python+基于LSTM模型的股票预测模型

该资源是一个使用Python语言实现的基于长短期记忆网络（LSTM）的股票价格预测模型。LSTM是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），非常适合处理和预测时间序列数据，如股票价格波动。该模型通过学习历史股票价格数据，尝试预测未来的价格走势。 主要特点包括： 1. **数据预处理**：模型使用Pandas等库进行数据清洗和格式化，以适应LSTM模型的输入要求。 2. **特征选择**：选择对预测股价有显著影响的特征，如开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量。 3. **数据分割**：将数据集分为训练集和测试集，以训练模型并评估其性能。 4. **LSTM模型构建**：使用TensorFlow或Keras等深度学习库构建LSTM网络，包括定义网络结构、激活函数和损失函数。 5. **模型训练**：通过反向传播算法和优化器（如Adam）训练模型，使用历史数据作为输入，调整网络权重以最小化预测误差。 6. **预测与评估**：利用训练好的模型对未来股票价格进行预测，并通过均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）等指标评估模型的准确性。 7. **可视化**：使用Matplotlib等库将实际