基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明（课程设计）.zip已获导师指导并通过的97分的高分大作业设计项目，可作为课程设计和期末大作业，下载即用无需修改，项目完整确保可以运行。基于pytorch+LSTM的股票

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基于pytorch+LSTM的股票价格预测源码+文档说明.zip （13个子文件）

stockPredict主-master

parser_my.py 1KB

evaluate.py 1KB

data

000001SH_index.csv 555KB

dataset.py 2KB

LSTMModel.py 1KB

img

17.png 72KB

18.png 7KB

model

stock.pkl 56KB

train.py 2KB

__pycache__

dataset.cpython-36.pyc 2KB

LSTMModel.cpython-36.pyc 989B

parser_my.cpython-36.pyc 888B

README.md 592B

共 13 条

# stockPredict pytorch实现用LSTM做股票价格预测 # 软件环境 python3.0以上， pytorch 1.3.1， torchvision 0.4.1, Pillow 7.1.2, pandas 1.0.3 # 项目结构 ![项目结构](img/18.png) data目录：上证指数的csv文件 model目录：模型保存文件 dataset.py : 数据加载及预处理类，数据标准化、划分训练集及测试集等 evaluate.py : 预测 LSTMModel.py : 定义LSTM模型 parsermy.py : 常用参数 train.py：模型训练 # 运行方法：直接运行train.py开始模型训练直接运行evaluate.py开始模型预测

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