使用LSTM进行股价预测

在金融领域，股价预测一直是一个具有挑战性的问题。然而，机器学习技术的发展为我们提供了一种新的方法来解决这个问题。其中一种强大的模型是长短期记忆网络（LSTM），它在序列数据建模和预测方面表现出色。在本文中，我们将使用LSTM模型来预测股价。

首先，我们需要一些股票价格的历史数据作为训练集。我们可以使用一些开源的金融数据库或者API来获取这些数据。在这里，我们将使用Python中的pandas和yfinance库来获取股票数据。假设我们要预测的是某个公司的股票价格，代码示例如下：

import pandas as pd
import yfinance as yf

# 获取股票数据
ticker = "AAPL"  # 替换为你要预测的股票代码
start_date = "2010-01-01"
end_date = "2020-12-31"

data =<