发现一款LSTM股票预测神器：从数据到决策的智能助手

【免费下载链接】stock_predict_with_LSTM项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/stock_predict_with_LSTM

当传统分析遇上AI预测

金融市场波动难测；技术指标滞后；人工分析效率低下。这些问题，让不少投资者头疼。直到我发现了这款基于LSTM的股票预测工具，情况有了改变。LSTM是一种擅长处理时间序列的神经网络，特别适合分析股票这类连续变化的数据。

基础能力：满足日常预测需求

✨ 多框架兼容，按需选择

支持PyTorch、Keras和TensorFlow三大框架。当你熟悉PyTorch的动态图特性，可直接调用对应模块；偏好Keras的简洁API，也能快速上手。

✨ 自定义参数，灵活调整

模型结构、训练次数等参数可改。当你需要针对特定股票优化时，调整网络层数和学习率，能提升预测精度。

✨ 多指标同步预测

可同时预测股票最高价、最低价等指标。当你做日内交易决策时，一次获取多维度数据，省去多次计算的麻烦。

图中蓝色线条为实际最高价，橙色线条为模型预测最高价，两者走势高度吻合

进阶特性：解锁专业预测功能

✨ 增量训练，持续优化

在已有模型基础上继续训练。当你获取新的交易数据后，无需从头开始，节省80%的训练时间。

✨ 多天预测，提前布局

可设置预测未来多天的价格。当你计划下周的投资策略时，提前知晓价格趋势，做好资金安排。

✨ 训练可视化，过程透明

实时展示训练 loss 曲线和准确率变化。当你监控模型训练时，通过图表直观判断是否过拟合。

图中蓝色线条为实际最低价，橙色线条为模型预测最低价，短期波动预测准确

最近更新：功能再升级

• 新增MACD指标融合模块
• 优化LSTM注意力机制
• 支持分钟级数据输入

适用人群画像

• 量化交易爱好者：用代码实现投资策略
• 金融数据分析师：快速验证预测模型
• AI初学者：学习时间序列预测项目

使用注意事项

• 预测结果仅供参考，不构成投资建议
• 需定期更新训练数据，保证模型时效性

【免费下载链接】stock_predict_with_LSTM项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sto/stock_predict_with_LSTM