LSTM_Stock_Predictor：使用深度学习模型预测加密货币价格-LSTM RNN体系结构-源码

LSTM_Stock_Predictor 由于加密货币投机活动的波动性，投资者通常会尝试结合社交媒体和新闻文章的观点来帮助指导其交易策略。 这样的指标之一就是 ，它试图使用各种数据源来产生加密货币的每日FNG值。 让我们使用FNG值和简单的收盘价来构建和评估深度学习模型，以确定FNG指标是否为加密货币提供比正常收盘价数据更好的信号。 我们将使用深度学习递归神经网络来建模比特币收盘价。 一个模型将使用FNG指标来预测收盘价，而第二个模型将使用收盘窗口来预测第n个收盘价。 方法： 准备数据以进行培训和测试 我们将使用n天窗口的时间窗口对数据进行切片。 对于Fear and Greed模型，我们将使用FNG值来尝试并预测收盘价。 对于收盘价模型，我们将使用之前的收盘价来尝试并预测下一个收盘价。 在每个模型中，我们将使用70％的数据进行训练，并使用30％的数据进行测试 使用MinMax