StockPriceForecast 股票价格预测

1. 项目目标

通过Tushare平台获取数据，进行数据清洗、数据处理，并训练神经网络，使用训练完成的模型对未来30天的股价进行预测。

2. 使用方法

完整的代码可以使用 main.py 执行或者使用 jupyter notebook 调用模块快速使用。

2. 依赖模块

torch, tushare, numpy, pandas, xarray, dask, proplot, tqdm

3. 项目结构

dataSet\ 目录

###########目录层级
|--- readme.md     # Help
|--- main.py
|--- main.ipynb
|--- dataSet           # 存储数据
|  |--- data           # 存储处理完的数据
|  |  |--- basicData    # 存储股票列表、交易日历
|  |  |  |--- basicData.json
|  |  |--- marketData  # 存储行情数据（日）
|  |    |--- data.nc
|  |--- rawData       # 存储原始数据
|  |  |--- basicData    # 存储行情数据（日）
|  |  |  |--- parameters.csv
|  |  |  |--- stockList.csv
|  |  |  |--- tradeCal.csv
|  |  |--- marketData  # 存储股票列表、交易日历
|  |    |--- 20100104.csv
|  |    |--- 20100105.csv
|  |    |--- 20100106.csv
|  |    |--- ...
|  |--- storeLog.json # 存储下载记录
|--- forecastData
|--- libs
|  |--- __init__.py
|  |--- modules      # 保存torch模型代码
|  |  |--- __init__.py
|  |  |--- includes.py
|  |  |--- ResNetLSTM.py
|  |  |---
|  |  |---
|  |--- dataLoader.py   # 从dataSet/中加载数据
|  |--- dataProcess.py # 处理dataSet/中的数据
|  |--- functions.py  # 工具函数文件
|  |--- getData.py   # 从Tushare平台下载数据 |  |--- quant.py       # 量化
|  |--- visualization.py # 可视化
|--- models # 保存已训练的模型

4. 待办

• DataLoader模块
• 模型训练框架
• 数据可视化框架
• 信号生成框架
• 回测框架（没用）