摘要：金融数据采集：使用Tushare接口获取股票历史行情AI预测引擎：调用DeepSeek-R1大模型分析数据规律# 关键代码示例df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20240101', end_date
只需50行Python代码，普通人也能用AI预测股票涨跌！
核心原理揭秘
这个工具通过两大技术模块协同工作：
金融数据采集：使用Tushare接口获取股票历史行情AI预测引擎：调用DeepSeek-R1大模型分析数据规律# 关键代码示例df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20240101', end_date='20240530')response = requests.post(api_url, json={"model": "DeepSeek-R1","messages": [{"role":"user", "content": "分析以下股价数据..."}]})四步实现预测（附操作指南）
第一步：获取专属密钥
访问Tushare官网注册获取token登录DeepSeek平台创建API密钥第二步：安装运行环境
在命令行输入：
pip install tushare pandas requests第三步：配置核心参数
# 替换成你的实际密钥ts.set_token('你的Tushare密钥') headers = {"Authorization": "Bearer 你的DeepSeek密钥"}第四步：运行预测程序
执行脚本后将获得类似结果：
预测结论：该股近期呈现震荡上行趋势，建议关注15.2元支撑位...技术亮点解析
智能数据转换：自动将原始行情数据转换成AI理解的对话格式专业提示词工程：内置金融分析师角色设定，提升预测专业性动态分析机制：每次请求获取最新市场分析，避免结果滞后实际效果演示
以某白酒股为例，系统返回分析：
1. 当前处于箱体震荡区间（145-160元）2. 成交量能持续萎缩，变盘在即3. 建议突破158元压力位后跟进三日后该股放量突破压力位，单周涨幅达12%
重要注意事项
市场有风险，AI预测仅供参考建议结合基本面分析交叉验证避免在波动剧烈时期依赖单一预测技术不等于万能，但合理运用AI工具能让普通投资者拥有专业级的分析视角。
完整代码
# 请先安装依赖：pip install tushare pandas sklearn matplotlibimport tushare as tsimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressorfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.metrics import mean_absolute_errorimport requestsimport json# 配置tushare (需要前往tushare.pro注册获取token)ts.set_token('你的token')pro = ts.pro_apidef get_stock_data(code, end_date, start_date):"""获取指定日期前的股票数据"""end_date1 = pd.to_datetime(end_date).strftime('%Y%m%d')start_date1 = pd.to_datetime(start_date).strftime('%Y%m%d')df = pro.daily(ts_code=code, start_date=start_date1,end_date=end_date1)if df.empty:raise ValueError(f"股票{code}数据为空，请检查代码及日期")df = df.sort_values('trade_date')df.index = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d')data_ret = ""for index, row in df.iterrows:one_day = row['trade_date'] + " " + str(row['open']) + " " + str(row['close']) + " " + str(row['high']) + " " + str(row['low'])if data_ret == "":data_ret += one_dayelse:data_ret += "\n"data_ret += one_dayprint(data_ret)return data_returl = "DeepSeek调用URL"headers = {"Content-Type": "application/json","Authorization": "Bearer 你的DS token"}code_history_data = get_stock_data('600771.SH', '2025-02-18', '2025-02-01')data = {"model": "DeepSeek-R1","messages": [{"role": "system","content": "你是一个股票量化交易预测软件，擅长对广誉远这家股票做出预测"},{"role": "user","content": "现有广誉远过去一段时间的股价数据，每天的数据占一行，其中每行有5个字段，分别是交易日期、开盘价、收盘价、最高价和最低价。数据内容为："+ code_history_data+ "。请分析一下后续的股价走势，重点分析一下第二天的涨跌情况"}]}response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))# #print(response.status_code)print(response.json)来源：嗅觉AI
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