用rnn模型预测股票走势，代码

以下是使用RNN模型预测股票走势的简单代码示例。

首先，我们需要导入所需的库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

接下来，我们可以读取股票数据并进行预处理，包括缩放和分割训练集和测试集。

# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 取出收盘价并转换为numpy数组
data = df.filter(['Close']).values

# 将数据缩放到0和1之间
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 分割训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[0:train_size, :]
test_data = scaled_data[train_size:, :]

接下来，我们将数据转换为时间序列数据，并创建X和Y数据集，其中X包含前60天的数据，Y包含接下来一天的收盘价。

def create_dataset(data, look_back=60):
    X, Y = [], []
    for i in range(len(data) - look_back - 1):
        x = data[i:(i + look_back), 0]
        X.append(x)
        Y.append(data[i + look_back, 0])
    return np.array(X), np.array(Y)

# 创建训练集和测试集的时间序列数据
look_back = 60
X_train, Y_train = create_dataset(train_data, look_back)
X_test, Y_test = create_dataset(test_data, look_back)

# 将X转换为3D张量
X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))

接下来，我们可以构建RNN模型。

model = Sequential()

# 添加LSTM层
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1)))
model.add(Dropout(0.2))

# 添加2个LSTM层和一个全连接层
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(units=1))

最后，我们可以训练模型并进行预测。

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

# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=50, batch_size=32)

# 进行预测
predictions = model.predict(X_test)

# 将预测值缩放回原始范围
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 绘制预测结果和真实结果
plt.plot(Y_test)
plt.plot(predictions)
plt.show()

这就是使用RNN模型预测股票走势的简单代码示例。需要注意的是，这只是一个基本示例，实际应用中还需要进行更多的数据预处理和超参数调整。