用 LSTM 机器学习模型预测股票价格并自动下单

主要观点总结

本文介绍了如何使用LSTM模型进行股票价格预测，并通过Alpaca API实现自动化交易。文章涵盖了数据准备、模型构建、训练、加载和评估，以及通过API进行自动交易的全过程。

关键观点总结

关键观点1: 文章介绍了LSTM模型在股票价格预测中的应用

文章详细阐述了LSTM模型的基本原理，并展示了如何将其应用于股票价格预测。通过模型的学习与训练，实现对股票价格的预测。

关键观点2: 文章介绍了数据准备的过程

文章详细描述了数据准备的过程，包括导入必要的库、数据下载、数据标准化、数据序列化等步骤。这些步骤对于模型的训练和预测至关重要。

关键观点3: 文章介绍了模型训练和评估的过程

文章介绍了如何搭建和训练LSTM模型，包括模型的结构、优化器、损失函数等。同时，文章还介绍了如何评估模型的性能，包括在训练集和测试集上的损失值。

关键观点4: 文章介绍了通过Alpaca API实现自动化交易的过程

文章最后介绍了如何通过Alpaca API进行自动化交易，包括API的设置、订单创建等。通过API，可以实现模型的自动化交易，提高交易效率。

文章预览

大家好，我是橙哥！今天，我们来看一下如何使用LSTM模型进行股票价格预测，并通过Alpaca API实现自动化交易。 这段代码主要分为以下几个主要部分： 导入必要的库、数据准备、模型构建、模型训练、模型加载和评估，以及通过API进行自动交易 。每个部分都有其独特的功能，共同协作完成 从数据处理到交易执行的全过程 。 导入必要的库 首先，我们需要导入一些必要的库来支持我们的任务。这些库包括处理日期和时间的 datetime ，发送HTTP请求的 requests ，从Yahoo Finance下载股票数据的 yfinance ，以及数据处理和数值计算的 numpy 和 pandas 。此外，我们还需要 sklearn.model_selection 来划分数据集，以及 keras 来构建和训练神经网络模型。 数据准备函数 接下来，我们定义了一个数据准备函数 setup_data 。这个函数负责准备我们的数据。首先，它计算出数据的起始 ………………………………