LSTM 模型预测亚马逊股票价格

根据提供的引用内容，我们可以了解到使用LSTM模型预测股票价格需要进行以下步骤：

1. 获取数据：从数据源获取亚马逊股票价格的历史数据。
2. 准备数据：将数据进行预处理，包括归一化、划分训练集和测试集等。
3. 建立LSTM模型：使用Tensorflow建立LSTM模型，包括定义模型结构、设置超参数、编译模型等。
4. 训练模型：使用训练集对LSTM模型进行训练。
5. 预测测试：使用测试集对训练好的LSTM模型进行预测，并评估模型的性能。

下面是一个简单的LSTM模型预测亚马逊股票价格的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 获取数据
data = pd.read_csv('amazon_stock.csv')
data = data['Close'].values.reshape(-1, 1)

# 准备数据
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)
train_size = int(len(data) * 0.7)
train_data = data[:train_size, :]
test_data = data[train_size:, :]

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
        Y.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

look_back = 60
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, look_back)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, look_back)

train_X = np.reshape(train_X, (train_X.shape[0], train_X.shape[1], 1))
test_X = np.reshape(test_X, (test_X.shape[0], test_X.shape[1], 1))

# 建立LSTM模型
model = tf.keras.Sequential()
model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_X.shape[1], 1)))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(tf.keras.layers.LSTM(units=50))
model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.2))
model.add(tf.keras.layers.Dense(units=1))

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

# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, batch_size=32)

# 预测测试
predicted_price = model.predict(test_X)
predicted_price = scaler.inverse_transform(predicted_price)

# 评估模型
rmse = np.sqrt(np.mean(((predicted_price - test_Y) ** 2)))
print('RMSE:', rmse)