长短时记忆网络模型预测股指期货价格代码

长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种常用于处理序列数据的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）模型。它在预测股指期货价格等时间序列数据方面具有较好的效果。

以下是一个使用LSTM模型预测股指期货价格的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data['Close'].values.reshape(-1, 1))

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]

# 创建训练集和测试集
def create_dataset(dataset, time_steps=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - time_steps):
        X.append(dataset[i:i + time_steps, 0])
        Y.append(dataset[i + time_steps, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

time_steps = 60  # 时间步长，表示用前多少个时间步的数据来预测下一个时间步的数据

X_train, Y_train = create_dataset(train_data, time_steps)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data, time_steps)

# 调整输入数据的形状
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(units=1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 预测
predicted_stock_price = model.predict(X_test)
predicted_stock_price = scaler.inverse_transform(predicted_stock_price)

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data['Close'].values[train_size + time_steps:], color='blue', label='Actual')
plt.plot(predicted_stock_price, color='red', label='Predicted')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

请注意，以上代码仅为示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。