基于贝叶斯网络的CNN-LSTM股票价格预测
在金融领域，股票价格预测一直是一个备受关注并且具有挑战性的问题。传统的方法通常采用时间序列模型，然而这些模型往往不能考虑到相关因素之间的复杂关系。本文提出了一种基于贝叶斯网络、CNN和LSTM的混合模型，旨在更准确地预测股票价格。
贝叶斯网络的作用是可以捕获相关因素之间的依赖关系，而CNN则能够有效地提取时间序列数据中的特征信息。 LSTMs则适用于处理长期依赖和非线性关系。所以，整个模型将贝叶斯网络、CNN和LSTM三者有机地相结合。
下面是模型的主要步骤：
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数据收集：从Yahoo Finance获取了苹果公司(AAPL)的历史数据，包括每日开盘、最高、最低、收盘和交易量等。
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数据预处理：通过对数变换，归一化和差分处理，将原始数据转化为平稳的时间序列数据。
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贝叶斯网络建模：使用Python的Bayesian Networks库，在已处理的时间序列数据上建立了一个贝叶斯网络模型。
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CNN-LSTM模型建立：将贝叶斯网络的结构和CNN-LSTM的框架组合在一起，输入为之前处理后的时间序列数据，输出为未来一天的股票价格。
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训练和测试：使用最大似然估计方法来训练模型，并将测试集的结果与真实值进行比较。通过均方误差和平均绝对误差来评估模型的性能。
下面是完整的Python代码：
# 导入必要的库
import pandas as