传统网站怎么做前端模块,线上营销,铜仁公司做网站,企业咨询顾问的工作内容#x1f4c8; 用PyTorch搭建LSTM模型#xff0c;轻松预测股票价格#xff01;#x1f680;
Hey小伙伴们#xff0c;今天给大家带来一个超级实用的项目教程——如何用PyTorch和LSTM模型来预测股票价格#xff01;#x1f31f;
#x1f50d; 项目背景
我们都知道股市是… 用PyTorch搭建LSTM模型轻松预测股票价格
Hey小伙伴们今天给大家带来一个超级实用的项目教程——如何用PyTorch和LSTM模型来预测股票价格 项目背景
我们都知道股市是个风云变幻的地方而预测股价则是很多投资者梦寐以求的能力。今天我们就来尝试一下用机器学习的方法来预测股价让数据说话 准备工作
首先我们要准备好开发环境确保安装了以下Python库
numpy: 数组处理pandas: 数据处理matplotlib: 数据可视化scikit-learn: 数据预处理torch: 构建LSTM模型 实战演练
1️⃣ 导入库 加载数据
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 加载数据
df pd.read_csv(stock_data.csv)
# 只保留收盘价
data df.filter([Close])
# 将数据转换为numpy数组
dataset data.values
# 归一化数据
scaler MinMaxScaler(feature_range(0, 1))
scaled_data scaler.fit_transform(dataset)2️⃣ 创建数据集
# 训练集和测试集划分
training_data_len int(np.ceil(len(dataset) * .8))# 创建训练数据集
def create_dataset(data, time_step1):X_train, y_train [], []for i in range(len(data)-time_step-1):X_train.append(data[i:(itime_step), 0])y_train.append(data[i time_step, 0])return np.array(X_train), np.array(y_train)time_step 60
X_train, y_train create_dataset(scaled_data[:training_data_len], time_step)
X_test, y_test create_dataset(scaled_data[training_data_len-time_step:], time_step)# 调整数据形状以适应LSTM
X_train np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1))
X_test np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))# 转换为PyTorch张量
X_train torch.from_numpy(X_train).float()
y_train torch.from_numpy(y_train).float()
X_test torch.from_numpy(X_test).float()
y_test torch.from_numpy(y_test).float()3️⃣ 构建LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim):super(LSTMModel, self).__init__()self.hidden_dim hidden_dimself.layer_dim layer_dimself.lstm nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_firstTrue)self.fc nn.Linear(hidden_dim, output_dim)def forward(self, x):h0 torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()c0 torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()out, (hn, cn) self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))out self.fc(out[:, -1, :]) return outinput_dim 1
hidden_dim 50
layer_dim 1
output_dim 1model LSTMModel(input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim)# 损失函数和优化器
criterion nn.MSELoss()
optimizer optim.Adam(model.parameters(), lr0.01)4️⃣ 训练模型
num_epochs 100for epoch in range(num_epochs):outputs model(X_train)optimizer.zero_grad()# 获取损失loss criterion(outputs, y_train)# 反向传播和优化loss.backward()optimizer.step()if (epoch1) % 10 0:print(fEpoch: {epoch1}, Loss: {loss.item()})5️⃣ 预测和评估
# 获取模型预测值
train_predictions model(X_train).detach().numpy()
test_predictions model(X_test).detach().numpy()# 反归一化预测值
train_predictions scaler.inverse_transform(train_predictions)
test_predictions scaler.inverse_transform(test_predictions)# 计算均方根误差RMSE
rmse np.sqrt(np.mean(((test_predictions - y_test.numpy()) ** 2)))
print(Root Mean Squared Error:, rmse)# 可视化结果
train data[:training_data_len1]
valid data[training_data_len1:]
valid[Predictions] test_predictionsplt.figure(figsize(16,8))
plt.title(Model)
plt.xlabel(Date, fontsize18)
plt.ylabel(Close Price, fontsize18)
plt.plot(train[Close])
plt.plot(valid[[Close, Predictions]])
plt.legend([Train, Val, Predictions], locupper right)
plt.show()结果展示
最后我们来看看预测结果。可以看到我们的模型虽然不是完美无缺但在一定程度上还是能够捕捉到股价的变化趋势。这为投资者提供了非常有价值的信息哦 结语
今天的分享就到这里啦希望这篇教程能帮到你也欢迎小伙伴们在评论区分享你的经验或者遇到的问题我们一起探讨学习 如果你在运行过程中遇到任何问题或者想要了解更多细节随时可以问我哦 如果你喜欢这篇教程请给我点个赞哦 也可以收藏关注我了解更多人工智能知识哦 附录常见问题解答 Q: 如何获取股票数据 A: 你可以从雅虎财经、tushare等数据源获取股票数据。 Q: 为什么我的模型预测效果不好 A: 可能是因为数据不足、模型结构不够复杂或者超参数设置不当。尝试增加数据量、调整模型架构或优化超参数。 Q: 我可以在哪里找到更多关于LSTM的知识 A: 有很多在线资源和书籍可以学习LSTM比如官方文档、博客文章和教程视频。
希望这篇文章对你有所帮助如果有任何疑问记得留言哦
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