输入股票代码,从 tushare 网站上获取相应股票从 2010 年到 2022 年 7月初(或上市以来)的股票开盘价格,使用 Python Pandas 对得到的股票数据进行清洗。使用 tensorflow 搭建 GRU 循环神经网络,两层循环层,分别 80、 100 个记忆体。为防止过拟合,每层循环层令 20%的神经元失活。 以 60 天的股票开盘价作为循环核的 60 个时间步输入特征, 预测第 61 天的股票开盘价。根据神经网络预测结果, 预测结果价格走势和实际价格走势保持一致。
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