。 安装步骤简介： a. 安装conda：用户需要先安装conda包管理器，这可以通过官方安装程序进行。 b. 创建环境：使用命令`conda create -n tensorflow-p2 python=2.7`创建一个名为tensorflow-p2的新环境，并指定Python版本为2.7。 c. 激活环境：使用命令`source activate tensorflow-p2`激活创建的环境。 d. 安装依赖：在激活的环境中，使用`conda install numpy pandas matplotlib tensorflow`命令来安装所需的所有依赖库。 通过以上步骤，用户可以搭建起一个适合Google Market股票预测项目的开发环境，并开始进行数据处理、模型构建、训练和预测等工作。