请充当一位Python程序员，请帮我编写一段利用LSTM方法进行财务风险预警分析的代码，需要用到K折为10进行交叉验证输出平均预测的准确率。原始数据中有13个因子，需要利用K折为10划分训练集和测试集并循环得到十次的预测准确率。

好的，我了解你的要求并将尽力提供帮助。以下是使用LSTM方法进行财务风险预警分析的Python代码：

#导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

#读取数据
data = pd.read_csv('financial_data.csv')

#切分因子和标签
X = data.iloc[:, 0:13].values
Y = data.iloc[:, 13].values

#K折交叉验证
kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)

#用于存储所有模型的准确率
accs = []

#循环进行K折交叉验证
for train_index, test_index in kfold.split(X, Y):
  #划分训练集和测试集
  X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
  y_train, y_test = Y[train_index], Y[test_index]

  #构建LSTM模型
  model = Sequential()
  model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
  model.add(LSTM(units=50))
  model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
  model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

  #训练模型并计算准确率
  model.fit(X_train.reshape(X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1), y_train, epochs=50, batch_size=32, verbose=0)
  scores = model.evaluate(X_test.reshape(X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1), y_test, verbose=0)
  accs.append(scores[1] * 100)

#输出平均准确率
print("平均预测准确率：%.2f%% (+/- %.2f%%)" % (np.mean(accs), np.std(accs)))

以上代码假设您的原始数据位于名为“financial_data.csv”的文件中，并且包含13个输入因子和1个输出标签。代码使用K折为10进行交叉验证，构建LSTM模型，并计算每个模型的预测准确率。最后，代码通过使用Numpy库计算了平均预测准确率和标准差，然后将结果输出到控制台。希望这可以帮助您！