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Python自动化炒股：利用PyTorch Lightning和TensorFlow进行深度学习股票价格预测。代码说明数据获取：使用yfinance获取苹果公司历史数据（可替换为其他股票代码）数据预处理：归一化处理滑动窗口生成时间序列数据（60天窗口）按时间顺序分割训练集/测试集（80%/20%）模型实现：PyTorch Lightning：双层LSTM结构，自动处理训练流程TensorFlow：双层LSTM结构，手动编译和训练可视化：对比实际价格与两种模型的预测结果。

以下是一个基于LSTM的股票交易系统完整代码实现，结合时间序列预测和量化交易策略，严格遵循"小亏大赚"原则。系统包含数据获取、特征工程、模型训练、买卖信号生成和回测验证等完整模块。