LSTM 时间序列预测与股票预测案例（Pytorch版）
项目简介
本项目提供了一个基于Pytorch的LSTM（长短期记忆网络）模型，用于时间序列预测和股票价格预测的案例。通过本项目，您可以学习如何使用LSTM模型对股票市场的收盘价进行预测，并了解时间序列预测的基本流程。
项目内容
本资源文件包含以下内容：
- 数据导入与预处理：
- 使用Pandas库导入股票数据。
- 对数据进行排序和可视化展示。
- 使用MinMaxScaler对数据进行归一化处理。
- 特征工程：
- 选取收盘价（Close）作为预测特征。
- 将数据集划分为训练集和测试集。
- 模型构建：
- 使用Pytorch构建LSTM模型。
- 定义模型的输入维度、隐藏层维度、层数和输出维度。
- 模型训练：
- 设置损失函数和优化器。
- 进行模型训练，并记录训练过程中的损失值。
- 模型结果可视化：
- 将训练结果和预测结果进行可视化展示。
- 计算并展示训练集和测试集的均方根误差（RMSE）。
- 模型验证：
- 对模型进行验证，评估其在测试集上的表现。
- 展示最终的预测结果与实际值的对比。
使用说明
- 数据准备：
- 下载并准备股票数据，确保数据格式正确。
- 将数据文件放置在指定路径下。
- 运行代码：
- 按照代码中的步骤，依次执行数据导入、预处理、模型构建、训练和验证。
- 根据需要调整模型参数和训练轮数。
- 结果分析：
- 查看训练过程中的损失曲线和最终的预测结果。
- 分析模型的表现，评估其预测精度。
注意事项
- 本项目仅作为学习LSTM模型在时间序列预测中的应用案例，实际应用中可能需要根据具体情况调整模型和参数。
- 数据集的选择和预处理对模型的表现有重要影响，建议根据实际需求进行调整。
参考资料
- 本项目的实现参考了CSDN博客上的相关文章，具体内容请参阅文章描述。
通过本项目，您将能够掌握LSTM模型在时间序列预测中的基本应用，并能够将其应用于股票价格预测等实际问题中。