给定一段股票历史价格数据，创建一个程序，在此数据集上使用 LSTM 算法训练出一个预测股票价格的模型。

以下是包含历史股票价格数据的示例数据集：
日期   开盘价  收盘价  最高价  最低价  成交量（万股） 
2020-10-02   29.57   29.23   29.74   28.82   2159.01
2020-10-05   29.36   29.23   29.53   28.68   1905.66
... （略） ...
2021-10-01   32.68   32.38   32.96   32.17   1416.68
2021-10-04   32.58   32.48   32.63   32.37   1022.71
可以遵循以下步骤来为给定的股票历史价格数据创建一个使用 LSTM 算法的股票价格预测模型：

1.预处理数据集：将日期和股票价格数据加载到 Pandas dataframe 中，将日期特征转化成时间序列，并且将数据集划分成训练集和测试集。

2.标准化数据：使用 sklearn StandardScaler 对股票价格数据进行标准化（归一化）。

3.创建 LSTM 模型：使用 TensorFlow 中的 keras API 创建一个 LSTM 模型，包含 LSTM 层、Dense 层和 Dropout 层。

4.训练模型：使用训练集数据训练模型，并在训练过程中验证模型的准确性，以防止过拟合。

5.测试模型：使用测试集数据对模型进行测试，并将其与实际股票价格进行比较以评估模型的准确性。

6.调整和优化模型：根据测试结果调整和优化模型，以提高预测准确性。

最后，可以使用该模型来预测未来股票价格。