【源码】基于Python的LSTM神经网络在金融危机后的台湾股市预测

项目简介

本项目旨在借助长短期记忆（LSTM）神经网络模型，挖掘2007 - 2008金融海啸事件后台湾股市的隐藏趋势，探究市场影响因素和相互因果关系，以提高股市预测准确度，辅助投资者做出更明智决策。

项目的主要特性和功能

1. 利用LSTM神经网络进行时间序列预测，能捕捉金融市场走势中的长期依赖关系。
2. 数据驱动，基于真实市场数据开展分析和预测，保证结果的实用性与可靠性。
3. 专注金融海啸后的市场变化，挖掘隐藏的市场趋势和影响因素。
4. 通过与传统人工神经网络（ANN）模型进行对比实验，评估LSTM模型在预测台湾股市方面的性能。

安装使用步骤

1. 复制项目仓库或下载ZIP文件到本地环境。
2. 安装所需的Python库，如numpy、pandas、keras等，使用pip安装： bash pip install numpy pandas keras
3. 确保数据文件路径正确，以便程序读取数据。
4. 运行脚本，观察预测结果和可视化分析。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】