PyTorch LSTM 实现股票多变量多步预测
项目介绍
本项目利用 PyTorch 框架，通过 LSTM（长短期记忆网络）模型实现对股票数据的多变量多步预测。LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理时间序列数据，如股票价格预测等方面表现出色。
功能特点
- 多变量输入：模型能够处理多个输入变量，如开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
- 多步预测：模型能够预测未来多个时间步的股票价格。
- PyTorch 实现：使用 PyTorch 框架进行模型搭建和训练，便于理解和扩展。
使用方法
- 数据准备：准备股票数据，确保数据格式正确。
- 模型训练：运行训练脚本，进行模型训练。
- 预测：使用训练好的模型进行股票价格预测。
依赖环境
- Python 3.x
- PyTorch
- NumPy
- Pandas
安装与运行
- 克隆仓库到本地：
git clone https://github.com/your-repo-url.git - 安装依赖：
pip install -r requirements.txt - 运行训练脚本：
python train.py
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、功能扩展、文档改进等。请提交 Pull Request 或 Issue 进行交流。
许可证
本项目采用 MIT 许可证。
联系方式
如有任何问题或建议，请联系项目维护者：[你的邮箱]。
感谢使用本项目，希望它能为你的股票预测工作带来帮助！