用python搭建一个cnn-lstm神经网络用于预测股价

可以使用Keras和TensorFlow库在Python中搭建一个cnn-lstm神经网络来预测股价。首先，需要准备好所需的库（包括Keras和TensorFlow）以及股价历史数据。 接下来，通过数据预处理将历史数据转换为CNN-LSTM网络预测所需的格式。 在搭建网络时，可以使用Conv1D和LSTM层，以及其他一些常用的层和激活函数。 然后，需要为网络编写训练脚本，使用训练数据对网络进行训练，并根据需要进行调整。 最后，可以使用训练好的模型对新数据进行预测，并根据结果进行决策。