基于LSTM模型的股票预测实践

简介

LSTM是一种常用的循环神经网络，其全称为“长短期记忆网络”（Long Short-Term Memory Network）。相较于传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期记忆能力和更强的时间序列建模能力，因此在各种自然语言处理、语音识别、时间序列预测等任务中广泛应用。

LSTM网络中包含了三种重要的门结构：输入门、遗忘门和输出门，可以有效地控制每个时间步长的状态和记忆信息的流动。在训练过程中，LSTM网络通过反向传播算法对参数进行优化。

LSTM模型的基本原理是循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs），具有比传统的前向神经网络更强的处理序列数据能力。在循环神经网络中，神经元的输出不仅受到当前输入的影响，还受到前一时刻的输入的影响，因此可以对序列数据中的上下文进行建模。

LSTM网络在RNN基础上增加了多个门结构，包括输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate），这些门结构通过控制信息的流动，可以有效地维护和更新LSTM中的内部状态和长期记忆。具体来说，输入门控制新输入的信息进入内部状态，遗忘门控制从内部状态中删除不必要的信息，输出门则控制从内部状态中输出信息。

具体来说，LSTM模型中有三个关键的状态：输入状态 $C_{t}$ 、输出状态 $h_{t}$ 和记忆状态 $m_{t}$ 。其中，输入状态表示当前时刻的输入，输出状态则是当前时刻的输出，记忆状态则用于存储和更新历史信息。LSTM模型的计算流程可以简述如下：

1. 根据当前输入 $x_{t}$ 和前一时刻的输出 $h_{t-1}$ 计算当前输入状态 $C_t^\prime$ 。
2. 根据当前输入 $x_{t}$ 和前一时刻的输出 $h_{t-1}$ 计算遗忘门 $f_t$ 。
3. 根据当前输入 $x_{t}$ 和前一时刻的输出 $h_{t-1}$ 计算输出门 $o_t$ 。
4. 计算记忆状态更新量 $m_{t}$ ，即通过输入状态和遗忘门控制信息的流动。
5. 计算输出状态 $h_{t}$ ，即通过记忆状态和输出门控制信息的流动。

LSTM模型的训练过程通常采用梯度下降算法更新模型参数，可以使用反向传播算法计算梯度并进行优化，也可以使用其他的随机梯度下降算法或者优化器。

LSTM模型构建

构建LSTM模型通常需要以下步骤：

1. 数据预处理：将原始数据进行归一化、平滑或其他处理，以便于LSTM模型能够处理。
2. 特征工程：根据具体任务需求，提取适合LSTM模型的特征，常见的包括时序特征、频域特征等。
3. 划分数据集：LSTM模型需要使用历史数据进行训练和测试，因此需要将数据集划分为训练集和测试集。
4. 定义模型：使用Keras、TensorFlow等深度学习框架，定义LSTM模型的结构和参数。
5. 训练模型：使用训练集对LSTM模型进行训练，并进行模型参数的优化。
6. 模型评估：使用测试集对训练好的LSTM模型进行评估，可以使用各种评价指标，如准确率、均方误差等。
7. 模型预测：使用训练好的LSTM模型对未来数据进行预测。

具体地，LSTM模型的构建可以遵循以下一般性的步骤：

1. 定义模型：通常可以使用Keras等深度学习框架来快速定义LSTM模型，包括LSTM层和输入层、输出层等。
2. 编译模型：设置损失函数和优化器等训练参数，通常可以使用均方误差或交叉熵作为损失函数，使用Adam、SGD等优化器进行参数优化。
3. 训练模型：使用训练数据来训练LSTM模型，在每轮训练后可以使用测试数据来验证LSTM模型的性能。
4. 模型评估：通过测试集进行评估，并根据评估结果对模型进行改进。
5. 模型预测：使用训练好的LSTM模型对新的数据进行预测。

通过LSTM模型预测股票源码

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping# load data and preprocessing
df = pd.read_csv('./stock_k_data/sh000000.csv')
df.columns = ['datetime', 'open', 'high', 'low', 'close', 'volumn']
df = df.drop('datetime', axis=1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
df_log = df.copy()
df_log[df_log.columns.tolist()] = scaler.fit_transform(df_log[df_log.columns.tolist()])# split n feature
def seq2dataset(data, time_step):n_features = data.shape[1]X, Y = [], []for i in range(len(data)-time_step):x = data[i:(i+time_step), :]y = data[i+time_step, :]X.append(x)Y.append(y)return np.array(X), np.array(Y)# serial data division, 15min*32=2day
time_step = 32
train_size = int(len(df_log) * 0.7)
train, test = df_log[:train_size], df_log[train_size:]
trainX, trainY = seq2dataset(train.values, time_step)
testX, testY = seq2dataset(test.values, time_step)# create model based on trainX
n_features = trainX.shape[2]
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(trainX.shape[1], n_features)))
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model.add(Dropout(0.2))model.add(LSTM(units=50, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))model.add(Dense(units=5, activation='linear'))# compile and training
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', run_eagerly=True)
early_stopping = EarlyStopping(monitor='loss', patience=5)
history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, batch_size=32, verbose=2,validation_data=(testX, testY), callbacks=[early_stopping])# predict train and test data, and inverse transform
trainPredict = model.predict(trainX)
testPredict = model.predict(testX)
trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict)
trainY = scaler.inverse_transform(trainY)
testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict)
testY = scaler.inverse_transform(testY)# show result
plt.figure(figsize=(20, 8))
plt.plot(df.index, df['close'], label='Real Data')
plt.plot(train.index[time_step:train_size], trainPredict[:, 0], label='Training Predict')
plt.plot(test.index[time_step:], testPredict[:, 0], label='Testing Predict')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

运行结果：