基于lstm的股票价格预测模型_如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

『壹』 lstm具有什么特点

LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记忆网络，是一种时间递归神经网络（RNN），主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。 LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
工作原理
LSTM区别于RNN的地方，主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”，这个处理器作用的结构被称为cell。

一个cell当中被放置了三扇门，分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中，可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下，不符的信息则通过遗忘门被遗忘。

说起来无非就是一进二出的工作原理，却可以在反复运算下解决神经网络中长期存在的大问题。目前已经证明，LSTM是解决长序依赖问题的有效技术，并且这种技术的普适性非常高，导致带来的可能性变化非常多。各研究者根据LSTM纷纷提出了自己的变量版本，这就让LSTM可以处理千变万化的垂直问题。

『贰』如何利用基于机器学习的模型进行金融市场预测

基于机器学习的模型可以用于金融市场预测，以下是一些常用的方法：
1.时间序列预测模型：基于历史数据来预测未来时间点的金弊绝枯融市租洞场走势，如ARIMA、LSTM等。这些模型可以学习历史数据中的季节性和周期性等特征，然后预测未来的价格变化。
2.基于宏轿统计学的建模：通过分析关键经济指标、政策变化等来预测市场的走势，如回归分析和因子模型。
3.机器学习分类模型：根据历史数据对市场进行分类，如支持向量机、决策树等。这些模型可以学习历史数据中的模式，并基于这些模式对未来的市场进行分类。
4.情感分析模型：利用自然语言处理技术，分析金融市场相关新闻和社交媒体数据中的情感，例如利用情感分析模型分析新闻报道的情感来预测股市。
以上模型需要根据具体的预测需求进行选择，在模型选择时需考虑数据质量、特征选择、模型调参等方面。

『叁』如何利用机器学习和人工智能提高金融预测的准确率和效率

机器学习和人工智能可以应用于多种金融领域，例如市场预测、投资组合优化、风险管理等。以下是一些可以优化金融预测准确性和效率的方法：

数据清洗和特征工程：在使用机器学习算法进行金融预测之前，需要对数据进行清洗和特征提取。这包括处理缺失值、异常值、离群点等，并找到最具预测能力的特征。
选择合适的算法：不同的金融预测问题需要不同的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。需要根据问题类型和数据特征选择最适合的算法。
模型调优：通过调整算法超参数等措施来优化模型性能。例如，使用交叉验证方法来唯册确定最佳超参数，或使用特征选择方法来减少过拟合。
时间序列分析：金融市场具有明显的时间序列特征，因此需要使用时间序列分析方法来处理和预测。例如，使用ARIMA、LSTM等算法来预测股票价格。
集成方法：将多个不同的预测模型或算法集成起来，可以提高预测准确性。例如，使用随机森林或Boosting方法来集成多个决策树模型。
自动化决策：将机器学习和人工智能与自动化决策系统相结合，可以在保证准确性的同时提高效率。例如，使用机器学习来识别风险并自动进行相应的交易。

需要强调的是，在使用机器学习和人工智能进行金融预测时，需要充分考虑数据的质量、算法困山拆的可解释性、模型的准确性和效率等多个方面。汪枣同时，还需要结合专业领域知识和经验，不断改进和优化预测模型，以提高预测结果的实用性。

『肆』什么算法可以改进lstm

基于模糊聚类算法改进lstm的预测方法。
发明的目的在于解决股票市场中的价格预测问题，提供余派一种基于模糊聚类算法改进lstm的预测方法，该预测方法引入模糊聚类算法，对已序列化的数据进行模糊聚类得到隶属度矩阵，并利用隶属蚂毁袭度矩阵对经过融合的lstm网络输出进行加权闷兄求和，最终得到股票价格预测值，可以有效的模拟股票趋势中的波动特点及场景，使得预测结果更加准确且符合实际。

『伍』如何在Python中用LSTM网络进行时间序列预测

时间序列模型

时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题，和回归分析模型的预测不同，时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的，同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。
举个栗子：根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化；根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等

RNN 和 LSTM 模型

时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络（recurrent neural network, RNN）。相比与普通神经网络的各计算结果之间相互独立的特点，RNN的每一次隐含层的计算结果都与当前输入以及上一次的隐含层结果相关。通过这种方法，RNN的计算结果便具备了记忆之前几次结果的特点。

典型的RNN网路结构如下：

4. 模型训练和结果预测
将上述数据集按4:1的比例随机拆分为训练集和验证集，这是为了防止过度拟合。训练模型。然后将数据的X列作为参数导入模型便可得到预测值，与实际的Y值相比便可得到该模型的优劣。

实现代码

时间间隔序列格式化成所需的训练集格式

import pandas as pdimport numpy as npdef create_interval_dataset(dataset, look_back):

""" :param dataset: input array of time intervals :param look_back: each training set feature length :return: convert an array of values into a dataset matrix. """

dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back):

dataX.append(dataset[i:i+look_back])

dataY.append(dataset[i+look_back]) return np.asarray(dataX), np.asarray(dataY)

df = pd.read_csv("path-to-your-time-interval-file")

dataset_init = np.asarray(df) # if only 1 columndataX, dataY = create_interval_dataset(dataset, lookback=3) # look back if the training set sequence length

这里的输入数据来源是csv文件，如果输入数据是来自数据库的话可以参考这里

LSTM网络结构搭建

import pandas as pdimport numpy as npimport randomfrom keras.models import Sequential, model_from_jsonfrom keras.layers import Dense, LSTM, Dropoutclass NeuralNetwork():

def __init__(self, **kwargs):

""" :param **kwargs: output_dim=4: output dimension of LSTM layer; activation_lstm='tanh': activation function for LSTM layers; activation_dense='relu': activation function for Dense layer; activation_last='sigmoid': activation function for last layer; drop_out=0.2: fraction of input units to drop; np_epoch=10, the number of epoches to train the model. epoch is one forward pass and one backward pass of all the training examples; batch_size=32: number of samples per gradient update. The higher the batch size, the more memory space you'll need; loss='mean_square_error': loss function; optimizer='rmsprop' """

self.output_dim = kwargs.get('output_dim', 8) self.activation_lstm = kwargs.get('activation_lstm', 'relu') self.activation_dense = kwargs.get('activation_dense', 'relu') self.activation_last = kwargs.get('activation_last', 'softmax') # softmax for multiple output

self.dense_layer = kwargs.get('dense_layer', 2) # at least 2 layers

self.lstm_layer = kwargs.get('lstm_layer', 2) self.drop_out = kwargs.get('drop_out', 0.2) self.nb_epoch = kwargs.get('nb_epoch', 10) self.batch_size = kwargs.get('batch_size', 100) self.loss = kwargs.get('loss', 'categorical_crossentropy') self.optimizer = kwargs.get('optimizer', 'rmsprop') def NN_model(self, trainX, trainY, testX, testY):

""" :param trainX: training data set :param trainY: expect value of training data :param testX: test data set :param testY: epect value of test data :return: model after training """

print "Training model is LSTM network!"

input_dim = trainX[1].shape[1]

output_dim = trainY.shape[1] # one-hot label

# print predefined parameters of current model:

model = Sequential() # applying a LSTM layer with x dim output and y dim input. Use dropout parameter to avoid overfitting

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=input_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out,

return_sequences=True)) for i in range(self.lstm_layer-2):

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out,

return_sequences=True)) # argument return_sequences should be false in last lstm layer to avoid input dimension incompatibility with dense layer

model.add(LSTM(output_dim=self.output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_lstm,

dropout_U=self.drop_out)) for i in range(self.dense_layer-1):

model.add(Dense(output_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_last))

model.add(Dense(output_dim=output_dim,

input_dim=self.output_dim,

activation=self.activation_last)) # configure the learning process

model.compile(loss=self.loss, optimizer=self.optimizer, metrics=['accuracy']) # train the model with fixed number of epoches

model.fit(x=trainX, y=trainY, nb_epoch=self.nb_epoch, batch_size=self.batch_size, validation_data=(testX, testY)) # store model to json file

model_json = model.to_json() with open(model_path, "w") as json_file:

json_file.write(model_json) # store model weights to hdf5 file

if model_weight_path: if os.path.exists(model_weight_path):

os.remove(model_weight_path)

model.save_weights(model_weight_path) # eg: model_weight.h5

return model

这里写的只涉及LSTM网络的结构搭建，至于如何把数据处理规范化成网络所需的结构以及把模型预测结果与实际值比较统计的可视化，就需要根据实际情况做调整了。

『陆』如何利用机器学习技术提高股票预测的准确性

股票预测是金融领域的重要问题。机器学习技术在此方面具有广泛的应用，可以提高股票预测的准确性。

首先，对大量历史数据进行学习和分析是一个好的出发点嫌带纤。这些历史数据可以包括公司财务数据、行业趋行袭势、市场环境等。通过建立时间序列模型（如ARIMA、LSTM等），可以有效地挖掘历史数据中隐藏的规律，预测未来走势。

其次，利用监督学习算法，可设置正确的特征变量和预测目标，例如，使用线性回归、支持向量机等方法，去预测某只股票的价格芹仿或涨跌幅度。

再者，因为金融市场充满不确定性，所以还需要考虑风险管理。可以使用强化学习算法预测股票价格的波动，从而更好地管理投资风险。

最后，在模型训练之前，对数据集进行筛选、清洗和分组，保证数据的可靠性和有效性。

总结来说，机器学习技术在股票预测中的应用主要包括：时间序列模型、监督学习算法、强化学习算法、风险管理等。但需要注意的是，这些算法并不能保证100%的准确性，只能为预测提供一定程度上的参考。

『柒』如何利用机器学习算法，准确预测股票市场的波动性

预测股票市场的波动性是一项复杂的任务，需要综合考虑多方面的因素。以下是一些可能的方法：
1.时间序列模型：使用时间序列模型，如ARIMA、VAR、LSTM等，来对历史股价数据进行建模和预测。这些模型可以利用股市的历史波动和行情走势来进行预测。
2.基本面分析：基于企业的财务状况、行业发展趋势等基本面数据，进行分析和预测。例如，利用财务报表的数据，可以分析企业的盈利能力、偿债情况、经营风险等重要指标，从而对其股票的波动性进行预测。
3.技术分析：利纯早用股票市场的技术指标，例如移动平均线、相对强弱指标等，来分析股票市场的走势和波动性。这些指标可以根据历史的数据进行计算，并且可以提供岩裤高有用的交易信号。
4.基于机器学习粗尺的算法：利用机器学习算法，如随机森林、支持向量机等，来对股票价格变动进行预测。这些模型可以综合考虑多种因素，例如股票历史价格、市场指数、新闻事件、宏观经济变动等，来预测股票价格的变化。
需要注意的是，股票市场具有高度的不确定性和复杂性，因此预测股票价格波动性并不能保证完全准确，而是需要结合多种因素进行分析和判断。

『捌』 LSTM模型预测cos函数

python3.6.7、tensorflow1.4.0

这里用numpy对cos函数察哪友缓烂进行间隔采样，取10000个点作为训练数据，再接着取1000个点作为测试数据。对于取出的数据，放入一个数组中，即一个离散的cos函数的序列，对于这个序列，取对应的点作为输出y，再对应地取点前面的10个点作为此点对应的输入X，即在此时刻根据这10个点X来预测对应的一个点y，自定义一个函数generate_data来完成从序列中生成输入数据X和输出数据y的功能。

这里的模型采用了一个两层LSTM模型，隐藏结点设为30个，最后在LSTM模型后设定了一个全连接层，输出预测结果。训练次数设定为5000次，训练开始前根据初始的参数观察模型在测试集上的预测结果，经过5000次训练后再观察模型在测试集上的预测结果，进行对比。

从输出的图像上可以看到，没有训练之前，测试集的败槐数据经过模型输出的结果均在初始值0.0附近，和正确的cos函数图像丝毫不吻合。在经过5000次训练之后，可以看到测试集经过模型输出的预测结果和正确结果之间的均方差大有下降，在图上可视化的结果也可以看到预测值和正确值的图像高度吻合。

基于lstm的股票价格预测模型

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