本项目旨在利用多种数据分析和机器学习技术，对苹果公司（AAPL）的股票价格进行预测。通过处理历史股票数据，构建并训练 LSTM-Transformer-Linear混合模型，实现对股票价格的有效预测，并评估模型的性能。

确保安装了代码中所使用的各种库，建议使用 Python 3.6 及以上版本。同时，代码中设置为使用 CPU 进行训练，如果需要使用 GPU，可适当修改代码。

该项目已经包含苹果公司股票数据的 CSV 文件，请根据实际情况调整路径。

为了方便安装项目所需的所有库，你可以在命令行中进入项目目录，执行指令 pip install -r requirements.txt 即可一键下载所有依赖。

本项目旨在展示股票价格预测的方法和流程，实际股票市场受多种复杂因素影响，预测结果仅供参考。代码中的超参数（如隐藏维度、层数、头数等）可根据实际情况进行调整优化，以获得更好的模型性能。