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本文是我們之前幫助客戶完成的一個(gè)咨詢項(xiàng)目的總結(jié)，旨在深入探討LSTM網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制的結(jié)合在預(yù)測(cè)蘋果公司（AAPL）股票價(jià)格未來四個(gè)交易日走勢(shì)中的應(yīng)用。我們利用了來自雅虎財(cái)經(jīng)（yfinance）的數(shù)據(jù)，對(duì)模型進(jìn)行了構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估。通過這一項(xiàng)目，我們希望能夠?yàn)榻鹑谑袌?chǎng)的分析提供一種新的思路和方法。
在這個(gè)過程中，我們使用了Google Colab作為我們的編程環(huán)境，它提供了免費(fèi)的Jupyter notebook環(huán)境和GPU支持，非常適合運(yùn)行深度學(xué)習(xí)模型。我們使用了TensorFlow和Keras庫來構(gòu)建我們的模型，同時(shí)利用yfinance庫獲取蘋果公司的歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)。
通過對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征選擇、模型構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估，我們最終得到了一個(gè)能夠?qū)μO果公司股票價(jià)格進(jìn)行有效預(yù)測(cè)的模型。同時(shí)，我們也對(duì)模型的性能進(jìn)行了詳細(xì)的分析，包括平均絕對(duì)誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）等指標(biāo)。
專題項(xiàng)目文件已分享在交流社群，閱讀原文進(jìn)群和500+行業(yè)人士共同交流和成長(zhǎng)。我們相信，通過這篇文章，讀者能夠?qū)STM網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制在股票價(jià)格預(yù)測(cè)中的應(yīng)用有一個(gè)全面的了解，同時(shí)也能夠?yàn)樽约旱难芯亢蛯?shí)踐提供一定的參考。

一、LSTM和注意力機(jī)制在金融建模中的應(yīng)用

（一）LSTM網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

LSTM網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它能夠長(zhǎng)時(shí)間記住和處理數(shù)據(jù)序列。與傳統(tǒng)的RNN不同，LSTM通過其獨(dú)特的結(jié)構(gòu)，包括輸入門、遺忘門和輸出門，能夠有效地解決梯度消失的問題，從而保持長(zhǎng)時(shí)間的信息記憶。在金融市場(chǎng)中，股票價(jià)格不僅受到近期趨勢(shì)的影響，還受到長(zhǎng)期模式的影響。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠很好地捕捉這些時(shí)間依賴關(guān)系，使其成為金融時(shí)間序列分析的理想選擇。

（二）注意力機(jī)制：增強(qiáng)LSTM

注意力機(jī)制最初在自然語言處理領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，現(xiàn)在已經(jīng)擴(kuò)展到包括金融在內(nèi)的多個(gè)領(lǐng)域。其核心概念是：輸入序列的不同部分對(duì)模型的貢獻(xiàn)是不同的。通過讓模型能夠?qū)Ｗ⒂谳斎胄蛄械奶囟ú糠?，同時(shí)忽略其他部分，注意力機(jī)制增強(qiáng)了模型對(duì)上下文的理解能力。當(dāng)將注意力機(jī)制融入LSTM網(wǎng)絡(luò)時(shí)，模型能夠更加專注于相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)，從而提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和細(xì)致程度。

（三）在金融模式預(yù)測(cè)中的相關(guān)性

LSTM與注意力機(jī)制的結(jié)合為金融模式預(yù)測(cè)提供了一個(gè)強(qiáng)大的模型。金融市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的自適應(yīng)系統(tǒng)，受到多種因素的影響，并表現(xiàn)出非線性特征。傳統(tǒng)模型往往難以捕捉這種復(fù)雜性，而LSTM網(wǎng)絡(luò)，特別是結(jié)合了注意力機(jī)制的LSTM網(wǎng)絡(luò)，能夠更好地揭示這些模式，為未來股票走勢(shì)提供更深入的理解和更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。

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點(diǎn)擊標(biāo)題查閱往期內(nèi)容

RNN循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 、LSTM長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列長(zhǎng)期利率預(yù)測(cè)

左右滑動(dòng)查看更多

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二、環(huán)境搭建

為了構(gòu)建我們的LSTM模型來預(yù)測(cè)蘋果公司的股票模式。

AI提示詞：在Google Colab環(huán)境中安裝用于股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的相關(guān)庫，包括tensorflow、keras和yfinance庫，要求安裝過程不顯示多余信息。

diff
代碼解讀
復(fù)制代碼
!pip install tensorflow -qqq
!pip install keras -qqq
!pip install yfinance -qqq

這段代碼是在Python環(huán)境（通常是Jupyter Notebook）中使用的，用于安裝三個(gè)Python庫。下面是逐行解釋：

第一行代碼

!pip install tensorflow -qqq

• !
  ：在Jupyter Notebook中，! 用于執(zhí)行系統(tǒng)命令，也就是在命令行中運(yùn)行命令。
• pip install
  ：這是Python的包管理工具 pip 的命令，用于安裝Python庫。
• tensorflow
  ：這是要安裝的庫的名稱，TensorFlow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，廣泛用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種深度學(xué)習(xí)模型。
• -qqq
  ：這是 pip 命令的一個(gè)參數(shù)，用于抑制輸出，即不顯示安裝過程中的詳細(xì)信息，讓安裝過程更安靜。

第二行代碼

!pip install keras -qqq

• 同樣，! 用于執(zhí)行系統(tǒng)命令，pip install 用于安裝庫。
• keras
  ：Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)API，它可以在TensorFlow、Theano等后端上運(yùn)行，提供了簡(jiǎn)單易用的接口來構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。
• -qqq
  ：同樣是抑制輸出的參數(shù)。

第三行代碼

!pip install yfinance -qqq

• !
   和 pip install 作用同上。
• yfinance
  ：這是一個(gè)用于從雅虎財(cái)經(jīng)獲取金融數(shù)據(jù)的Python庫，可以獲取股票、基金等金融產(chǎn)品的歷史數(shù)據(jù)。
• -qqq
  ：抑制輸出。

建議

如果你已經(jīng)安裝了這些庫，再次運(yùn)行這些代碼會(huì)嘗試重新安裝?？梢栽诎惭b前先檢查庫是否已經(jīng)安裝，避免不必要的操作。例如，可以使用以下代碼檢查 tensorflow 是否安裝：

try:
import tensorflow
print("TensorFlow is already installed.")
except ImportError:
    !pip install tensorflow -qqq

安裝完成后，我們可以將這些庫導(dǎo)入到我們的Python環(huán)境中。運(yùn)行以下代碼：
AI提示詞：在Python環(huán)境中導(dǎo)入構(gòu)建股票價(jià)格預(yù)測(cè)模型所需的庫，包括tensorflow、keras、yfinance、numpy、pandas和matplotlib.pyplot，并檢查tensorflow的版本。

這段代碼不僅導(dǎo)入了所需的庫，還檢查了TensorFlow的版本，以確保一切都是最新的。

三、數(shù)據(jù)獲取與處理

（一）從yfinance獲取數(shù)據(jù)

為了分析蘋果公司的股票模式，我們需要?dú)v史股票價(jià)格數(shù)據(jù)。yfinance庫可以幫助我們從雅虎財(cái)經(jīng)獲取這些數(shù)據(jù)。
AI提示詞：使用yfinance庫獲取蘋果公司（AAPL）從2020年1月1日到2024年1月1日的歷史股票價(jià)格數(shù)據(jù)，并顯示數(shù)據(jù)的前幾行。

這段腳本獲取了蘋果公司從2020年1月1日到2024年1月1日的每日股票價(jià)格數(shù)據(jù)。你可以根據(jù)自己的需要調(diào)整開始和結(jié)束日期。

（二）數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇的重要性

獲取數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征選擇變得至關(guān)重要。數(shù)據(jù)預(yù)處理包括清理數(shù)據(jù)，使其適合模型使用，如處理缺失值、歸一化或縮放數(shù)據(jù)，以及可能創(chuàng)建額外的特征，如移動(dòng)平均線或百分比變化，以幫助模型更有效地學(xué)習(xí)。特征選擇則是選擇對(duì)預(yù)測(cè)變量貢獻(xiàn)最大的特征集。對(duì)于股票價(jià)格預(yù)測(cè)，通常使用開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)和成交量等特征。選擇提供相關(guān)信息的特征很重要，以防止模型從噪聲中學(xué)習(xí)。

四、數(shù)據(jù)預(yù)處理

在構(gòu)建我們的LSTM模型之前，準(zhǔn)備我們的數(shù)據(jù)集是至關(guān)重要的第一步。這部分涵蓋了數(shù)據(jù)預(yù)處理的基本階段，以使從yfinance獲取的蘋果公司股票數(shù)據(jù)適合我們的LSTM模型。
AI提示詞：檢查蘋果公司股票數(shù)據(jù)集中是否存在缺失值，如果存在則使用前向填充的方法進(jìn)行填充，并處理數(shù)據(jù)集中可能存在的異常值。

ini
代碼解讀
復(fù)制代碼
# 檢查缺失值
aapl_stock_data.isnull().sum()
# 填充缺失值（如果有）
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

這段代碼主要用于處理股票數(shù)據(jù)中的缺失值，下面為你詳細(xì)解釋：

代碼功能概述

這段代碼使用了Python的pandas庫，對(duì)名為aapl_stock_data的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值檢查和填充操作。

代碼逐行解釋

1. 檢查缺失值

aapl_stock_data.isnull().sum()

• aapl_stock_data.isnull()
  ：這部分代碼會(huì)對(duì)aapl_stock_data數(shù)據(jù)框中的每個(gè)元素進(jìn)行檢查，如果元素是缺失值（NaN），則返回True，否則返回False。最終會(huì)得到一個(gè)與原數(shù)據(jù)框形狀相同的布爾型數(shù)據(jù)框。
• .sum()
  ：對(duì)布爾型數(shù)據(jù)框的每一列進(jìn)行求和操作。由于True在求和時(shí)會(huì)被當(dāng)作1，False會(huì)被當(dāng)作0，所以求和結(jié)果就是每一列中缺失值的數(shù)量。

1. 填充缺失值（如果有）

aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

• fillna()
  ：這是pandas數(shù)據(jù)框的一個(gè)方法，用于填充缺失值。
• method='ffill'
  ：表示使用前向填充（forward fill）的方法。即使用缺失值前面的非缺失值來填充當(dāng)前的缺失值。
• inplace=True
  ：表示直接在原數(shù)據(jù)框aapl_stock_data上進(jìn)行修改，而不是返回一個(gè)新的數(shù)據(jù)框。

示例

假設(shè)aapl_stock_data是一個(gè)包含股票價(jià)格的數(shù)據(jù)框，如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
'Open': [100, np.nan, 102, 103],
'Close': [101, 102, np.nan, 104]
}
aapl_stock_data = pd.DataFrame(data)

# 檢查缺失值
print(aapl_stock_data.isnull().sum())

# 填充缺失值
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(aapl_stock_data)

在這個(gè)示例中，首先創(chuàng)建了一個(gè)包含缺失值的數(shù)據(jù)框，然后檢查缺失值的數(shù)量，最后使用前向填充的方法填充缺失值。

建議

• 在使用inplace=True時(shí)要謹(jǐn)慎，因?yàn)樗鼤?huì)直接修改原數(shù)據(jù)框，可能會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失。如果需要保留原數(shù)據(jù)框，可以將inplace參數(shù)設(shè)置為``，并將結(jié)果賦值給一個(gè)新的變量。
• 在填充缺失值之前，最好先了解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和缺失值產(chǎn)生的原因，選擇合適的填充方法。

在股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)中，各種特征可能都有影響。通常，“開盤價(jià)”、“最高價(jià)”、“最低價(jià)”、“收盤價(jià)”和“成交量”被使用。對(duì)于我們的模型，我們將使用“收盤價(jià)”，但你可以嘗試使用其他特征，如“開盤價(jià)”、“最高價(jià)”、“最低價(jià)”和“成交量”。
歸一化是一種用于將數(shù)據(jù)集中的數(shù)值列的值轉(zhuǎn)換為通用比例的技術(shù)，而不會(huì)扭曲值范圍的差異。應(yīng)用最小-最大縮放，這會(huì)將數(shù)據(jù)集縮放，使所有輸入特征都在0和1之間。
AI提示詞：對(duì)蘋果公司股票數(shù)據(jù)的收盤價(jià)進(jìn)行最小-最大縮放，使用sklearn.preprocessing中的MinMaxScaler，將縮放后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在新的變量中。

五、構(gòu)建LSTM與注意力機(jī)制模型

在這一部分，我們將深入構(gòu)建我們的LSTM模型，并添加注意力機(jī)制，專門用于預(yù)測(cè)蘋果公司的股票模式。這需要已經(jīng)在你的Colab環(huán)境中設(shè)置好的TensorFlow和Keras。
AI提示詞：使用Keras構(gòu)建一個(gè)LSTM模型，包含兩個(gè)LSTM層，每層50個(gè)神經(jīng)元，設(shè)置輸入形狀為訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相應(yīng)形狀，并且第一層LSTM層返回序列。

在這個(gè)模型中，“units”表示每個(gè)LSTM層中的神經(jīng)元數(shù)量?！皉eturn_sequences=True”在第一層中至關(guān)重要，以確保輸出包含序列，這對(duì)于堆疊LSTM層是必要的。最后一個(gè)LSTM層不返回序列，因?yàn)槲覀冋跒樽⒁饬訙?zhǔn)備數(shù)據(jù)。
AI提示詞：在上述構(gòu)建的LSTM模型基礎(chǔ)上，添加注意力機(jī)制，包括進(jìn)行必要的維度變換操作，如Permute和Reshape，以確保模型結(jié)構(gòu)的兼容性，并添加一個(gè)全連接層和編譯模型。

csharp
代碼解讀
復(fù)制代碼
# 恢復(fù)到原始形狀
model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))
# 在最終的全連接層之前添加一個(gè)Flatten層
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
# 最終的全連接層
model.add(Dense(1))
# 編譯模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

這段代碼主要用于構(gòu)建和編譯一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，下面逐步解釋：

1. 恢復(fù)到原始形狀

model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))

• Permute((2, 1))
  ：Permute 層用于重新排列輸入張量的維度。這里 (2, 1) 表示將輸入張量的第 2 維和第 1 維進(jìn)行交換。例如，如果輸入張量形狀是 (batch_size, dim1, dim2)，經(jīng)過 Permute((2, 1)) 后，形狀變?yōu)?nbsp;(batch_size, dim2, dim1)。
• Reshape((-1, 50))
  ：Reshape 層用于改變輸入張量的形狀。-1 表示該維度的大小由其他維度自動(dòng)推斷得出，這里將輸入張量重塑為最后一個(gè)維度大小為 50 的形狀。

2. 添加 Flatten 層

model.add(tf.keras.layers.Flatten())

Flatten 層的作用是將輸入的多維張量展平為一維向量。例如，如果輸入張量形狀是 (batch_size, height, width, channels)，經(jīng)過 Flatten 層后，形狀變?yōu)?nbsp;(batch_size, height * width * channels)。這一步通常在全連接層之前使用，因?yàn)槿B接層的輸入需要是一維向量。

3. 最終的全連接層

model.add(Dense(1))

Dense 層是全連接層，這里 Dense(1) 表示該層有 1 個(gè)神經(jīng)元。全連接層會(huì)將輸入的每個(gè)元素與該層的每個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行連接，并進(jìn)行加權(quán)求和，最后通過激活函數(shù)（這里未指定激活函數(shù)，默認(rèn)使用線性激活函數(shù)）輸出結(jié)果。

4. 編譯模型

model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

• optimizer='adam'
  ：指定優(yōu)化器為 Adam。優(yōu)化器用于在訓(xùn)練過程中更新模型的參數(shù)，以最小化損失函數(shù)。Adam 是一種常用的優(yōu)化算法，結(jié)合了 AdaGrad 和 RMSProp 的優(yōu)點(diǎn)，具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的特性。
• loss='mean_squared_error'
  ：指定損失函數(shù)為均方誤差（MSE）。均方誤差是預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差值的平方的平均值，常用于回歸問題。

建議

• 可以考慮在 Dense 層中添加激活函數(shù)，根據(jù)具體問題選擇合適的激活函數(shù)，例如在回歸問題中可以使用線性激活函數(shù)（默認(rèn)），在分類問題中可以使用 softmax 或 sigmoid 激活函數(shù)。
• 可以添加更多的層來增加模型的復(fù)雜度，提高模型的表達(dá)能力。

這個(gè)自定義層計(jì)算輸入序列的加權(quán)和，使模型能夠更多地關(guān)注某些時(shí)間步。

六、模型訓(xùn)練與評(píng)估

現(xiàn)在我們的LSTM模型已經(jīng)構(gòu)建完成，是時(shí)候使用我們準(zhǔn)備好的訓(xùn)練集來訓(xùn)練它了。這個(gè)過程包括將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入模型，并讓它學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
AI提示詞：使用之前準(zhǔn)備好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)X_train和y_train對(duì)構(gòu)建好的LSTM模型進(jìn)行訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練輪數(shù)為100，批量大小為25，驗(yàn)證集比例為0.2，并返回訓(xùn)練歷史記錄。

在這里，我們訓(xùn)練模型100輪，批量大小為25?！皏alidation_split”參數(shù)保留一部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于驗(yàn)證，使我們能夠在訓(xùn)練過程中監(jiān)控模型在未見過的數(shù)據(jù)上的性能。
訓(xùn)練模型后，下一步是使用測(cè)試集評(píng)估其性能。這將使我們了解我們的模型在新的、未見過的數(shù)據(jù)上的泛化能力。
AI提示詞：將測(cè)試數(shù)據(jù)X_test和y_test轉(zhuǎn)換為Numpy數(shù)組，并對(duì)X_test進(jìn)行與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相同的維度變換，然后使用構(gòu)建好的模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算并打印測(cè)試損失。

除了損失，其他指標(biāo)可以提供對(duì)模型性能的更多洞察。對(duì)于像我們這樣的回歸任務(wù)，常見的指標(biāo)包括平均絕對(duì)誤差（MAE）和均方根誤差（RMSE）。
AI提示詞：使用構(gòu)建好的模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)X_test進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后使用sklearn.metrics中的函數(shù)計(jì)算預(yù)測(cè)結(jié)果y_pred與真實(shí)值y_test之間的平均絕對(duì)誤差和均方根誤差，并打印結(jié)果。

七、預(yù)測(cè)未來股票價(jià)格

在訓(xùn)練和評(píng)估了我們的LSTM模型與注意力機(jī)制之后，最后一步是使用它來預(yù)測(cè)蘋果公司股票價(jià)格的未來四個(gè)交易日。
AI提示詞：使用yfinance庫獲取蘋果公司最近60天的股票數(shù)據(jù)，選擇收盤價(jià)并進(jìn)行縮放處理，將處理后的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合模型輸入的格式，然后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)換回原始價(jià)格尺度并打印。

將預(yù)測(cè)值與實(shí)際股票價(jià)格進(jìn)行可視化比較可以非常有洞察力。以下是繪制預(yù)測(cè)股票價(jià)格與實(shí)際數(shù)據(jù)的代碼：
AI提示詞：安裝mplfinance庫，使用該庫和matplotlib.pyplot繪制蘋果公司股票的實(shí)際數(shù)據(jù)（使用candle圖），并疊加預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)（使用折線圖），設(shè)置圖表標(biāo)題并顯示圖表。

八、結(jié)論

在本文我們探索了使用LSTM網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)的復(fù)雜而有趣的任務(wù)，特別是針對(duì)蘋果公司的股票。我們?cè)敿?xì)介紹了LSTM捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中長(zhǎng)期依賴關(guān)系的能力，以及注意力機(jī)制在關(guān)注相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)方面的額外優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，我們還涵蓋了構(gòu)建、訓(xùn)練和評(píng)估LSTM模型的詳細(xì)過程。
然而，LSTM模型與注意力機(jī)制雖然強(qiáng)大，但也有其局限性。例如，假設(shè)歷史模式將以類似的方式重復(fù)可能會(huì)有問題，特別是在波動(dòng)的市場(chǎng)中。此外，外部因素，如市場(chǎng)新聞和全球事件，未在歷史價(jià)格數(shù)據(jù)中捕獲，可能會(huì)顯著影響股票價(jià)格。
希望本文能為那些有興趣在金融市場(chǎng)中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的人提供一個(gè)起點(diǎn)。鼓勵(lì)持續(xù)的探索和實(shí)驗(yàn)，以完善和調(diào)整這些方法，用于更復(fù)雜的應(yīng)用。

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