文件600000.txt中存放的是代码为600000股票的价格数据，具体格式是date,open,high,low,close,vol,mount，分别代表了日期，开盘价，最高价，最低价，收盘价，交易量和交易额。我们只关心收盘价。我们现在把这些数据做一个处理，计算出每天的涨跌幅，计算公式是:(当天收盘价-上一天的收盘价)/上一天的收盘价，这样算出来的是一个[-0.1,0.1]之间的一个数值。我们把这些数据做一个处理，转换成[0,20]之间的一个整数。也就是说如果前面的数值是-0.1（表示跌去了10%），那么就转换成0；如果前面的数值是0.1（表示涨了10%），那就转换成20.那么我们原来的收盘价数据，就变成了一串[0,20]之间的整数数字。请参考教程中，对time machine处理的方式，对股票数据进行训练和预测。训练数据使用前80%的数据，对后20%的数据进行验证。

好的，我已经明白了您的问题。您可以按照以下步骤进行处理和训练：

1. 读取文件600000.txt中的数据，并提取出每天的收盘价。
2. 计算每天的涨跌幅，并将其转换为[0,20]之间的整数。
3. 将处理后的数据按照时间顺序分为训练集和验证集。
4. 使用训练集训练一个时间序列预测模型，例如LSTM或GRU模型。
5. 使用验证集评估模型的性能。
6. 如果模型表现良好，则可以使用其进行未来股票价格的预测。

以下是具体的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 读取数据
df = pd.read_csv('600000.txt', header=None, names=['date', 'open', 'high', 'low', 'close', 'vol', 'mount'])

# 提取收盘价
close_prices = df['close'].values

# 计算涨跌幅并转换为[0,20]之间的整数
diff = (close_prices[1:] - close_prices[:-1]) / close_prices[:-1]
diff = np.clip(diff, -0.1, 0.1)
scaled_diff = ((diff + 0.1) / 0.2 * 20).astype(int)

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(scaled_diff.reshape(-1, 1))

# 分割数据集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size, :]
test_data = scaled_data[train_size:, :]

# 构建训练数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back):
        a = dataset[i:(i+look_back), 0]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 5  # 每个样本包含5天的数据
trainX, trainY = create_dataset(train_data, look_back)
testX, testY = create_dataset(test_data, look_back)

# 转换为3D数据
trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], trainX.shape[1], 1))
testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], testX.shape[1], 1))

# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2)

# 在验证集上评估模型
train_predict = model.predict(trainX)
test_predict = model.predict(testX)

train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict)
trainY = scaler.inverse_transform(trainY.reshape(-1, 1))
test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict)
testY = scaler.inverse_transform(testY.reshape(-1, 1))

train_score = np.sqrt(np.mean((train_predict - trainY) ** 2))
test_score = np.sqrt(np.mean((test_predict - testY) ** 2))
print('Train Score: %.2f RMSE' % (train_score))
print('Test Score: %.2f RMSE' % (test_score))

这里使用了LSTM模型进行训练和预测，并使用均方根误差（RMSE）作为评估指标。您可以根据需要进行调整和优化。