基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测
项目简介:
本项目旨在通过使用Tushare下载贵州茅台的股票数据,并基于这些历史数据,使用TensorFlow 2.0实现循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)来预测股票的开盘价。本项目提供了完整的数据获取、处理、模型构建和预测的流程。
项目步骤:
1. 数据获取
使用Tushare库获取贵州茅台的历史股票数据,包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。
import tushare as ts# 设置Tushare的token
ts.set_token('your_token_here')
pro = ts.pro_api()# 获取贵州茅台的历史数据
df = pro.daily(ts_code='600519.SH', start_date='20100101', end_date='20230701')
df.to_csv('maotai.csv', index=False)
2. 数据处理
读取下载的CSV文件,处理日期格式,并准备好输入特征和目标值。
import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据
df = pd.read_csv('maotai.csv')# 按日期排序
df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'])
df = df.sort_values('trade_date')# 准备输入特征和目标值
data = df['open'].values.reshape(-1, 1)
3. 构建RNN模型
使用TensorFlow 2.0构建RNN模型,并训练模型。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense# 构建RNN模型
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(30, 1)))
model.add(SimpleRNN(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
4. 构建LSTM模型
使用TensorFlow 2.0构建LSTM模型,并训练模型。
from tensorflow.keras.layers import LSTM# 构建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(30, 1)))
model.add(LSTM(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
5. 预测与评估
使用训练好的模型进行预测,并评估模型的效果。
# 预测
predicted_stock_price = model.predict(X_test)# 评估
mse = np.mean(np.square(predicted_stock_price - y_test))
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
运行结果
项目结构
├── data
│ ├── maotai.csv // 下载的贵州茅台股票数据
├── models
│ ├── rnn_stock.py // RNN模型代码
│ ├── lstm_stock.py // LSTM模型代码
├── results
│ ├── rnn_predictions.csv // RNN模型预测结果
│ ├── lstm_predictions.csv // LSTM模型预测结果
└── README.md // 项目说明文档
环境依赖
- Python 3.8
- Tushare
- TensorFlow 2.0
- Pandas
- NumPy
运行方法
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt
- 下载数据:
python download_data.py
- 训练RNN模型:
python rnn_stock.py
- 训练LSTM模型:
python lstm_stock.py
项目文件
rnn_stock.py
# rnn_stock.py 文件内容
lstm_stock.py
# lstm_stock.py 文件内容
结论
通过本项目,用户可以了解如何使用RNN和LSTM模型进行时间序列预测,并掌握相关的TensorFlow编程技巧。该项目为股票价格预测提供了一种有效的解决方案。