时间序列预测实战：用 LSTM 预测股票价格

📈 时间序列预测实战：用 LSTM 预测股票价格（PyTorch 实现）

时间序列预测是深度学习在金融领域最常见的应用之一。本文将带你使用 PyTorch 搭建一个基于 LSTM 的模型，对股票收盘价进行预测，完整掌握从数据预处理到预测结果可视化的全流程。

🎯 一、项目目标

• 任务：基于历史收盘价，预测下一日的股票收盘价；
• 技术栈：PyTorch + pandas + matplotlib；
• 模型结构：LSTM 时间序列回归模型；
• 可视化：预测结果与真实值对比图。

🗃️ 二、数据准备

我们使用 pandas_datareader 获取某只股票历史数据（如 Apple AAPL），也可以使用 TuShare 等接口获取 A 股数据。