基于长短期记忆网络 LSTM 实现股票价格单变量时序预测(PyTorch版)

基于长短期记忆网络 LSTM 实现股票价格单变量时序预测(PyTorch版)

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_63287589/article/details/138391698

本文将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测。文章将详细探讨金融时间序列数据的特征工程、模型构建、训练和评估等多个方面，特别是一些科技股（苹果、亚马逊、谷歌和微软）的案例分析。

前言
系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。
近来，机器学习得到了长足的发展，并引起了广泛的关注，其中语音和图像识别领域的成果最为显著。本研究论文分析了深度学习方法——堆叠长短期记忆神经网络 Stacked LSTM 在股市中的表现。论文显示，虽然这种技术在语音识别等其他领域取得了不错的成绩，但在应用于金融数据时却表现不佳。事实上，金融数据的特点是噪声信号比高，这使得机器学习模型难以找到模式并预测未来价格。
本文通过对 LSTM 时间序列预测模型的介绍，探讨Stacked LSTM在股市中的表现，特别是一些科技股（苹果、亚马逊、谷歌和微软）。本研究文章的结构如下。第一节介绍金融时间序列数据。第二节对金融时间数进行特征工程。第三节是构建模型、定义参数空间、损失函数与优化器。第四节是训练模型。第五节是评估模型与结果可视化。第六部分是预测下一个时间点的收盘价。

目录

• 1. 金融时间序列数据
• 1.1 描述性统计
• 1.2 数据预处理
• 1.3 探索性分析
• 1.3.1 股票的日收盘价
• 1.3.2 股票的日交易量
• 1.3.3 股票的日收益率
• 1.3.4 股票价格相关性
• 1.3.5 股票的风险价值
• 2. 时间数据特征工程(APPL)
• 2.1 构造序列数据
• 2.2 特征缩放（归一化）
• 2.3 数据集划分（TimeSeriesSplit）
• 2.4 数据集张量（TensorDataset）
• 3. 构建时间序列模型（Stacked LSTM）
• 3.1 构建 LSTM 模型
• 3.2 定义模型、损失函数与优化器
• 4. 模型训练与可视化
• 4.1 训练过程与计算 Loss
• 4.2 绘制训练与验证 Loss
• 5. 模型评估与可视化
• 5.1 评估指标（MAE、RMSE、MAPE）
• 5.2 反归一化
• 5.3 结果可视化