直接正题，上代码:
#设置你的tusharetoken
#初始化pro接口
#获取股票数据
#预处理数据
df["trade_date"]=pd.to_datetime
prices=df["close"].values
#创建一个Tkinter窗口
root=tk.Tk
root.withdraw#隐藏Tkinter窗口
#打开文件夹对话框让用户选择模型保存文件夹
#构造训练数据
window_size=1000#使用过去1000天的数据
X=[]
y=[]
y.append
X=np.array
y=np.array
#创建模型
#编译模型
model.compile
#设定模型文件路径
#设置训练回调函数
checkpoint_cb=tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint
early_stopping_cb=tf.keras.callbacks.EarlyStopping
#加载之前的模型，如果存在的话
#训练模型
model.fit
文章为作者独立观点，不代表 股票程序化软件自动交易接口观点
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