[深度学习] 使用LSTM实现股票预测

一、概述：

传统的线性模型难以解决多变量或多输入问题，而神经网络如LSTM则擅长于处理多个变量的问题，该特性使其有助于解决时间序列预测问题。

本文将初步探究 LSTM 在股票市场的应用。通过使用LSTM对股票收益的预测，可以了解到：

（1）如何将原始数据集转换为可用于时间序列预测的数据。

（2）如何准备数据并使LSTM适合多变量时间序列预测问题。

（3）如何进行预测并将结果重新调整回原始数据。

二 数据选择和处理：

input的时间跨度为30天，每天的features为['close','open','high','low','amount','volume']共6个，因此每个input为30×6的二维向量。
output为未来5日收益future_return_5（future_return_5>0.2,取0.2;future_return_5<-0.2,取-0.2)，为使训练效果更加明显，output=future_return_5×10； features均经过标准化处理(在每个样本内每个feature标准化处理一次)。
训练数据：沪深300 2005-01-01至2014-12-31时间段的数据；测试数据：沪深300 2015-01-01至2017-05-01时间段数据。

三 代码例子参考

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTM
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error
import math

maotai = pd.read_csv('./SH600519.csv')  # 读取股票文件

training_set = maotai.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values  # 前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数，2:3 是提取[2:3)列，前闭后开,故提取出C列开盘价
test_set = maotai.iloc[2426 - 300:, 2:3].values  # 后300天的开盘价作为测试集

# 归一化
sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))  # 定义归一化：归一化到(0，1)之间
training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set)  # 求得训练集的最大值，最小值这些训练集固有的属性，并在训练集上进行归一化
test_set = sc.transform(test_set)  # 利用训练集的属性对测试集进行归一化

x_train = []
y_train = []

x_test = []
y_test = []

# 测试集：csv表格中前2426-300=2126天数据
# 利用for循环，遍历整个训练集，提取训练集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建2426-300-60=2066组数据。
for i in range(60, len(training_set_scaled)):
    x_train.append(training_set_scaled[i - 60:i, 0])
    y_train.append(training_set_scaled[i, 0])
# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)
# 将训练集由list格式变为array格式
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train)

# 使x_train符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]。
# 此处整个数据集送入，送入样本数为x_train.shape[0]即2066组数据；输入60个开盘价，预测出第61天的开盘价，循环核时间展开步数为60; 每个时间步送入的特征是某一天的开盘价，只有1个数据，故每个时间步输入特征个数为1
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
# 测试集：csv表格中后300天数据
# 利用for循环，遍历整个测试集，提取测试集中连续60天的开盘价作为输入特征x_train，第61天的数据作为标签，for循环共构建300-60=240组数据。
for i in range(60, len(test_set)):
    x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])
    y_test.append(test_set[i, 0])
# 测试集变array并reshape为符合RNN输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
x_test, y_test = np.array(x_test), np.array(y_test)
x_test = np.reshape(x_test, (x_test.shape[0], 60, 1))

model = tf.keras.Sequential([
    LSTM(80, return_sequences=True),
    Dropout(0.2),
    LSTM(100),
    Dropout(0.2),
    Dense(1)
])

model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='mean_squared_error')  # 损失函数用均方误差
# 该应用只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项，一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值

checkpoint_save_path = "./checkpoint/LSTM_stock.ckpt"

if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):
    print('-------------load the model-----------------')
    model.load_weights(checkpoint_save_path)

cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 save_best_only=True,
                                                 monitor='val_loss')

history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,
                    callbacks=[cp_callback])

model.summary()

file = open('./weights.txt', 'w')  # 参数提取
for v in model.trainable_variables:
    file.write(str(v.name) + 'n')
    file.write(str(v.shape) + 'n')
    file.write(str(v.numpy()) + 'n')
file.close()

loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

plt.plot(loss, label='Training Loss')
plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

################## predict ######################
# 测试集输入模型进行预测
predicted_stock_price = model.predict(x_test)
# 对预测数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price)
# 对真实数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围
real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])
# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='MaoTai Stock Price')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted MaoTai Stock Price')
plt.title('MaoTai Stock Price Prediction')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('MaoTai Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

##########evaluate##############
# calculate MSE 均方误差 ---> E[(预测值-真实值)^2] (预测值减真实值求平方后求均值)
mse = mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
# calculate RMSE 均方根误差--->sqrt[MSE]    (对均方误差开方)
rmse = math.sqrt(mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price))
# calculate MAE 平均绝对误差----->E[|预测值-真实值|](预测值减真实值求绝对值后求均值）
mae = mean_absolute_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
print('均方误差: %.6f' % mse)
print('均方根误差: %.6f' % rmse)
print('平均绝对误差: %.6f' % mae)

最后

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