python实现用深度学习代码来构建神经网络预测股票

股票价格的预测是一个非常复杂的问题，深度学习可以用来构建预测模型，但是预测结果的准确性很大程度上取决于数据质量和模型的设计与训练。

以下是一个用 Python 实现的简单的神经网络模型，用于预测股票价格：

1. 首先准备好股票历史数据，包括每天的开盘价、收盘价、最高价、最低价等数据，并将其存储为一个csv文件。

2. 使用 Pandas 库读取csv文件，并对数据进行清洗和预处理，比如去除不必要的列、处理缺失值等。

3. 将数据集划分为训练集和测试集，可以使用 Scikit-learn 库中的 train_test_split() 函数来实现。

4. 使用 Keras 库构建神经网络模型，选择适当的激活函数、损失函数、优化器等参数，根据数据集的特点和问题的需求进行调整。

5. 在训练集上训练模型，使用 fit() 函数进行训练，并根据测试集上的预测效果进行模型调整。

6. 使用模型对未来的股票价格进行预测，可以使用 predict() 函数实现。

需要注意的是，股票价格的预测涉及到很多因素，单一的神经网络模型可能无法捕捉到所有的因素，因此需要结合其他方法和领域知识来进行预测分析。此外，股票市场存在着很大的不确定性和风险，投资者需要谨慎决策。