基于RNN-LSTM算法的A股走势预测

在金融领域中，股票市场的走势预测一直是一个具有挑战性的问题。近年来，基于深度学习的算法在股票市场预测中取得了显著的成果。其中，循环神经网络（RNN）和其变种LSTM（长短期记忆网络）是常用的模型之一，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。本文将介绍如何使用RNN-LSTM算法进行A股走势预测，并提供可直接运行的代码。

首先，我们需要准备数据。A股市场的历史股票数据可以从各大金融数据供应商或者交易所获取。这里假设我们已经获得了一段时间的股票历史数据，包括每日的开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。

接下来，我们将使用Python编写代码，并使用Keras库来构建RNN-LSTM模型。首先，导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models