datetime，发送HTTP请求的requests，从Yahoo Finance下载股票数据的yfinance，以及数据处理和数值计算的numpy和pandas。此外，我们还需要sklearn.model_selection来划分数据集，以及keras来构建和训练神经网络模型。数据准备函数
接下来，我们定义了一个数据准备函数setup_data。这个函数负责准备我们的数据。首先，它计算出数据的起始和结束日期。然后，使用yfinance下载指定股票代码的数据。接着，调用normalize_data函数对数据进行标准化处理。最后，将数据转换为适合LSTM模型的序列格式，并返回处理后的数据和相关参数。
数据标准化函数
数据标准化函数normalize_data负责将数据标准化到[0, 1]范围内。它计算每列的最小值和最大值，并保存这些值。然后，对每列数据进行标准化处理，以确保数据的一致性和可比性。
数据序列化函数
数据序列化函数split_sequences将数据集划分为输入序列（X）和输出序列（y）。seq_len是每个序列的长度。
初始化和编译LSTM模型
接下来，我们定义了一个函数initialize_network，负责搭建我们的LSTM模型。模型结构包括一个卷积层、池化层、扁平化层、LSTM层和全连接层。使用adam优化器和均方误差（MSE）作为损失函数。
训练LSTM模型
训练LSTM模型的函数train_model负责训练我们的LSTM模型。使用ModelCheckpoint回调函数保存最佳模型，使用EarlyStopping回调函数在验证损失不再改善时提前停止训练。返回训练历史记录。
加载训练好的LSTM模型
加载训练好的LSTM模型的函数load_keras_model负责加载已经训练好的LSTM模型。从JSON文件中加载模型的结构，并从HDF5文件中加载模型的权重。
评估模型性能
评估模型性能的函数evaluate_model负责评估模型的性能。计算训练集和测试集上的损失值，并返回结果。
主执行部分
这部分代码是我们的主程序。调用setup_data函数准备数据，使用train_test_split将数据划分为训练集和测试集，初始化并训练LSTM模型，加载训练好的模型并评估其性能。
Alpaca API设置和订单创建函数
最后，我们通过Alpaca API进行自动交易。create_order函数接受订单参数，并发送POST请求到Alpaca API创建订单。示例中创建了一个买入1股苹果公司股票的市场订单。
总结
这段代码展示了如何使用LSTM模型进行股票价格预测，并通过Alpaca API实现自动化交易。代码的主要步骤包括数据准备、模型训练、模型评估和订单创建。希望这段代码能帮助你更好地理解量化交易的流程和技术细节。长按下方扫码加入宽客邦量化俱乐部，获取「本文完整源码」。
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