案例介绍
使用LSTM（长短期记忆网络）作为建模的神经网络，期货的每日收盘价作为数据的基础。调整和训练模型的参数，使用 Adam（自适应矩估计）优化器对其进行优化，并为模型设置适当的学习率。通过使用历史数据测试和评估模型并将其可视化，以此证明其有效性。深度学习模型能够有效预测期货的价值，可以为投资者提供更准确的决策支持和参考。
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