股票买卖最佳时机leetcode构建和调整LSTM以预测SET50中的股票价格背景了解未来总是更好，尤其是在股票交易中，因为我们可以很好地计划何时买入和何时卖出以获利。当我在互联网上搜索时，我发现了一些使用深度学习算法（如长短期记忆（LSTM））来预测股票价格的例子。但是，我还没有看到太多针对不同预测范围调整LSTM以获得最佳结果的示例和结果，以及当我们将模型与不同数量的股票一起使用时模型的准确性。目标使用LSTM构建股票预测器并调整所选股票的参数，以预测其未来1、5和10天的调整后收盘价。我打算调整参数的方式是：从所有参数的最小值开始，只允许调整一个参数。循环构建、训练和验证参数的不同值以找到该参数的最佳值。对所有参数执行此操作以查看哪个参数和哪个值给出的误差最低。用值更新特定参数，而其他参数仍然是最低的。重复所有步骤，直到误差不降低，这将是最佳参数值的集合。使用从前面主题中找到的一组参数来构建模型，对另一组股票进行预测，并测量模型可以以可接受的错误率预测的股票数量。