Python3.7 LSTM股票收盘价预测：实战教程与源码分享

本篇文章是关于使用Python 3.7版本的深度学习框架LSTM（长短时记忆网络）进行股票收盘价预测的研究。作者提供了详细的源码和教程，以便读者了解和实践这一技术。文章主要关注的是基于历史数据的时间序列分析，特别是在金融市场的股票价格变动预测。 首先，文章开始于数据展示部分，介绍了研究所用的数据集，这里是一个名为'virusdatanew.csv'的CSV文件，包含了每日的感染人数数据。作者将前80-15天的数据用于训练模型，后15天的数据作为测试集，这是时间序列预测中常见的做法，通过历史数据来预测未来趋势。 在环境配置上，作者强调了使用Python 3.7以及TensorFlow 2.2.0，同时指出了特定的中国镜像`pypi.tuna.tsinghua.edu.cn`来安装TensorFlow，以解决可能的包下载问题。使用JupyterLab作为开发工具，方便代码执行和结果展示。 接下来，作者列出了必要的库导入，包括pandas处理数据，tensorflow构建和训练模型，numpy进行数值计算，matplotlib用于可视化，以及sklearn库中的预处理工具和评估指标。特别地，文中提到的`plt.rcParams`是为了支持中文显示，而`tf.set_random_seed`和`seed`函数确保了结果的可重复性。 主要的代码部分展示了如何创建一个LSTM模型。首先定义了超参数，如时间步长（time_step）、训练次数（n_epochs）、模型类型（单层、多层或双向）。接着，数据被加载并切分为训练集和测试集，这体现了序列预测的核心步骤，即利用过去的观察值预测未来的状态。 在模型构建阶段，作者使用`Sequential`模型，依次添加了`Dense`（全连接层）、`LSTM`（LSTM层）和`Bidirectional`（双向LSTM层）等组件。这些层的选择和配置有助于捕捉股票价格变化的复杂时间依赖性，双向LSTM则能同时考虑前后方向的信息。 最后，作者设置了随机种子以确保实验的可重复性，并开始模型训练。在实验结果部分，预计会展示模型在测试集上的预测性能，可能包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）或其他评估指标，以便对比不同模型架构和参数的效果。 总结来说，这篇基于Python 3.7的深度学习LSTM股票收盘价预测论文提供了一个实际操作的案例，涵盖了数据预处理、模型构建、训练和评估的完整流程，适合对股票预测和深度学习感兴趣的读者学习和实践。通过阅读和跟随本文的教程，读者可以了解到如何利用LSTM模型在金融市场中进行有洞察力的价格预测。