时间序列预测，股票方向应用，使用transformer-lstm融合的模型算法

适用人群 针对有一定机器学习和深度学习背景的专业人士，特别是那些对时间序列预测和Transformer以及LSTM模型有兴趣的人。需要一定的Python知识基础 适用场景 用于处理时间序列数据，尤其是在金融领域，示例是股票价格预测。Transformer模型和LSTM的混合使用表明，代码的目的是利用这两种模型的优势来提高预测准确性。 目标 代码的主要目标是利用Transformer模型和LSTM模型来预测时间序列数据，如股票价格。通过实现这两种模型，代码旨在提供一个强大的工具来进行更准确的时间序列分析和预测。