用lstm预测股票涨跌 3层隐藏层 1层线性连接层 输入的序列的每个元素是40维特征 预测下一次价格变动的涨跌

这是一个很有趣的问题，在股票价格预测中使用LSTM是一个非常流行的方法。首先，我们需要准备数据集，将股票价格转换为时间序列数据，并且将每个时间步的40维特征输入到LSTM模型中。然后，我们需要将输出连接到一个线性层，以预测下一次价格变动的涨跌。

下面是一个简单的LSTM网络的代码示例：

import torch.nn as nn

class StockPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(StockPredictor, self).__init__()
        
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=3, batch_first=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        output, _ = self.lstm(x)
        output = self.linear(output[:, -1, :])
        return output

在这个模型中，我们使用了一个三层的LSTM，它的输入是每个时间步的40维特征，输出是隐藏状态，然后我们将最后一个时间步的隐藏状态输入到一个线性层中，以预测下一次价格变动的涨跌。

使用这个模型，你可以输入时间序列数据，然后得到下一次价格变动的预测。当然，这只是一个简单的模型，你可以根据具体情况进行调整和优化。