用代码写一个CNN模型，用来预测股票波动率

以下是一个简单的用于预测股票波动率的CNN模型示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 定义模型
model = tf.keras.Sequential([
    # 卷积层
    Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(100, 1)),
    # 最大池化层
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    # 卷积层
    Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'),
    # 最大池化层
    MaxPooling1D(pool_size=2),
    # 平坦层
    Flatten(),
    # 全连接层
    Dense(64, activation='relu'),
    # 输出层
    Dense(1, activation='linear')
])

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))

在这个示例中，我们使用了一个简单的1D卷积神经网络，包含了两个卷积层和两个最大池化层。输入数据是100个时间步长的历史股票价格，模型的输出是单个数值，即预测的股票波动率。此外，我们使用了均方误差作为损失函数，并使用Adam优化算法进行训练。