使用LSTM（长短期记忆网络）模型预测股票价格的实例分析

一：LSTM与RNN的区别

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种特殊的循环神经网络（RNN）架构。LSTM是为了解决传统RNN在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题而设计的。

在传统的RNN中，信息通过隐藏状态在时间步之间传递，但由于权重的重复应用，随着时间的推移，梯度可能会迅速减小或增大，导致网络难以学习长期依赖关系。LSTM通过引入了一种称为“门”（gates）的机制来解决这个问题，这些门可以控制信息的流动，从而允许网络在长序列中有效地保持和传递信息。

LSTM的四个主要组成部分是：

1： 细胞状态（Cell State）：一个流动的载体，它携带有关观察到的输入序列的信息。细胞状态可以跨越时间步传递信息。

2： 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息应该从细胞状态中丢弃。遗忘门会读取当前的输入和上一时间步的隐藏状态，并输出一个0到1之间的数值，表示保留信息的程度。

3： 输入门（Input Gate）：决定哪些新信息将被存储到细胞状态中。输入门由两部分组成：一个sigmoid层决定哪些值将要更新，和一个tanh层创建一个新的候选值向量，它们将会被加入到状态中。

4： 输出门（Output Gate）：决定下一个隐藏状态的值。它读取当前的细胞状态和输入，并通过一个sigmoid层和一个tanh层来计算输出值。

LSTM的这些门通过使用sigmoid激活函数来决定信息的保留或丢弃，而tanh激活函数则用来创建新的候选值或输出值。

由于其设计上的优势，LSTM能够捕捉长期依赖关系，因此在处理复杂序列数据时非常有效。

二：使用LSTM预测股票价格

一个典型的LSTM实例可以是股票价格预测。在这个例子中，我们可以使用LSTM模型来学习股票价格的时间序列数据，并尝试预测未来的价格走势。

为了实现这个实例，我们需要完成以下几个步骤：

1. 数据收集：获取股票价格的历史数据。
2. 数据预处理：
   • 数据清洗：去除异常值。
   • 数据归一化：使用MinMaxScaler将数据缩放到0到1之间。
3. 构建LSTM模型：
   • 设计网络结构：确定LSTM层的数量和每层的神经元数量。
   • 添加全连接层：用于输出预测结果。
   • 编译模型：选择优化器和损失函数。
4. 训练模型：使用历史数据训练模型。
5. 预测和评估：使用测试数据评估模型的性能。

接下来将演示一个使用Keras库中的LSTM（长短期记忆网络）模型进行股票价格预测的简单示例。

导入必要的库

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] 
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False 

• numpy：用于数值计算。
• matplotlib.pyplot：用于绘制图表。
• MinMaxScaler：来自sklearn.preprocessing，用于将数据缩放到指定的范围（这里是0到1）。
• Sequential：来自keras.models，用于创建神经网络模型。
• LSTM和Dense：来自keras.layers，分别是LSTM层和全连接层。
• plt.rcParams：设置matplotlib绘图参数，确保中文字体可以正确显示，并处理坐标轴的负号。

生成假设的股票价格数据集

prices = np.random.rand(100, 1).cumsum()

• 使用numpy生成一个100行1列的随机数组，并将其累加，模拟股票价格走势。

数据预处理

prices_reshaped = prices.reshape(-1, 1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_prices = scaler.fit_transform(prices_reshaped)

• 将一维的prices数组转换为二维，，因为MinMaxScaler需要二维输入。例如，如果 prices 是一个包含100个元素的一维数组，那么 prices_reshaped 将会是一个形状为 (100, 1) 的二维数组。
• 创建一个MinMaxScaler对象，并将其用于缩放数据到0和1之间。

创建数据集

X, Y = [], []
for i in range(60, len(scaled_prices)):X.append(scaled_prices[i-60:i, 0])Y.append(scaled_prices[i, 0])
X, Y = np.array(X), np.array(Y)

• 对于数据集中的每个点，使用过去60个时间点的数据作为输入X，并使用第61个时间点的数据作为输出Y。

• 遍历归一化后的股票价格数据：

  • for i in range(60, len(scaled_prices)):：这个循环从索引60开始，直到scaled_prices数组的末尾。索引60意味着每个样本包含60个时间步长的数据。

• 构建输入数据X：

  • X.append(scaled_prices[i-60:i, 0])：对于每个索引i，从scaled_prices中取出从i-60到i-1的60个数据点，这些数据点将作为模型的输入。这里[:, 0]确保只选择一列数据，因为scaled_prices是一个二维数组。

• 构建输出数据Y：

  • Y.append(scaled_prices[i, 0])：对于每个索引i，从scaled_prices中取出索引为i的数据点，这个数据点将作为模型的输出，即第61个时间步长的股票价格。

经过这个循环，X将包含40个的60个时间步长的数据，而Y将包含对应时间步长之后的股票价格。这样的数据结构非常适合用于训练时间序列预测模型LSTM，其中模型需要学习如何根据过去60个时间步长的数据来预测下一个时间步长的价格。

重构输入数据

X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 1))

• X: 这是一个NumPy数组，包含了模型的输入数据。

• np.reshape(): NumPy中的函数，用于在不改变数据内容的情况下改变数组的形状。

• (X.shape[0], X.shape[1], 1): 这是重塑操作的目标形状。

  • X.shape[0]: 表示X数组的第一个维度40，即样本的数量。
  • X.shape[1]: 表示X数组的第二个维度60，即每个样本的特征数量。
  • 1: 表示为每个样本增加一个维度，使其成为三维数组。

在LSTM网络中，期望的输入数据格式通常是三维的，其形状为 [样本数量, 时间步长, 特征数量]。在这个例子中，每个样本是一个时间序列，包含了过去60个时间点的数据，而每个时间点只有一个特征（股票价格）。通过这行代码，X数组被重塑为以下形状：

• [样本数量（40）, 时间步长（60）, 特征数量（1）]

这种形状是LSTM层能够正确处理的数据格式。

构建LSTM模型

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X.shape[1], 1)))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

• 创建一个序贯模型。
• 添加两个LSTM层，第一个LSTM层返回序列，第二个不返回。
• 添加一个全连接层，输出一个值。
• 编译模型，使用Adam优化器和均方误差损失函数。

训练模型

model.fit(X, Y, epochs=1, batch_size=1, verbose=2)

• 使用数据X和Y训练模型，设置一个周期，批量大小为1。
• verbose=2：输出每个epoch的进度以及每个epoch结束时的一些统计信息（如损失值）。

预测

predicted_prices = model.predict(X)
predicted_prices = scaler.inverse_transform(predicted_prices)

• 使用模型进行预测。
• 将预测结果从缩放后的数据转换回原始数据范围。

可视化结果

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(prices, color='blue', label='实际价格')
plt.plot(np.arange(60, 100), predicted_prices, color='red', label='预测价格')
plt.title('股票价格预测')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('价格')
plt.legend()
plt.show()

• 绘制实际价格和预测价格的图表，蓝色表示实际价格，红色表示预测价格。可视化图表如下：

可以看出建立的LSTM模型的预测效果较好。

三：每日股票行情数据

想要探索更多元化的数据分析视角，可以关注之前发布的相关内容。