使用TensorFlow分析并尝试预测股市决策的Python笔记本：Stock-Market-Predictor

股票市场预测 使用tensorflow分析和尝试预测股市决策的Python笔记本 我使用来自Yahoo Finance的股票市场数据，这些数据包括标普500和沃尔玛的开盘价，高低价。 然后，我使用Walmart数据检查数据，对其进行格式化并计算指标以建议购买和出售的水平。 然后，我根据此数据训练一个卷积神经网络（在Tensorflow中创建），以尝试预测是否应该根据给定的先前数据买卖。 为了生成买/卖数据，我看了未来70天的数据。 因此，在接下来的一周中，我每天都使用2天，然后是5天，然后分成两组，每组15天。 然后，对于这些日期范围中的每一个，我都计算了绝对最大值和绝对最小值。 将当前（开盘价）与此范围进行比较时，我可以检查它是否在该范围内。 超出范围表示保证的损益，因此只有在超出范围时，值才会改变。 如果该值高于该范围，则意味着我们的股价可能会下跌，我们应该卖出。 如果低于该范围，则