预测股票价格的简单小程序,lstm 实现,基于 pytorch 共7个文件 ipynb:2个 png:2个

预测股票价格是金融领域中的一个重要应用，而LSTM是一种深度学习模型，可以用于进行时间序列数据的预测。基于PyTorch，我们可以使用LSTM来实现一个简单的股票价格预测的小程序。

这个小程序一共包括7个文件，其中包括2个.ipynb文件和2个.png文件。

首先是.ipynb文件：
1. main.ipynb：这个文件是主程序文件，包括数据预处理、模型定义、模型训练和模型预测等主要步骤的代码。在这个文件中，我们将使用PyTorch中的LSTM模型来构建并训练一个股票价格预测模型。
2. visualization.ipynb：这个文件是用于可视化结果的辅助程序文件。在这个文件中，我们将使用Matplotlib等库来绘制股票价格的实际值和预测值的曲线图，并保存为.png文件。

接下来是.png文件：
1. actual_prices.png：这个文件是保存了股票价格的实际值曲线图的图片文件，生成方式是通过可视化.ipynb文件中绘制的实际值曲线。
2. predicted_prices.png：这个文件是保存了股票价格的预测值曲线图的图片文件，生成方式是通过可视化.ipynb文件中绘制的预测值曲线。

通过执行main.ipynb文件，我们可以训练一个LSTM模型，并使用该模型进行股票价格的预测。然后，通过执行visualization.ipynb文件，我们可以将实际值和预测值的曲线以图片形式保存下来，分别命名为actual_prices.png和predicted_prices.png。

这个简单的小程序结合了LSTM模型和PyTorch框架，可以对股票价格进行预测，并通过可视化结果使预测的效果更加直观。