用Python实现6，计算预测误差的平均值，图形化展示预测值与真实值（横坐标为交易时间，纵坐标为收盘价的涨跌幅（预测值与真实值））。

好的，您的问题已经记录下来了。对于您的问题，我可以给出以下代码作为参考：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成预测值和真实值
predicted = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5])
actual = np.array([0.15, 0.25, 0.35, 0.45, 0.55])

# 计算预测误差的平均值
mse = np.mean((predicted - actual) ** 2)

# 绘制预测值和真实值的曲线
plt.plot(predicted, label='Predicted')
plt.plot(actual, label='Actual')

plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price Change')
plt.title('Prediction vs Actual')

plt.legend()
plt.show()

这段代码可以生成预测值和真实值，并计算预测误差的平均值。同时，它还可以通过 Matplotlib 库将预测值和真实值的曲线绘制在同一张图上，方便进行比较。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，您需要根据实际情况进行修改和适配。