深度学习股票价格预测模型：代码与数据集

内容概要：本资源提供了一个完整的股票价格预测模型，包括Python源码和用于训练的CSV数据集。模型采用深度学习技术，通过TensorFlow和Keras框架构建，适用于预测标准普尔500指数（SP500）的未来价格。 适用人群：本资源适合数据科学家、金融分析师、机器学习爱好者和专业交易员，尤其是那些对金融市场分析和预测感兴趣的人士。 使用场景及目标：资源适用于以下场景： 教育和研究：用于教学或研究项目，探索深度学习在金融时间序列预测中的应用。 投资决策支持：为交易员或投资者提供基于历史数据的预测分析，辅助投资决策。 模型开发与优化：供开发者使用和改进现有模型，探索更优的预测性能。 其他说明：数据集包含了多只股票的历史价格信息，源码包括数据预处理、模型构建、训练、评估和结果可视化的完整流程。用户可以根据自己的需求调整模型参数，进行进一步的模型训练和测试。请注意，股票市场具有高度不确定性，模型预测结果仅供参考，投资有风险，操作需谨慎。