基于Keras深度学习LSTM模型 预测黄金主力收盘价

深度学习框架 Keras，深度学习LSTM模型

1 数据源：黄金主力数据 来源于JQData （数据由JQData支持 ）

2 数据清洗

3 使用黄金主力数据 进⾏预测的2个实验

数据集：70%用做训练集 训练模型 ；30%测试集。

模型：Keras框架， 用LSTM模型对收盘价进行预测
循环神经⽹网络，RNN(Recurrent Neural Network)中的LSTM(Long Short-Term Memory)

实验结果：是测试集的结果。test为测试集的真实收盘价，pred为模型预测的收盘价

实验1：

使用历史前5个时刻的收盘价

预测当前时刻的收盘价
每组输入包括5个step，每个step对应⼀一收盘价，输出⼀一维，即 [None, 5, 1] => [None, 1]

实验结果：是测试集的结果。test为测试集的真实收盘价，pred为模型预测的收盘价

实验2：

使⽤历史前5个时刻的 open close high low volume money
预测当前时刻的收盘价，
即 [None, 5, 6] => [None, 1]

实验结果：是测试集的结果。test为测试集的真实收盘价，pred为模型预测的收盘价

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