输入股票代码，从 tushare 网站上获取相应股票从 2010 年到 2022 年 7月初（或上市以来）的股票开盘价格，使用 Python Pandas 对得到的股票数据进行清洗。使用 tensorflow 搭建 GRU 循环神经网络，两层循环层，分别 80、 100 个记忆体。为防止过拟合，每层循环层令 20%的神经元失活。 以 60 天的股票开盘价作为循环核的 60 个时间步输入特征， 预测第 61 天的股票开盘价。根据神经网络预测结果， 预测结果价格走势和实际价格走势保持一致。