介绍:
在不断发展的金融世界中,准确的股价预测对于做出明智的投资决策至关重要。借助机器学习和数据可视化的力量,我开始了使用 Streamlit 构建用户友好的股票价格预测应用程序的旅程。在这篇文章中,我将引导您完成应用程序的开发过程,从数据采集到模型部署,并重点介绍整个过程中的关键决策和挑战。
第 1 步:数据采集和探索:
import streamlit as st
import yfinance as yf
from datetime import datetime, timedelta
# User input for stock ticker symbol
stock_symbol = st.sidebar.text_input('Enter Stock Ticker Symbol (e.g., MSFT):')
# Date range input
start_date = st.sidebar.date_input