长短期记忆模型(Long Short-Term Memory, LSTM)，是一种特殊的循环神经网络，能够学习长期依赖性。长短期记忆模型在各种各样的问题上表现非常出色，现在被广泛使用，例如，文本生成、机器翻译、语音识别、时序数据预测、生成图像描述和视频标记等。这一节我们主要介绍长短期记忆模型的基本理论，包括模型定义和算法。
LSTM神经网络模型建模主要步骤为：划分训练集与测试集，对数据进行归一化处理，构建LSTM模型，对模型进行训练，将训练的模型进行外延性预测分析，得到预测结果。
采用指标(最高价、开盘价、最低价、收盘价的平均值)进行预测指数价格
