[Python财务3]让我们实际使用LSTM预测Google股票价格！

第三 人工智能金融,开始编程课程

这次，我们实际上将使用LSTM预测Ai的股价，具体来说，我们将检查Google的股价预测和实际结果

是的，这次我将解释如何使用python使用anaconda的spyder

首先，什么是LSTM，为了处理时间序列数据而开发的一种深度学习，将其视为预测股票和交易所价格的非常有用的功能，让我们看一下程序

首先，让我们以与上次相同的方式导入，我们将导入用于计算的数学

import math

导入pandas_datareader获取股票价格信息

import pandas_datareader as web

将numpy导入为np，这便于矩阵计算

import numpy as np

以pd格式导入pandas，以方便数据收集和处理

import pandas as pd

接下来在这里很重要，从Sklearn导入MinMaxScaler进行标准化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

从keras导入到Sequential并加深层次

from keras.models import Sequential

导入LSTM

from keras.layers import Dense,LSTM

最后，导入Matplotlib作为plt进行图形绘制

import Matplotlib.pyplot as plt

接下来，我们将以与上次相同的方式获取股票价格，这次，我们将获取2012年1月1日至2020年6月的股价

google_stock = web.DataReader("GOOG",data_source="yahoo",start="2012-01-01",end="2020-06-01")

首先，让我们检查是否可以得到它

print(google_stock)

注释掉您不使用的标准库，然后尝试运行它