使用给定数据集训练一个深度学习模型，可以预测股票价格变化。


给定一个股票的历史价格数据集，其中包含了该股票在过去若干年中每日的开盘价、收盘价和交易量等信息。请使用这些数据训练一个深度学习模型，以预测该股票未来的价格变化趋势。
可以使用时间序列模型如LSTM或GRU对股票价格历史数据进行训练和预测。特征可以包括开盘价、收盘价和交易量等。在训练模型时，应该使用历史数据作为输入，并将未来价格作为输出，以便模型学习价格趋势。然后，可以使用该模型来预测未来的价格变化。需要注意，股票市场的变化受到多种因素的影响，不仅仅是历史价格。