基于LSTM的股票价格预测开源项目介绍
本项目是基于TensorFlow实现的股票价格预测开源项目，主要使用Python编程语言。
1. 项目基础介绍
本项目采用长短期记忆网络（LSTM）对股票价格进行预测。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖关系，非常适合处理和预测时间序列数据。项目通过从Yahoo Finance获取指定日期范围内的股票数据，对数据进行预处理，然后训练LSTM模型来预测股票的未来收益。
2. 核心功能
- 数据获取：使用
pandas_datareader库从Yahoo Finance下载股票价格数据。 - 数据预处理：将股票价格转换为日收益率，并使用标准差进行归一化处理。
- 模型训练：构建LSTM模型，并使用归一化的收益率数据对模型进行训练。
- 预测与验证：在模型训练完成后，对未来的股票收益进行预测，并通过验证集来评估模型的表现。
3. 最近更新的功能
- 代码优化：对模型的训练和验证流程进行了优化，提高了代码的效率和可读性。
- 错误修正：修复了之前在数据预处理和模型训练中发现的潜在错误，提高了模型的稳定性。
- 功能扩展：增加了对模型超参数的配置功能，用户可以根据需要调整模型的参数，如学习率、批次大小等。
通过这些更新，项目在功能性、稳定性和用户友好性方面都得到了提升，为用户提供了更加灵活和强大的股票价格预测工具。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
