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。 （数据集见附件） 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1.png][1] 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 ![实验2.png][2] 结果看源代码 [1]: https://image.joinquant.com/c930c2528c3b4d95f3092d6478892d60 [2]: https://image.joinquant.com/a964b6454b64f406d4e129d61756b6ed