使用Python进行股票预测通常涉及以下步骤：
数据获取
使用`tushare`库或其他数据接口获取股票历史交易数据。
数据预处理
提取股价数据，并进行必要的数据处理，如标准化变换。
特征提取
根据需要提取技术指标或其他相关特征。
模型选择与训练
选择合适的机器学习模型，如ARIMA、LSTM、神经网络等。
使用历史数据训练模型。
模型评估
使用验证集或测试集评估模型性能。
预测
使用训练好的模型进行未来股价的预测。
结果可视化
使用`matplotlib`等工具绘制预测结果与实际数据的对比图。
下面是一个简化的代码示例，展示了如何使用`tushare`和`sklearn`进行股票价格预测的基本流程：
```python
import tushare as ts
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.neural_network import MLPRegressor
import matplotlib.pyplot as plt
获取股票历史数据
data = ts.get_k_data（'000001'） 示例股票代码：000001
data.to_excel（'股票000001历史行情.xls'） 保存到Excel
提取股价数据
price = data['open'].tolist（）
price_in = []
price_out = []
for i in range（len（price） - 30）: 使用最近30天的数据作为输入
price_in.append（price[i:i + 30]）
price_out.append（price[i + 30]）
price_in = np.array（price_in）
price_out = np.array（price_out）
数据标准化
scaler = MinMaxScaler（）
price_in = scaler.fit_transform（price_in）
构建并训练神经网络模型
clf = MLPRegressor（）
clf.fit（price_in, price_out）
预测未来股价
price_out_predict = clf.predict（price_in）
可视化预测结果
plt.figure（figsize=（10, 6））
plt.plot（price_out, label='实际价格'）
plt.plot（price_out_predict, label='预测价格', color='r'）
plt.legend（）
plt.show（）
请注意，股票价格预测是一个复杂的任务，受到多种因素的影响，包括市场情绪、经济数据、公司业绩等。因此，任何预测模型都无法保证完全准确，投资者应谨慎使用预测结果，并结合其他分析工具做出投资决策。