机器学习基于LSTM的股票预测模型（pythorch版）

内容概要: 本资源提供了一个基于LSTM模型进行股票价格预测的完整代码实现，包括数据预处理、模型训练、评估和可视化。通过该代码，用户可以快速上手时间序列预测任务，特别是针对股票收盘价的预测。 适用人群: 适用于对LSTM模型、时间序列预测、股票价格预测感兴趣的开发者和研究者，尤其适合希望学习如何应用LSTM进行预测的初学者。 适用场景及目标: 场景: 金融数据分析，股票价格预测。 目标: 通过LSTM模型学习历史股票数据中的模式，预测未来股票收盘价，评估模型性能并进行可视化分析。 其他说明: 数据集: 使用'000001SH_index.csv'数据集，数据包含股票的开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。 数据预处理: 采用Min-Max标准化处理数据，并构造序列数据。 模型训练: 使用Adam优化器，均方误差损失函数，训练LSTM模型。 模型评估: 可视化预测误差率和预测值与真实值的对比图，直观展示模型预测效果。