基于lstm的开盘价收盘价预测实战 完整代码数据详细教程

本文提供了一篇关于使用LSTM进行开盘价和收盘价预测的实战教程,包括完整代码和详细数据解析。通过分析BABA_stock.csv数据,探讨了如何运用深度学习模型LSTM进行金融时间序列预测。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

import numpy as np
import pandas as pd

import os
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Dropout, LSTM
from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, EarlyStopping
data=pd.read_csv('/home/mw/input/alibaba8326/BABA.csv')
data[0:3]
n=len(data)
train_data=data[(n//20)*14:(n//20)*19]
test_data=data[(n//20)*19:]
plt.plot(train_data['Open'], label='Train')
plt.plot(test_data['Open'], label='Test')
plt.legend()

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