LSTM绘制出实际价格与拟合价格随时间变化的曲线

LSTM（长短期记忆网络），是一种递归神经网络结构，特别适合处理序列数据，如时间序列预测。当你想用LSTM来分析股票价格时，通常会先收集历史交易日的价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价和最低价等。然后，你可以将这些数据转化为适合模型训练的形式，例如时间步长的序列，每个时间步包含前几日的价格信息。

在Python的深度学习库Keras或TensorFlow中，你可以这样做：

1. **数据预处理**：整理成时间序列数据集，并进行标准化或归一化。
2. **构建模型**：创建一个包含LSTM层的模型，可能还会包含输入门、遗忘门和输出门等机制。

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=64, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, num_features)))
model.add(LSTM(units=32))
model.add(Dense(1))  # 输出一个价格预测值

3. **训练模型**：使用历史价格数据训练模型，通过反向传播优化损失函数。
4. **预测并绘图**：对未来的日期生成价格预测，然后绘制实际价格和预测价格随时间的变化曲线，对比两者差异。可以使用matplotlib库绘制折线图。

import matplotlib.pyplot as plt
predictions = model.predict(test_data)
plt.plot(test_dates, actual_prices, label='Actual Prices')
plt.plot(test_dates, predictions, label='Predicted Prices')
plt.legend()
plt.show()