如何搭建神经网络预测基金净值

有一种观点：利用股票历史股价数据，搭建神经网络深度学习，预测股票未来走势，是外行人士的发神经。原因不外乎这些：首先，现有的量价指标等分析工具，远比仅研究历史股价数据靠谱；其次，涨停板的限制、新股N个涨停、停盘之后的补涨补跌等等，是股价历史数据自身无法解释和预测的；最后，不同股票差异太大，有人做出这种“归一化”：某日收盘价 / 历史最高收盘价，非常荒谬（应该采用每日涨跌幅）。

与此相反，搭建神经网络预测基金（指开放式基金）净值，则相对有意义：
1、股票的量价指标公式，通常不能用于基金分析（没有成交量）
2、基金本身并没有涨停板、停盘之类的干扰
3、基金的每日涨跌幅是现成的重要数据，可由基金每日净值简单计算

本文是上一篇《Python基金数据实战分析：偏债混合基金篇》的延续，沿用了其中的爬基金数据的方法（借鉴照搬了前人的经验）。此外，开发环境需安装keras（用tensorflow2.X自带的keras即可）。

关于keras，可参考：keras中文文档

一、时间窗口

总长度为N的一系列数据，定义为p0，p1，…，pN-1，其中pi是第i天的数值，0≤i<N。 再定义一个固定大小的移动窗口w（实际上就是神经网络的input_size），该窗口大小的数据即是一个输入数据。

对于窗口数据，有不同的处理方法。主要有以下两种：
一、窗口不重叠
每次将窗口向右移动w个单位，使得所有移动窗口中的数据之间不重叠。用一个（或k+1个）移动窗口中的内容Wt来预测下一个Wt+1，亦即通过训练神经网络学习函数f，使得：Wt+1 = f(Wt)，或Wt+1 = f(Wt, Wt-1, …, Wt-k)。这种方法可以预测窗口大小的未来日期的数值。
假定窗口大小3，用2个移动窗口预测下一个，那么训练样例如下：
Input1 = [[p0, p1, p2], [p3, p4, p5]], Label1 = [p6, p7, p8]
Input2 = [[p3, p4, p5], [p6, p7, p8]], Label2 = [p9, p10, p11]
…

二、窗口可重叠
每次将窗口向右移动1个单位（或多个单位），因此所有移动窗口中的数据之间可以重叠。用一个移动窗口中的内容Wt(即 ptw, ptw+1, …, p(t+1)w-1 )来预测下一个p(t+1)w，亦即通过训练神经网络学习函数f，使得：p(t+1)w = f(Wt)。这种方法可以预测下一天的数值。
假定窗口大小5，每次将窗口右移1个单位，那么训练样例如下：
Input1 = [[p0, p1, p2, p3, p4]], Label1 = [p5]
Input2 = [[p1, p2, p3, p4, p5]], Label2 = [p6]
…

神经网络模型可以用RNN（LSTM），也可以用普通的网络（CNN或全连接）。简单地说，普通网络不区分窗口内部的数据，而LSTM网络则越远的数据权重越小。本文先构造一个简单的2个隐藏层的全连接网络。

二、爬基金数据，准备作为训练集、验证集、测试集

import requests
import time
import execjs

fileTrain = './data/accTrain.csv'
jjTrain = ['004609', '004853', '005524', '005824', '007749']
fileTest = './data/accTest.csv'
jjTest = '007669'

def getUrl(fscode):
    head = 'http://fund.eastmoney.com/pingzhongdata/'
    tail = '.js?v='+ time.strftime("%Y%m%d%H%M%S",time.localtime())
    return head+fscode+tail

# 根据基金代码获取净值
def getWorth(fscode):
    content = requests.get(getUrl(fscode))
    jsContent = execjs.compile(content.text)
    #单位净值走势
    netWorthTrend = jsContent.eval('Data_netWorthTrend')
    #累计净值走势
    ACWorthTrend = jsContent.eval('Data_ACWorthTrend')
    netWorth = []
    ACWorth = []
    for dayWorth in netWorthTrend[::-1]:
        netWorth.append(dayWorth['y'])
    for dayACWorth in ACWorthTrend[::-1]:
        ACWorth.append(dayACWorth[1])
    return netWorth, ACWorth

ACWorthFile = open(fileTrain, 'w')
for code in jjTrain:
    try:
        _, ACWorth = getWorth(code)
    except:
        continue    
    if len(ACWorth) > 0:
        ACWorthFile.write(",".join(list(map(str, ACWorth))))
        ACWorthFile.write("n")
        print('{} data downloaded'.format(code))
ACWorthFile.close()

ACWorthTestFile = open(fileTest, 'w')
_, ACWorth = getWorth(jjTest)
if len(ACWorth) > 0:
    ACWorthTestFile.write(",".join(list(map(str, ACWorth))))
    ACWorthTestFile.write("n")
    print('{} data downloaded'.format(jjTest))
ACWorthTestFile.close()

如上一篇所述，‘004609’, ‘004853’, ‘005524’, ‘005824’, '007749’是5只目前收益较稳定的偏债型混合基金。爬取每日净值数据，作为训练集和验证集（通过validation_split=0.2参数使之八二开）的数据文件。'007669’也是一只同类型的基金，上一篇没选它，仅仅是因为它目前在支付宝基金里面暂停代购。这次用作测试集的数据文件------实际只会用其中最近几个月的数据作为测试集（为了可视化更直观，没其它原因）。

三、建模，读入数据，训练，验证

import numpy as np
import pandas as pd
import csv
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from matplotlib import pyplot as plt

plt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei'
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

batch_size = 16
epochs = 100
look_back = 5 #窗口天数
showdays = 60 #最后画图观察的天数，必须大于look_back（小于窗口天数无法预测）

X_train = []
y_train = []
X_validation = []
y_validation = []
testset = [] #用来保存测试基金的近期净值
test_mean = [] #用来保存测试基金的近期净值的look_back日均线
y_mean = [] #用来保存测试基金近期涨跌幅的look_back日均线

def create_dataset(dataset):
    dataX, dataY = [], []
    print('len of dataset: {}'.format(len(dataset)))
    for i in range(len(dataset) - look_back):
        x = dataset[i: i + look_back]
        dataX.append(x)
        y = dataset[i + look_back]
        dataY.append(y)
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

def build_model():
    model = Sequential()
    model.add(Dense(units=32, input_dim=look_back, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=8, activation='relu'))
    model.add(Dense(units=1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 导入数据
with open(fileTrain) as f:
    row = csv.reader(f, delimiter=',')
    for r in row:
        dataset = []
        r = [x for x in r if x != 'None']
        days = len(r) - 1
        #有效天数小于窗口天数，忽略
        if days <= look_back:
            continue
        for i in range(days):
            f2 = float(r[days - i])
            f1 = float(r[days - i -1])
            if f1 == 0 or f2 ==0:
                dataset = []
                break
            #把数据放大100倍，相当于以百分比为单位
            f1 = (f1 - f2) / f2 * 100
            if f1 > 10 or f1 < -10:
                dataset = []
                break
            dataset.append(f1)
        if len(dataset) > look_back:
            X_1, y_1 = create_dataset(dataset)
            X_train = np.append(X_train, X_1)
            y_train = np.append(y_train, y_1)

with open(fileTest) as f:
    row = csv.reader(f, delimiter=',')
    #写成了循环，但实际只有1条验证数据
    for r in row:
        dataset = []
        #去掉记录为None的数据（当天数据缺失）
        r = [x for x in r if x != 'None']
        #只需要最后画图观察天数的数据
        if len(r) > showdays + 1:
            r = r[:showdays + 1]
        days = len(r) - 1
        #有效天数小于窗口天数，忽略
        if days <= look_back:
            continue
        for i in range(days):
            f2 = float(r[days - i])
            f1 = float(r[days - i -1])
            if f1 == 0 or f2 ==0:
                dataset = []
                break
            #把数据放大100倍，相当于以百分比为单位
            f1 = (f1 - f2) / f2 * 100
            if f1 > 10 or f1 < -10:
                dataset = []
                break
            dataset.append(f1)
            testset.append(f2)
        #保存look_back日均线，以备之后画图所用
        y_mean = pd.Series(dataset).rolling(window=look_back).mean()
        #预测明天，需先假定明天涨跌为0，增加入dataset
        dataset.append(0)
        f2=float(r[0])
        testset.append(f2)
        #保存look_back日均线，以备之后画图所用
        test_mean = pd.Series(testset).rolling(window=look_back).mean()
        if len(dataset) > look_back:
            X_validation, y_validation = create_dataset(dataset)

#之前append改变了维数，需要重新改回窗口大小
X_train = X_train.reshape(-1, look_back)

print('num of X_train: {}tnum of y_train: {}'.format(len(X_train), len(y_train)))
print('num of X_validation: {}tnum of y_validation: {}'.format(len(X_validation), len(y_validation)))

# 训练模型
model = build_model()
model.fit(X_train, y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1, validation_split=0.2, shuffle=True)

# 评估模型
train_score = model.evaluate(X_train, y_train, verbose=0)
print('Train Set Score: %.2f' % (train_score))
validation_score = model.evaluate(X_validation, y_validation, verbose=0)
print('Test Set Score: %.2f' % (validation_score))

#设置测试集明天数值为NAN
testset.append(np.nan)
testset = np.array(testset).reshape(-1, 1)

#将之前假定的明天涨跌由0改为NAN
y_validation[showdays-look_back] = np.nan
y_validation = np.array(y_validation).reshape(-1, 1)

#去掉前(look_back-1)个NAN，注意这是预测均线（实际均线右移1天）
y_mean = y_mean[look_back-1:]
y_mean = np.array(y_mean).reshape(-1, 1)

# 图表查看预测趋势
predict_validation = model.predict(X_validation)

# 图表显示
fig=plt.figure(figsize=(15,6))
plt.plot(y_validation, color='blue', label='基金每日涨幅')
plt.plot(y_mean, color='yellow', label='之前日均涨幅')
plt.plot(predict_validation, color='red', label='预测每日涨幅')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

共军主力都在这里了。
一开始，导入数据，建立训练集、验证集、测试集。如之前所说，基金净值多数是一元多、两元多，可不做“归一化”直接用，但显然还是用基金的每日涨跌幅作为数据，效果会更好。

关于训练集（含验证集）：
由于是5个基金5条数据，最后生成X_train时append了一下，改变了维数，因此需要重新X_train.reshape(-1, look_back)改回窗口大小，亦即神经网络input_size。

关于测试集：
虽然写成了循环结构，但目前实际只有1个基金1条数据。这段代码不强壮，如果测试集的有效天数小于窗口天数（这样就无法预测了），测试集就建不了了。注意，由于希望预测出“明天”的数值，因此最后虚构了一个涨幅0的数据，作为明天的标签。但是，最后画图的时候，不希望这个涨幅0画出来，因此又把它设置为NAN。plot画线要求数据是两维的，因此把一维的list都转成了两维（其列数是1列）。

训练速度很快，主要的打印信息如下：
num of X_train: 3090 num of y_train: 3090
num of X_validation: 56 num of y_validation: 56
Epoch 1/100
156/156 [= = = = =] - 0s 3ms/step - loss: 0.0450 - val_loss: 0.1114
…
Epoch 100/100
156/156 [= = = = =] - 0s 2ms/step - loss: 0.0299 - val_loss: 0.1056
Train Set Score: 0.05
Test Set Score: 0.09

最后再解释一下这个“预测均线”：
以窗口大小为5天为例，假设第1~5天数据分别为1.01、1.02、1.03、1.04、1.05，则传统的5日均线，前4天为NAN，第5天为均值1.03。而这个“预测均线”则是前5天都是NAN，第6天为1.03，换言之，是传统均线向右平移一天。把它画出来，最主要原因是希望看到神经网络做出的预测，跟“预测均线”要有不同，亦即不希望训练出来一个“均线结果”，或高端一点的名称：“线性回归值”。

四、看图

上面这张图，蓝线是每日实际涨跌值，因此最右边少一天数据（NAN值不显示）；红线是这次运算得到的每日预测涨跌值；黄线是look_back日均线右移一天。显然，红线效果并不好。

最后再加一段看净值图形的代码：

# 实际净值、预测净值、右移一格的均线净值
y_validation_plot = np.empty_like(testset)
predict_validation_plot = np.empty_like(testset)
y_validation_plot[:, :] = np.nan
predict_validation_plot[:, :] = np.nan

test_mean = np.array(test_mean).reshape(-1, 1)

for i in range(look_back, len(testset)-1):
    y = testset[i, 0] * (1 + y_validation[i-look_back, 0] / 100)
    p = testset[i, 0] * (1 + predict_validation[i-look_back, 0] / 100)
    #注意：test_mean已经向右平移了一天
    #print('{:.4f} {:.4f} {:.4f} {:.4f}'.format(testset[i+1,0], y, test_mean[i, 0], p))
    y_validation_plot[i, :] = y
    predict_validation_plot[i, :] = p

# 图表显示
fig=plt.figure(figsize=(15,6))
plt.plot(y_validation_plot, color='blue', label='基金每日净值')
plt.plot(test_mean, color='yellow', label='之前日均净值')
plt.plot(predict_validation_plot, color='red', label='预测每日净值')
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

这张图可以作为“以涨跌幅作为数据”，优于“以基金净值作为数据”的一个佐证------虽然涨跌幅预测很差，但是净值不停地修正，图形看起来还不错了。事实上，网络上但凡以基金净值、股票价格或指数作为数据的，其神经网络训练减少loss，必然会有这样的神操作：明日价=今日价（准确地说：约等于今日价），预测线差不多就是实际线向右平移一天。

而且，从现实意义上说，每日涨跌其实更重要；收盘价什么的，除非它是茅台才有意义。

总结

用简单的全连接神经网络，预测明日涨跌幅，表现并不佳。
计划下一篇研究RNN（LSTM），请看下回分解。
剧透一句：大为改善，预测效果不错。

最后

以上就是细心缘分为你收集整理的Python预测基金净值：keras神经网络如何搭建神经网络预测基金净值总结的全部内容，希望文章能够帮你解决Python预测基金净值：keras神经网络如何搭建神经网络预测基金净值总结所遇到的程序开发问题。

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