基于Pytorch的LSTM模型实现股票价格预测小程序

目标

本文旨在介绍如何使用Pytorch实现一个简单的LSTM模型来预测股票价格。

步骤

首先，我们需要导入必要的库和数据。我们使用Pandas来读取CSV格式的历史股票数据，并使用Matplotlib对其进行可视化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

接下来，我们需要进行数据预处理。为了方便处理，我们将训练数据和验证数据进行了统一处理，但由于数据泄露的问题，本程序仅供娱乐，不可实用。

接着，我们定义LSTM模型并进行训练。LSTM是一种循环神经网络，它在处理序列数据时具有优秀的表现。

最后，我们使用训练好的模型来预测当天股票的最高价。