股票价格预测python

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，用于处理具有时间序列特征的数据。在股票价格预测方面，LSTM可以用于学习并捕捉股票价格的时间依赖性和非线性模式。

以下是使用Python进行股票价格预测的示例代码，具体方法如下：

1. 导入所需的库：

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. 准备数据：

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 选择需要预测的特征列，如收盘价
close_price = data['Close'].values

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_price = scaler.fit_transform(close_price.reshape(-1, 1))

3. 创建训练集和测试集：

train_size = int(len(scaled_price) * 0.8)
test_size = len(scaled_price) - train_size
train_data, test_data = scaled_price[0:train_size,: