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bulbea 把股票价格数据的深度学习实验流程打包成一个库，省去了不少数据处理的繁琐步骤。你只需要创建一个 Share 对象就能拉取某只股票的历史行情，用自带的 split 辅助函数把数据划分成归一化后的训练集和测试集，而 RNN 模型本质上就是一个用层大小列表定义的 Keras 网络。从训练到预测再到用测试序列评估误差，几行代码就能跑通，对于想上手循环神经网络处理金融时间序列的人来说，是个很直观的学习工具。此外，它还能给股票附加一个 Twitter 情感分数，让你在原始价格历史之外多一个基于文本的信号来源。需要注意的是，这个项目自 2021 年起就没再更新，依赖的是较老的 Keras/TensorFlow 版本，如果考虑在生产环境使用，得预留时间处理依赖升级的问题。