通过tushare获取start_date到end_date期间的五类数据：开盘价，收盘价，最高价，最低价，成交量。使用tushare需要添加自己的APT，去官网注册即可tushare官网
Stock_Price_LSTM_Data_precesing函数用来进行数据预处理以及标准化。
三个参数：
df： 上面用tushare获取的源数据。
mem_his_days： 用来记忆的天数。
pre_days： 预测未来多少天的股价。
三个返回值：
X： 处理好的训练集
y： 处理好的测试集
X_lately： 最近的mem_his_days天的数据,用于实际预测未来pre_days天的股价，不参与训练和测试。
Step 1： 用数组多设置几个参数循环遍历（save_weights_only设置成True），模型保存至model文件夹，循环结束后挑出最优mape的模型参数。
Step 2： 用最优的参数再跑一遍（save_weights_only设置成False），结果保存至best文件夹，获取best_model。
Step 3： 用上一步中的路径加载best_model，传入X_test进行验证，结果与y_test比较。
Step 4： 最终使用X_lately作为参数传入模型，如果X_lately为最新数据，结果就是未来两个交易日的股价。