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最近我們被客戶要求撰寫關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究報告，包括一些圖形和統(tǒng)計輸出。

自 2000 年?1 月以來的股票價格數(shù)據(jù)。我們使用的是 Microsoft 股票。

(資料圖片)

該項(xiàng)目包括：

將時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為分類問題。

使用 TensorFlow 的 LSTM 模型

由 MSE 衡量的預(yù)測準(zhǔn)確性

GPU 設(shè)置（如果可用）

讀取數(shù)據(jù)集

有幾種方法可以獲取股市數(shù)據(jù)。以下數(shù)據(jù)集是使用 R BatchGetSymbols 生成的。

我們的股票時間序列

我們?yōu)檫@個項(xiàng)目選擇了微軟（股票代碼 MSFT）。

時間序列顯然不是平穩(wěn)的，這是大多數(shù)預(yù)測模型所假設(shè)的屬性。我們可以對時間序列應(yīng)用變換，直到它達(dá)到平穩(wěn)狀態(tài)。Dickey-Fuller 檢驗(yàn)使我們能夠確定我們的時間序列是否具有季節(jié)性。

在這里，我們將應(yīng)用對數(shù)轉(zhuǎn)換來解決股票市場的指數(shù)行為。

其他有助于預(yù)測模型的轉(zhuǎn)換：

移動平均線

差分化

預(yù)處理

在這里，我們對時間序列數(shù)據(jù)應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)預(yù)處理。

在時間序列中，我們沒有標(biāo)簽，但我們有時間序列的未來值，因此輸出可以是 x(t)，給定 x(t-1) 作為輸入。這是將數(shù)據(jù)集構(gòu)建為監(jiān)督問題的一種實(shí)用（且直觀）的方法。

LSTM 模型

我們在這里實(shí)現(xiàn)了一個堆疊的 LSTM 模型。

LSTM 網(wǎng)絡(luò)是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)W習(xí)序列預(yù)測問題中的序列依賴性。LSTM 模型主要用于語音識別、自然語言處理的上下文中。最近，它們也被應(yīng)用于時間序列數(shù)據(jù)的分析。

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Python中利用長短期記憶模型LSTM進(jìn)行時間序列預(yù)測分析 - 預(yù)測電力負(fù)荷數(shù)據(jù)

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表現(xiàn)

未來 30 天的預(yù)測

我們現(xiàn)在可以遞歸地應(yīng)用該模型，通過估計第二天的 (t+1) 價格，然后再次將其作為輸入來推斷 t+2 天的價格，依此類推。這個預(yù)測當(dāng)然會有更大的誤差，因?yàn)槊總€預(yù)測的日子都會帶來很大的不確定性。然而，這個預(yù)測確實(shí)會告訴我們模型是否從過去的數(shù)據(jù)中學(xué)到了任何東西。

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本文選自《Python TensorFlow循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測股票市場價格時間序列和MSE評估準(zhǔn)確性》。

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