股票预测 LSTM 模型
项目简介
本仓库提供了一个基于长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）的股票预测模型。LSTM 是一种特殊的循环神经网络（RNN），特别适合处理序列数据，因此在时间序列预测，包括股票价格预测方面展现出强大的能力。该项目旨在通过LSTM对股票第二日的最高价进行预测，预测偏差控制在大约1.5%范围内，适用于股票市场分析和学习深度学习在金融领域的应用。
包含内容
- 模型代码：使用Python编写，基于深度学习库TensorFlow或Keras实现LSTM模型。
- 数据集：用于训练和测试模型的历史股票价格数据。请注意，数据来源的合法性和时效性对于预测准确性至关重要。
- 数据获取脚本：帮助用户从公开的数据源自动获取股票数据，以便于自定义训练周期或股票。
- 说明文档：简要介绍如何准备环境、加载数据、训练模型以及评估预测性能的基本步骤。
快速入门
- 环境准备：确保你的开发环境中已安装Python及其必要的库，如TensorFlow, Keras, pandas, numpy等。
- 数据准备：直接使用提供的数据集或运行数据获取脚本来更新数据。
- 运行模型：按照说明文档中的指南，调整配置（如有需要），并执行模型训练脚本。
- 结果分析：模型训练完成后，分析预测结果，理解模型表现，并根据偏差进行相应的调整或研究。
注意事项
- 风险提示：股票市场受多种不可预知因素影响，基于历史数据分析的预测并不保证未来的实际走势。请谨慎使用此类工具辅助决策。
- 伦理与合规：使用此模型时，请遵守当地法律法规，尊重数据隐私与使用权。
- 学习目的：本项目更适合学术研究和学习目的，而非实际投资依据。
通过探索和实验本项目，希望你能够加深对LSTM在时间序列预测领域应用的理解，并在金融数据科学的道路上迈出坚实的一步。记得实践中不断调整和学习，以适应复杂多变的市场环境。