python股票预测lstm

根据您的查询，您想了解如何使用Python进行股票预测的LSTM(Long Short-Term Memory)模型。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用LSTM模型进行股票价格预测：

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

# 加载数据集
data = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 替换为您实际的数据文件路径

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
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:]

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(None, 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(train_data, epochs=100, batch_size=32)

# 预测股票价格
predictions = model.predict(test_data)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)
rmse = np.sqrt(np.mean((predictions - test_data) ** 2))
print("Root Mean Squared Error (RMSE):", rmse)

请注意，上述代码中的`stock_data.csv`应替换为您实际的股票数据文件路径。该数据文件应包含历史股票价格数据，其中包含一个名为"Close"的列，表示每日收盘价。此外，您可能需要根据实际情况调整模型的参数和训练过程。