在使用LSTM进行股票价格预测时，参考多少天的数据取决于几个因素，包括你想要捕捉的市场模式的复杂性、数据的粒度（如分钟级别）、以及模型的训练和泛化能力。以下是一些常见的考虑因素，可以帮助你确定应该参考多少天的数据：
1. 数据粒度和时间序列窗口
对于分钟级别的数据，通常需要以小时为单位来选择时间窗口。比如，如果你每分钟进行预测，参考过去n分钟的数据（比如60分钟、120分钟等）来预测下一分钟或未来的几个分钟。
常见的选择：
- 小时级别： 通常以过去几小时（例如过去5小时、10小时的数据）来预测未来的股价。
- 天级别： 可以选择过去几天的数据，通常是1~3天的分钟级别数据（1440分钟为一天），这取决于你希望捕捉的市场趋势周期。
2. 参考的数据天数
参考的数据天数会影响模型能够捕捉到的市场模式的深度。如果你用更长时间的数据来训练模型，模型可以学习到更长期的趋势（比如，跨天的趋势）。但是，过长的数据可能会使模型更容易过拟合，尤其是在高频率（如分钟级别）预测的场景下。
一般来说：
- 1-3天的数据： 对于分钟级别的预测，通常参考过去1~3天的数据就足够了。因为分钟级别的数据变化较快，通常不需要参考很长时间的历史数据。
- 5天的数据： 如果你需要更稳定的趋势或希望捕捉更复杂的市场行为（比如跨周的模式），可以选择参考过去5天的数据。
- 7天及以上的数据： 对于较长时间的市场行为（例如跨周的趋势），也可以考虑参考过去一周的数据。但对于分钟级别预测来说，过多的数据可能会引入不必要的噪音。
3. 模型和训练数据的选择
在训练LSTM模型时，窗口大小（即每次使用多少分钟数据来预测未来的分钟价格）是关键的超参数之一。你可以尝试不同的窗口大小进行实验，找到最适合你数据的组合。
4. 市场的周期性和季节性
股票市场可能呈现出一定的周期性（例如日内波动、季节性效应等）。因此，如果你的数据包含了多个交易日的信息，可以捕捉到更长期的趋势和周期性波动。
5. 实际操作中的窗口大小设置
一般来说，对于分钟级别的股票价格预测，1到3天的数据是比较合理的起始点。你可以参考过去30分钟到3小时的数据来预测未来的股价变化。假设你希望模型能够预测明日的某段时间（如每分钟的股价），可以考虑将过去2-3天的分钟数据作为输入进行训练。
6. 性能验证
实际操作中，最好的做法是通过交叉验证来选择合适的时间窗口。通过在不同时间窗口（如过去1天、2天、3天）进行实验，观察不同窗口大小的表现，找出最佳的配置。
总结建议：
- 数据粒度： 由于是分钟级别的预测，可以考虑参考过去1-3天的数据。
- 窗口大小： 根据具体情况，可以使用过去60分钟到180分钟的数据来预测下一分钟的股价变化。
- 模型选择： 尝试不同的窗口大小，选择合适的训练数据量。
如果你需要更精确的建议，可以通过实验来验证哪些设置对你的数据和目标最有效。