使用PyTorch LSTM预测股价
1. 任务概述
在这个任务中，我们将使用PyTorch中的LSTM模型来预测股价。我们将教你如何一步一步地完成这个任务。
2. 整体流程
gantt
title PyTorch LSTM预测股价流程
section 数据准备
获取数据 : done, 2022-01-01, 1d
数据预处理 : done, 2022-01-02, 1d
section 模型构建
LSTM模型搭建 : done, 2022-01-03, 1d
模型训练 : done, 2022-01-04, 2d
section 预测
预测股价 : active, 2022-01-06, 2d
3. 详细步骤及代码
3.1 数据准备
- 获取数据
# 引用形式的描述信息
# 使用pandas库读取股价数据
import pandas as pd
data = pd.read_csv('stock_price.csv')
- 数据预处理
# 引用形式的描述信息
# 对数据进行标准化处理
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)
3.2 模型构建
- LSTM模型搭建
# 引用形式的描述信息
# 使用PyTorch搭建LSTM模型
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_layer_size, output_size):
super().__init__()
self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size)
self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)
self.hidden_cell = (torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size),
torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size))
def forward(self, input_seq):
lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1), self.hidden_cell)
predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1))
return predictions[-1]
- 模型训练
# 引用形式的描述信息
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练模型
epochs = 150
for i in range(epochs):
for seq, labels in train_inout_seq:
optimizer.zero_grad()
model.hidden_cell = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
y_pred = model(seq)
single_loss = criterion(y_pred, labels)
single_loss.backward()
optimizer.step()
3.3 预测
- 预测股价
# 引用形式的描述信息
# 对测试数据进行预测
model.eval（)
for i in range(future):
with torch.no_grad():
seq = torch.Tensor(test_inputs[-N:])
model.hidden = (torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size),
torch.zeros(1, 1, model.hidden_layer_size))
test_inputs.append(model(seq).item())
test_results = np.array(test_inputs[N:])
结束语
通过以上步骤，你已经学会了如何使用PyTorch中的LSTM模型来预测股价。希望这篇文章对你有所帮助！
