循环神经网络（RNN）是深度学习中一种强大的模型，特别适合处理序列数据。本文将介绍如何使用RNN进行股票预测。

基本概念

在开始之前，我们需要了解以下基本概念：

  • 序列数据：指一系列按时间顺序排列的数据点，如股票价格、温度等。
  • 循环神经网络（RNN）：一种处理序列数据的神经网络，能够捕捉序列中的时间依赖关系。

实践步骤

以下是使用RNN进行股票预测的基本步骤：

  1. 数据收集：收集股票的历史价格数据。
  2. 数据预处理：对数据进行清洗和标准化处理。
  3. 构建RNN模型：使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）构建RNN模型。
  4. 训练模型：使用历史数据训练模型。
  5. 预测：使用训练好的模型进行股票价格预测。

示例代码

以下是一个简单的RNN股票预测示例代码：

# 代码示例

扩展阅读

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股票价格