请写一个完整的lstm预测股票的例子，python3.7，tensorflow1.15，数据包括交易量，最高价，最低价，收盘价

在Python 3.7环境中，使用TensorFlow 1.15来编写一个简单的LSTM股票预测模型，我们将使用Keras库作为高级API。这里假设我们已经有了数据，并已按时间序列进行了预处理。以下是整个例子的步骤：

# 导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载并预处理数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')  # 假设CSV文件有交易量、最高价、最低价、收盘价等列
df = data[['交易量', '最高价', '最低价', '收盘价']].astype(float)
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(df.values)

# 时间序列划分
time_steps = 60  # 假设每个样本由过去60天的数据组成
X, y = [], []
for i in range(len(scaled_data) - time_steps):
    X.append(scaled_data[i:i+time_steps])
    y.append(scaled_data[i+time_steps])
X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 数据重塑以便于LSTM处理
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=1))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=32)

# 预测
predictions = model.predict(X_test)  # X_test是你未使用的测试集部分

# 反归一化预测结果
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 结果展示
print(predictions[:5])

在这个例子中，我们首先加载数据并进行预处理，然后创建一个LSTM模型，设置时间步数为60天，输入特征为四个价格指标。模型训练完成后，对未来的股票价格进行预测并进行反归一化。