基于Python的循环神经网络股票价格预测
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一、数据获取
1.1 训练过程中所有的股票日 K 数据均来自 tushare
import tusharepro = ts.pro_api(token)
df = pro.daily(ts_code, start_date, end_date)
df.to_csv(filename)
二、 数据预处理
2.1 获取到的数据格式如图所示
2.2 特征选取
我选取了股票交易数据中几个有用的特征
| 特征 | 说明 |
|---|---|
| open | 开盘价 |
| high | 最高价 |
| low | 最低价 |
| close | 收盘价 |
| pre_close | 昨日收盘价 |
| chagne | 涨跌额 |
| pct_chg | 涨跌幅 |
| vol | 成交量（手） |
| amount | 成交额（千元） |
2.3 数据标准化或归一化
去除特征量纲，加速模型收敛，这里采用标准化处理。
2.4 生成时间序列
这里选取 30 天为一个时间序列，来预估低 31 天的 开盘价、收盘价、最高价 和 最低价
def series_data(df, n):"""将数据组装成时间序列:param df: DataFrame对像:param n: 时间序列长度:return: data, label 数据和标签的numpy数组对象"""data = []label = []for i in range(len(df) - n):d = df[i:n + i].valuesl = df[n + i:n + i + 1][["open", "high", "low", "close"]].valuesdata.append(d)label.append(l)return np.array(data), np.array(label)
三、神经网络结构
3.1 简单起见，这里采用一层循环的 LSTM + 全连接的输出层。
3.2 神经网络定义
class RNN(torch.nn.Module):def __init__(self, input_size):"""循环神经网络实现，采用LSTM:param input_size: 输入的特征维度"""super(RNN, self).__init__()self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=64,num_layers=1,batch_first=True)self.out = torch.nn.Sequential(torch.nn.Linear(64, 4))def forward(self, x):"""前向传播:param x: 输入数据:return:"""r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)out = self.out(r_out)return out
3.3 输入输出维度
输入
格式：（batch_size, series_length, input_dim)
实际取值
| 维度 | 说明 | 大小 |
|---|---|---|
| batch_size | 批大小 | 10 |
| series_length | 序列长度 | 30 |
| input_dim | 特征维度 | 9 |
输出
格式：（batch_size, series_length, output_dim)
实际取值
| 维度 | 说明 | 大小 |
|---|---|---|
| batch_size | 批大小 | 10 |
| series_length | 序列长度 | 30 |
| output_dim | 输出维度 | 4 |
实际取最后一个序列的输出与
label进行损失计算
四、训练网络
略
五、验证
选取最高价的局部大图看一下
可以看到不管是训练集还是测试集都拟合完美，具体效果如何等待验证，个人感觉中长线趋势还是挺准的，短线偶尔也有一定的误差。
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