[ai股票预测]AI金融LSTM预测股票

时间:2020-12-30 15:14:12 作者:股票中国

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每个x都具有inputlayer的n维特征,依次进入循环神经网络以后,隐藏层输出st受到上一时刻st−1的隐藏层输出以及此刻输入层输入xt的两方面影响。缺点:RNN利用内部的记忆来处理任意时序的输入序列,并且在其处理单元之间既有内部的反馈连接又有前馈连接,这使得RNN可以更加容易处理不分段的文本等。但是由于RNN只能对部分序列进行记忆,所以在长序列上表现远不如短序列,造成了一旦序列过长便使得准确率下降的结果。2、是一种特殊的RNN,能够学习长的依赖关系。他们由Hochreiter&Schmidhuber引入,并被许多人进行了改进和普及。他们在各种各样的问题上工作的非常好,现在被广泛使用。LSTM是为了避免长依赖问题而精心设计的。记住较长的历史信息实际上是他们的默认行为,而不是他们努力学习的东西。所有循环神经网络都具有神经网络的重复模块链的形式。在标准的RNN中,该重复模块将具有非常简单的结构,

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我们只需实际执行即可。我们将上一个状态值乘以ft,以此表达期待忘记的部分。之后我们将得到的值加上it∗C̃t。这个得到的是新的候选值,按照我们决定更新每个状态值的多少来衡量.在语言模型的例子中,对应着实际删除关于旧主题性别的信息,并添加新信息,正如在之前的步骤中描述的那样。最后,我们需要决定我们要输出什么。此输出将基于我们的细胞状态,但将是一个过滤版本。首先,我们运行一个sigmoid层,它决定了我们要输出的细胞状态的哪些部分。然后,我们将单元格状态通过tanh(将值规范化到-1和1之间),并将其乘以Sigmoid门的输出,至此我们只输出了我们决定的那些部分。对于语言模型的例子,由于只看到一个主题,考虑到后面可能出现的词,它可能需要输出与动词相关的信息。例如,它可能会输出主题是单数还是复数,以便我们知道动词应该如何组合在一起。3、股票预测实战1在对理论有理解的基础上,我们使用LSTM对股票进行预测。

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single_window=True)[0]ifnormaliseelsewindowx=window[:-1]y=window[-1,[0]]returnx,ydefnormalise_windows(self,window_data,col_i]))-1)forpinwindow[:,col_i]]normalised_window.append(normalised_col)normalised_window=np.array(normalised_window).T#reshapeandtransposearraybackintooriginalmultidimensionalformatnormalised_data.append(normalised_window)returnnp.array(normalised_data)步骤二、定义模型importosimportmathimportnumpyasnpimportdatetimeasdtfromnumpyimportnewaxisfromcore.utilsimportTimerfromkeras.layersimportDense,

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configs['data']['columns'])model=Model()model.build_model(configs)x,normalise=configs['data']['normalise'])'''#in-memorytrainingmodel.train(x,y,epochs=configs['training']['epochs'],batch_size=configs['training']['batch_size'],batch_size=configs['training']['batch_size'],normalise=configs['data']['normalise']),epochs=configs['training']['epochs'],batch_size=configs['training']['batch_size'],steps_per_epoch=steps_per_epoch,

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ineffectonlypredicting1stepaheadeachtimeprint('[Model]PredictingPoint-by-Point...')predicted=self.model.predict(data)predicted=np.reshape(predicted,(predicted.size,data,window_size,:,:])[0,0])curr_frame=curr_frame[1:]curr_frame=np.insert(curr_frame,[window_size-2],predicted[-1],data,window_size):#Shiftthewindowby1newpredictioneachtime,:,:])[0,0])curr_frame=curr_frame[1:]curr_frame=np.insert(curr_frame,

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[window_size-2],predicted[-1],axis=0)returnpredicted步骤三、模型训练importosimportjsonimporttimeimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltfromcore.data_processorimportDataLoaderfromcore.modelimportModeldefplot_results(predicted_data,true_data):fig=plt.figure(facecolor='white')ax=fig.add_subplot(111)ax.plot(true_data,label='TrueData')plt.plot(predicted_data,label='Prediction')plt.legend()plt.show()defplot_results_multiple(predicted_data,

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'%s-e%s.h5'%(dt.datetime.now().strftime('%d%m%Y-%H%M%S'),patience=2),monitor='val_loss',y,epochs=epochs,batch_size=batch_size,data_gen,epochs,batch_size,steps_per_epoch,%sbatchsize,%sbatchesperepoch'%(epochs,batch_size,'%s-e%s.h5'%(dt.datetime.now().strftime('%d%m%Y-%H%M%S'),monitor='loss',steps_per_epoch=steps_per_epoch,epochs=epochs,callbacks=callbacks,data):#Predicteachtimestepgiventhelastsequenceoftruedata,

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