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使用LSTM模型预测股价基于Keras

另外，本文将不考虑诸如政治氛围和市场环境等因素对股价的影响。。 介绍 LSTM在解决序列预测的问题时非常强大，因为它们能够存储之前的信息。而之前的股价对于预测股价未来走势时很重要。...特征归一化 从以前使用深度学习模型的经验来看，我们需要进行数据归一化以获得最佳的测试表现。本文的例子中，我们将使用Scikit- Learn的MinMaxScaler函数将数据集归一到0到1之间。...我们需要导入Keras的一些模型来构建LSTM 1、顺序初始化神经网络 2、添加一个紧密连接的神经网络层 3、添加长短时记忆层（LSTM） 4、添加dropout层防止过拟合 from keras.models...import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.layers import...结论 预测股价的方法还有很多，比如移动平均线、线性回归、k近邻、ARIMA和Prophet。读者可以自行测试这些方法的准确率，并与Keras LSTM的测试结果进行比较。

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教程 | 基于Keras的LSTM多变量时间序列预测

本文介绍了如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。 诸如长短期记忆（LSTM）循环神经网络的神经神经网络几乎可以无缝建模具备多个输入变量的问题。...这为时间序列预测带来极大益处，因为经典线性方法难以适应多变量或多输入预测问题。 通过本教程，你将学会如何在 Keras 深度学习库中搭建用于多变量时间序列预测的 LSTM 模型。...这个数据准备过程很简单，我们可以深入了解更多相关知识，包括： 对风速进行一位有效编码 用差值和季节性调整使所有序列数据恒定 提供超过 1 小时的输入时间步长 最后也可能是最重要的一点，在学习序列预测问题时...请记住，每个批结束时，Keras 中的 LSTM 的内部状态都将重置，因此内部状态是天数的函数可能有所帮助（试着证明它）。...多变量 LSTM 模型训练过程中的训练、测试损失折线图 在每个训练 epoch 结束时输出训练和测试的损失。在运行结束后，输出该模型对测试数据集的最终 RMSE。

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    基于Keras的房价预测

    预测房价：回归问题 回归问题预测结果为连续值，而不是离散的类别。 波士顿房价数据集 通过20世纪70年代波士顿郊区房价数据集，预测平均房价；数据集的特征包括犯罪率、税率等信息。...一种常见的数据处理方法是特征归一化normalization---减均值除以标准差；数据0中心化，方差为1. mean = train_data.mean(axis=0) train_data -= mean...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...使用激活函数将会限制输出结果的范围，比如使用sigmoid激活函数，输出结果在0~1之间。这里，因为最后一层只是一个线性层，模型的输出结果可能是任意值。 模型的损失函数为mse均方误差。...最好的评估方式是采用K折交叉验证--将数据集分成K份(K=4或5)，实例化K个模型，每个模型在K-1份数据上进行训练，在1份数据上进行评估，最后用K次评估分数的平均值做最后的评估结果。 ?

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    基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络

    1 前言 基于keras的双层LSTM网络和双向LSTM网络中，都会用到 LSTM层，主要参数如下： LSTM(units,input_shape,return_sequences=False) units...： 取值为True，表示每个时间步的值都返回；取值为False，表示只返回最后一个时间步的取值 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解双层LSTM网络和双向LSTM网络的实现。...import input_data from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense,LSTM #载入数据 def...=LSTM(64,input_shape=(28,28),return_sequences=False) #返回最后一个节点的输出 model.add(Bidirectional(lstm))...层设置了 return_sequences=False，只有最后一个节点的输出值会返回，每层LSTM返回64维向量，两层合并共128维，因此输出尺寸为 (None, 128) 训练结果： Epoch

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    使用Keras实现 基于注意力机制（Attention）的 LSTM 时间序列预测

    大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。...如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行 登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测 本次我们要进行的是 使用 注意力机制 +...LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism 对于时间步的注意力机制 首先我们把它git clone 到本地，然后配置好所需环境 笔者的 tensorflow...比如使用多维去预测一维的数据，我们想使用注意力机制 决定哪些维对于预测维起关键作用。...比较简单的方法就是将输入数据 reshape 一下 将timesteps 与 input_dim 维对换 再运行就可以了，因为本代码的设置就是对 输入的第2维加入注意力机制.

    5.8K20

    Keras中带LSTM的多变量时间序列预测

    这在时间序列预测中是一个很大的好处，经典的线性方法很难适应多元或多输入预测问题。 在本教程中，您将了解如何在Keras深度学习库中开发用于多变量时间序列预测的LSTM模型。...完成本教程后，您将知道： 如何将原始数据集转换为我们可用于时间序列预测的东西。 如何准备数据和并将一个LSTM模型拟合到一个多变量的时间序列预测问题上。 如何进行预测并将结果重新调整到原始单位。...3.多元LSTM预测模型 在本节中，我们将适合LSTM的问题。 LSTM数据准备 第一步是准备LSTM的污染数据集。 这涉及将数据集构造为监督学习问题并对输入变量进行归一化。...你可以看一些想法包括： 一位有效编码风速。 通过差分和季节调整使所有的系列保持平稳。 提供超过1小时的输入时间步。 在学习序列预测问题时，考虑到LSTM使用反向传播的时间，最后一点可能是最重要的。...为了加速演示中对模型的训练，我们将只适合第一年的数据模型，然后在剩下的4年数据上进行评估。如果有时间的话，可以考虑探索这个测试工具的倒置版本。

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    使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

    基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...是否返回除输出之外的最后一个状态。 区别 cell state 和 hidden state LSTM 的网络结构中，直接根据当前 input 数据，得到的输出称为 hidden state。...keras 中设置两种参数的讨论 1.return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences...lstm1的最后一个时间步的值相同。

    6.7K51

    基于tensorflow的LSTM 时间序列预测模型

    ，对整体模型的理论性能不会有影响。...，但是限制了梯度的传播； 长短期记忆（LSTM） LSTM LSTM最先是被引入来解决梯度小时问题，LSTM在神经网络中是一个特殊的隐藏层，他将时间步t的隐藏层状态更新结构表示如下： 图来源以及...，在一些特殊任务上，一些变式要优于标准的LSTM 利用LSTM进行时间序列预测 一般在时间序列预测上，常用的方法主要有ARIMA之类的统计分析，机器学习中经典的回归分析等 统计分析中（如ARIMA），将时间序列分为三个部分...回归分析注重模型偏差和方差，对特征的要求也很高，回归分析中处理非线性问题是一个很艰难的过程。...总之，每种做法效果不一样，具体问题还需要具体分析； TIME_STEPS参数，可以理解为时间步，就是你需要几个时刻的样本来预测，INPUT_SIZE 为每个样本的维度，如果你的样本数据是一个单一序列，没有其他特征的话

    1.8K30

    基于Keras的多标签图像分类

    本篇记录一下自己项目中用到的keras相关的部分。...：保存的模型文件，用于 classify.py 进行对测试图片的分类； mlb.pickle：由 scikit-learn 模块的 MultiLabelBinarizer 序列化的文件，将所有类别名字保存为一个序列化的数据结构形式...基于 Keras 建立的网络结构 本文采用的是一个简化版本的 VGGNet，VGGNet 是 2014 年由 Simonyan 和 Zisserman 提出的，论文–Very Deep Convolutional...是比较特殊的，输入命令如下所示： 展示的结果，这是一条黑色连衣裙，但预测结果给出黑色牛仔裤的结果。...这里的主要原因就是黑色连衣裙并不在我们的训练集类别中。这其实也是目前图像分类的一个问题，无法预测未知的类别，因为训练集并不包含这个类别，因此 CNN 没有见过，也就预测不出来。 6.

    1.8K30

    基于RNN和LSTM的股市预测方法

    本期作者：Aniruddha Choudhury 本期编辑：1+1=6 前言 对许多研究人员和分析师来说，预测股价的艺术一直是一项艰巨的任务。事实上，投资者对股票价格预测的研究领域非常感兴趣。...许多投资者都渴望知道股票市场的未来情况。良好和有效的股票市场预测系统通过提供股票市场未来走向等支持性信息，帮助交易员、投资者和分析师。本文提出了一种基于RNN和LSTM的股票市场指数预测方法。...RNN已被证明是处理序列数据的最强大的模型之一。LSTM是最成功的RNNs架构之一。LSTM引入了记忆单元，它是一种计算单元，取代了网络隐含层中的传统人工神经元。...方法 第一阶段：原始数据。 在这个阶段，基于谷歌的历史数据用于预测未来价格。...v和m可以分别作为梯度的一阶矩和二阶矩的估计值，从而得到自适应矩估计的名称。当这一理论首次被使用时，研究人员观察到一种固有的对0的偏见，他们用以下的估计来反驳这种偏见： ? ?

    3K30

    时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测

    时间序列预测（二）基于LSTM的销售额预测 O：小H，Prophet只根据时间趋势去预测，会不会不太准啊 小H：你这了解的还挺全面，确实，销售额虽然很大程度依赖于时间趋势，但也会和其他因素有关。...如果忽略这些因素可能造成预测结果不够准确 小O：那有没有什么办法把这些因素也加进去呢？ 小H：那尝试下LSTM吧～ LSTM是一个循环神经网络，能够学习长期依赖。...理论我是不擅长的，有想深入了解的可在网上找相关资料学习，这里只是介绍如何利用LSTM预测销售额，在训练时既考虑时间趋势又考虑其他因素。...本文主要参考自使用 LSTM 对销售额预测[1]，但是该博客中的介绍数据与上期数据一致，但实战数据又做了更换。为了更好的对比，这里的实战数据也采用上期数据。...如果在做预测的时候，不仅有时间序列数据，还有获得额外的因素，可以尝试使用LSTM进行预测～ 共勉～ 参考资料 [1] 使用 LSTM 对销售额预测: https://blog.csdn.net/weixin

    1.3K31

    基于keras的波士顿房价预测

    一种常见的数据处理方法是特征归一化normalization—减均值除以标准差；数据0中心化，方差为1. mean = train_data.mean(axis=0) train_data -= mean...from keras import models from keras import layers def build_model(): model = models.Sequential()...layers.Dense(1)) model.compile(optimizer='rmsprop', loss='mse', metrics=['mae']) return model 模型的最后一层只有一个神经元...使用激活函数将会限制输出结果的范围，比如使用sigmoid激活函数，输出结果在0~1之间。这里，因为最后一层只是一个线性层，模型的输出结果可能是任意值。 模型的损失函数为mse均方误差。...最好的评估方式是采用K折交叉验证–将数据集分成K份(K=4或5)，实例化K个模型，每个模型在K-1份数据上进行训练，在1份数据上进行评估，最后用K次评估分数的平均值做最后的评估结果。

    71340

    使用Keras 构建基于 LSTM 模型的故事生成器

    LSTM 网络工作示意图 LSTM 的使用背景 当你读这篇文章的时候，你可以根据你对前面所读单词的理解来理解上下文。...所以神经网络要准确进行预测，就必须记忆单词的所以序列。而这正是 LSTM 可以做到的。 编程实现 LSTM 本文将通过 LSTM 网络开发一个故事生成器模型。...为每一个单词生成索引属性，该属性返回一个包含键值对的字典，其中键是单词，值是该单词的记号。...现在，我们将对标签进行 One-hot 编码，因为这实际上是一个分类问题，在给定一个单词序列的情况下，我们可以从语料库中对下一个单词进行分类预测。...首先，用户输入初始语句，然后将该语句进行预处理，输入到 LSTM 模型中，得到对应的一个预测单词。重复这一过程，便能够生成对应的故事了。

    1.7K10

    6 种用 LSTM 做时间序列预测的模型结构 - Keras 实现

    LSTM(Long Short Term Memory Network)长短时记忆网络，是一种改进之后的循环神经网络，可以解决 RNN 无法处理长距离的依赖的问题，在时间序列预测问题上面也有广泛的应用。...今天我们根据问题的输入输出模式划分，来看一下几种时间序列问题所对应的 LSTM 模型结构如何实现。 ? ---- 1. Univariate ?...90 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential() model.add( LSTM(50, activation='...： X， 70, 75, 145 80, 85, 165 90, 95, 185 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential...： X， [70, 80, 90] 模型的 Keras 代码： # define model【Vanilla LSTM】 model = Sequential() model.add(LSTM(100,

    10.4K51

    使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列

    Hi，我是Johngo~ 今儿和大家聊聊关于「使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列」的一个简单项目。 使用LSTM模型预测多特征变量的时间序列，能够帮助我们在各种实际应用中进行更准确的预测。...这些应用包括金融市场预测、气象预报、能源消耗预测等。 本项目使用Python和TensorFlow/Keras框架来实现一个LSTM模型，对多特征变量的时间序列数据进行预测。...归一化数据。 数据预处理 创建输入特征和目标变量。 将数据分为训练集和测试集。 将数据重塑为适合LSTM模型的格式。 构建和训练LSTM模型 使用Keras构建LSTM模型。...模型评估和预测 评估模型的性能。 使用模型进行未来时间点的预测。 可视化预测结果和实际值。 代码实现 在这个示例中，创建一个模拟的多特征时间序列数据集，并保存为CSV文件以供使用。...LSTM的多特征变量时间序列预测模型的构建和训练。

    1.1K10

    基于 RNN、LSTM 的股票多因子预测模型

    比如 f=0 时，表示 的所有信息都会被遗 忘，f=1 时表示 的信息都会被保存。 让我们回头看看语义预测的例子中来基于已经看到的词去预测下一个词。...全A股预测组合净值 可以看到，模型在最近一年，对高、低收益的预测胜率较高，但对于居中的中性组合预测效果较差。 ? 全A股多空组合累计净值 多空超额收益在最近 12 个月的胜率为 75%。...从多空累计净值上看，多空超额收益最近 12 个月在 4.5%。 为了进一步验证模型对于股票预测的准确性，我们把选股的标准从模型输出的预测变为模型最终预测前的激活值。...30%多空组合净值 可以发现，模型对于中性收益的预测效果仍然没有改进，但是多空收益的预测效果比全 A 股更加准确。 ? 多空组合的超额收益超过 9%，而最近 12 个月的月度胜率超过 90%。...通过样本外数据的回测，我们发现，通过 LSTM 的 RNN 网络学习，对股票的收益率预测实际上是较为准确的，同时，模型对于不同收益类型的预测概率能够更进一 步的反映出股票上涨与下跌的概率大小。

    8.5K83

    精品教学案例 | 基于TensorFlow实现LSTM对股票收盘价走势的预测

    本案例中的数据为平安银行2017年3月1日到2019年4月19日的股票数据（股票代码：sz000001），搭建一个LSTM神经网络，对未来的股票收盘价进行预测 帮助学生熟悉神经网络的搭建。...这是因为在看到这个词的一瞬间，念着上一个字已经对下一个字有了预期。 现在我们假设有一组数据需要预测分析，一般的神经网络只能对这组数据中每一个数字独立地预测一个结果。...接下来LSTM确定需要更新的信息，根据输入的数据创建一个候选值向量。最后对主干部分进行处理，丢弃确定要丢弃的信息，根据候选值更新主干部分信息。 2....可以看到，LSTM模型预测了一个基于当前数据的趋势。...必须保证把数据集规范在同一个空间内，否则效果比较差。 3. 归纳总结 本案例首先介绍了RNN、LSTM神经网络，再用Python实现了LSTM对股票收盘价的预测。

    4.5K10

    基于LSTM的股票预测模型_python实现_超详细

    一、背景 近年来，股票预测还处于一个很热门的阶段，因为股票市场的波动十分巨大，随时可能因为一些新的政策或者其他原因，进行大幅度的波动，导致自然人股民很难对股票进行投资盈利。...因此本文想利用现有的模型与算法，对股票价格进行预测，从而使自然人股民可以自己对股票进行预测。...理论上，股票价格是可以预测的，但是影响股票价格的因素有很多，而且目前为止，它们对股票的影响还不能清晰定义。...这是因为股票预测是高度非线性的，这就要预测模型要能够处理非线性问题，并且，股票具有时间序列的特性，因此适合用循环神经网络，对股票进行预测。...， LSTM单元数 = 7 （7）、忘记偏置=0.4 ， LSTM单元数 = 14 七、结论 针对以上实验，可以得知，在LSTM模型下的对股票收盘价预测值较为准确和稳定。

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