项目介绍

项目基于GRU算法通过20天的股票序列来预测第21天的数据，有些项目也可以用LSTM算法，两者主要差别如下：

  • LSTM算法：目前使用最多的时间序列算法，是一种特殊的RNN（循环神经网络），能够学习长期的依赖关系。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。
  • GRU算法：是一种特殊的RNN。和LSTM一样，也是为了解决长期记忆和反向传播中的梯度等问题而提出来的。相比LSTM，使用GRU能够达到相当的效果，并且相比之下更容易进行训练，能够很大程度上提高训练效率，因此很多时候会更倾向于使用GRU。

一、准备数据

1、获取数据

  1. 通过命令行安装yfinance
  2. 通过api获取股票数据
  3. 保存到csv中方便使用
import pandas_datareader.data as webimport datetimeimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdimport numpy as npplt.rcParams['font.sans-serif']='SimHei' #图表显示中文import yfinance as yfyf.pdr_override() #需要调用这个函数# 1、获取股票数据#上海的股票代码+.SS;深圳的股票代码+.SZ :stock = web.get_data_yahoo("601318.SS", start="2022-01-01", end="2023-07-17")# 保存到csv中pd.DataFrame(data=stock).to_csv('./stock.csv')# 2、获取csv中的数据features = pd.read_csv('stock.csv')features = features.drop('Adj Close',axis=1)features.head()

2、数据可视化

通过绘图的方式查看当前的数据情况

# 3、绘图看看收盘价数据情况close=features["Close"]# 计算20天和100天移动平均线：short_rolling_close = close.rolling(window=20).mean()long_rolling_close = close.rolling(window=100).mean()# 绘制fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,9)) #画面大小，可以修改ax.plot(close.index, close, label='中国平安') #以收盘价为索引值绘图ax.plot(short_rolling_close.index, short_rolling_close, label='20天均线')ax.plot(long_rolling_close.index, long_rolling_close, label='100天均线')#x轴、y轴及图例：ax.set_xlabel('日期')ax.set_ylabel('收盘价 (人民币)')ax.legend()#图例plt.show()#绘图

3、数据预处理

取出当前的收盘价，删除无用的日期元素

# 4、取出label值labels = features['Close']time = features['Date']features = features.drop('Date',axis=1)features.head()

进行数据的归一化

# 5、数据预处理from sklearn import preprocessinginput_features = preprocessing.StandardScaler().fit_transform(features)input_features

4、构建数据序列

由于RNN的算法要求我们要有一定的序列，来预测出下一个值，所以我们按照20天的数据作为一个序列

# 6、定义序列，[下标1-20天预测第21天的收盘价]from collections import dequex = []y = []seq_len = 20deq = deque(maxlen=seq_len)for i in input_features:deq.append(list(i))if len(deq) == seq_len:x.append(list(deq))x = x[:-1] # 取少一个序列，因为最后个序列没有答案y = features['Close'].values[seq_len: ] #从第二十一天开始（下标为20）time = time.values[seq_len: ] #从第二十一天开始（下标为20）x, y, time = np.array(x), np.array(y), np.array(time)print(x.shape)print(y.shape)print(time.shape)

二、构建模型

1、搭建GRU模型

import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import initializersfrom tensorflow.keras import regularizersfrom tensorflow.keras import layersfrom keras.models import load_modelfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dropoutfrom keras.layers.core import Densefrom keras.optimizers import Adam# 7、搭建模型model = tf.keras.Sequential()model.add(layers.GRU(8,input_shape=(20,5), activation='relu', return_sequences=True,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)))model.add(layers.GRU(16, activation='relu', return_sequences=True,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)))model.add(layers.GRU(32, activation='relu', return_sequences=False,kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)))model.add(layers.Dense(16,kernel_initializer='random_normal',kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2(0.01)))model.add(layers.Dense(1))model.summary()

2、优化器和损失函数

# 优化器和损失函数model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),loss=tf.keras.losses.MeanAbsoluteError(), # 标签和预测之间绝对差异的平均metrics = tf.keras.losses.MeanSquaredLogarithmicError()) # 计算标签和预测

3、开始训练

25%的比例作为验证集，75%的比例作为训练集

# 开始训练model.fit(x,y,validation_split=0.25,epochs=200,batch_size=128)

4、模型预测

# 预测y_pred = model.predict(x)fig = plt.figure(figsize=(10,5))axes = fig.add_subplot(111)axes.plot(time,y,'b-',label='actual')# 预测值，红色散点axes.plot(time,y_pred,'r--',label='predict')axes.set_xticks(time[::50])axes.set_xticklabels(time[::50],rotation=45) plt.legend()plt.show()

5、回归指标评估

from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_scorefrom math import sqrt#回归评价指标# calculate MSE 均方误差mse=mean_squared_error(y,y_pred)# calculate RMSE 均方根误差rmse = sqrt(mean_squared_error(y, y_pred))#calculate MAE 平均绝对误差mae=mean_absolute_error(y,y_pred)print('均方误差: %.6f' % mse)print('均方根误差: %.6f' % rmse)print('平均绝对误差: %.6f' % mae)

源代码

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