项目实训第三周第一篇

对于股票趋势预测，LSTM 算法比较适用。长短期记忆网络（LSTM，Long Short-Term Memory）是一种时间循环神经网络，是为了解决一般的RNN（循环神经网络）存在的长期依赖问题而专门设计出来的，把过往基于时间序列的数据集跟预测目标数据做规律探索，LSTM 会结合比较久以前的数据（long）和最近的数据（short-term）做出综合判断，发现内在规律，形成预测模型。

拿预测股票价格为例，我们可以把某只股票今天的收盘价作为预测目标，昨天开始一直往前 50 个交易日的收盘价格作为输入数据，也就是把前面 50个收盘价作为机器学习的 X 输入，今天的收盘价是 y 输出。按这样的规律依次往前准备 X 和 y 数据，例如昨天的收盘价是一个新的 y，昨天之前 50 个交易日的收盘价作为一个新的 X。根据你能收集到的价格数据，可以准备出大量的 X 和 y，作为训练 LSTM 算法的数据.