写一个完整的股票多变量lstm预测代码

以下是一个使用多变量LSTM模型进行股票预测的完整代码示例：

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

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

# 提取需要的特征列
feature_cols = ['Open', 'High', 'Low', 'Volume']
data = data[feature_cols]

# 将数据缩放到0-1范围内
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

# 定义函数，将预测结果转换为原始范围
def inverse_transform(y_pred):
    y_pred_inv = scaler.inverse_transform(y_pred)
    return y_pred_inv[:,0]

# 分割数据为训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
test_size = len(data) - train_size
train_data, test_data = data[0:train_size,:], data[train_size:len(data),:]

# 创建多变量LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(train_data.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(train_data, train_data[:, 0], epochs=100, batch_size=64, verbose=2)

# 预测测试集
test_data_X = test_data[:-1]
test_data_Y = test_data[1:,0]
test_data_X = np.reshape(test_data_X, (test_data_X.shape[0], test_data_X.shape[1], 1))
test_pred = model.predict(test_data_X)

# 将预测结果转换为原始范围
test_pred_inv = inverse_transform(test_pred)

# 输出预测结果和原始结果
for i in range(len(test_pred_inv)):
    print('预测值：{}，原始值：{}'.format(test_pred_inv[i], test_data_Y[i]))

在这个示例中，我们首先使用`MinMaxScaler`将数据缩放到0-1的范围内。然后我们定义了一个`inverse_transform`函数，该函数接受缩放后的预测结果并将其转换为原始范围。接下来，我们将数据分为训练集和测试集，并创建一个多变量LSTM模型。在训练模型之后，我们使用模型对测试集进行预测，并将预测结果转换为原始范围。最后，我们输出预测结果和原始结果。

请注意，这只是一个基本的示例，你可能需要根据你的数据和需求进行修改和调整。例如，你可能需要添加更多的特征、调整模型参数或使用更复杂的模型来提高准确性。