用LSTM预测股票收盘价的代码python jupter

使用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）预测股票收盘价通常涉及到时间序列分析和深度学习。在Python中，结合Jupyter Notebook编写这样的代码可以分为以下几个步骤：

1. 导入必要的库：

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

2. 加载数据并预处理：

# 假设你已经有了CSV文件，包含日期和收盘价
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)
data = df['Close'].values.reshape(-1, 1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

3. 划分训练集和测试集：

train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data, test_data = data_scaled[:train_size], data_scaled[train_size:]

4. 构建LSTM模型：

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

5. 训练模型：

model.fit(train_data, epochs=100, batch_size=32)

6. 预测和评估：

predictions = model.predict(test_data)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

plt.plot(data, label='Original Data')
plt.plot(predictions, label='Predicted Data')
plt.legend()
plt.show()

# 可能会计算一些指标如MAE、MSE或RMSE来评估性能