基于双向多层LSTM模型的股票价格预测

摘要

介绍了如何使用LSTM（Long Short-Term Memory）神经网络模型来预测股票的趋势。通过历史股票数据的学习，LSTM模型能够效地捕捉和建模时间序列数据中的长期依赖关系和序列模式，从而提供股票价格的预测结果。

配置

• Python编程语言（推荐版本3.x）
• TensorFlow或Keras库（推荐版本2.x）
• numpy（用于数值计算）
• Pandas库（用于数据处理）
• Matplotlib库（用于数据可视化）

数据准备

数据收集

从TuShare上获取1998年6月到2023年9月的五粮液股票数据源，作为历史股票数据。数据包括股票的股票代码、开盘日期、开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等信息。将数据保存为CSV文件形式。

数据预处理

• 数据加载：使用Pandas库加载股票数据。
• 数据清洗：删除或填充缺失值，处理异常值。
• 数据归一化：对数据进行归一化处理，将所有特征缩放到一个特定的范围，例如0到1之间。
• 序列划分：将五粮液股票数据集的前80%的历史数据为在训练集，以后20%的历史数据作为测试集
• 数据优化：历史数据倒置数据集

构建LSTM模型

本文的LSTM模型为双向三层模型，双向LSTM模型是有两个LSTM组成，一个按时间顺序处理输入序列，另一个按时间逆序处理输入序列。可以同时从过去和未来的上下文中获取信息，从而更好地理解序列数据的动态特征。

正向传播

正向传播阶段中，正向LSTM接收按时间顺序的输入序列，并根据当前时间步的输入和前一个时间步的隐藏状态来计算当前时间步的输出和隐藏状态。正向LSTM可以捕捉到过去的上下文信息。

反向传播

反向传播阶段中，反向LSTM接收按时间逆序的输入序列，并根据当前时间步的输入和后一个时间步的隐藏状态来计算当前时间步的输出和隐藏状态。反向LSTM可以捕捉到未来的上下文信息。

合并输出

正向LSTM和反向LSTM的输出在时间上对应相同的位置。将正向LSTM和反向LSTM的输出进行合并，得到最终的预测结果。

结果

实验结果表明，我们的双向三层LSTM模型在五粮液股票趋势预测上取得了较为良好的结果。经过合理地选择特征、数据划分和模型参数，以及持续的模型调优，均方根误差和平均绝对误差都在10以内，说明了模型的性能和预测准确度都较好，而R2的值为0.87，十分接近于1，表示该LSTM模型对目标变量的解释能力较好。

同时，我们计算了该LSTM模型的训练损失和验证损失，训练损失和验证损失是衡量模型性能的指标。计算表明，训练损失和验证损失值始终处于较低水平且后续相对稳定，表示模型在数据上具有较好的性能。