随州网站建设价格,wordpress 页面属性 模板,游戏开发需要多少钱,广州网站设计公司招聘基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测
项目简介#xff1a;
本项目旨在通过使用Tushare下载贵州茅台的股票数据#xff0c;并基于这些历史数据#xff0c;使用TensorFlow 2.0实现循环神经网络#xff08;RNN#xff09;和长短期记忆网络#xff08;LSTM#xff09;来…基于RNN和LSTM的贵州茅台股票开盘价预测
项目简介
本项目旨在通过使用Tushare下载贵州茅台的股票数据并基于这些历史数据使用TensorFlow 2.0实现循环神经网络RNN和长短期记忆网络LSTM来预测股票的开盘价。本项目提供了完整的数据获取、处理、模型构建和预测的流程。
项目步骤
1. 数据获取
使用Tushare库获取贵州茅台的历史股票数据包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等。
import tushare as ts# 设置Tushare的token
ts.set_token(your_token_here)
pro ts.pro_api()# 获取贵州茅台的历史数据
df pro.daily(ts_code600519.SH, start_date20100101, end_date20230701)
df.to_csv(maotai.csv, indexFalse)2. 数据处理
读取下载的CSV文件处理日期格式并准备好输入特征和目标值。
import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据
df pd.read_csv(maotai.csv)# 按日期排序
df[trade_date] pd.to_datetime(df[trade_date])
df df.sort_values(trade_date)# 准备输入特征和目标值
data df[open].values.reshape(-1, 1)3. 构建RNN模型
使用TensorFlow 2.0构建RNN模型并训练模型。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import SimpleRNN, Dense# 构建RNN模型
model Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, activationrelu, return_sequencesTrue, input_shape(30, 1)))
model.add(SimpleRNN(50, activationrelu))
model.add(Dense(1))# 编译模型
model.compile(optimizeradam, lossmse)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs50, batch_size32)4. 构建LSTM模型
使用TensorFlow 2.0构建LSTM模型并训练模型。
from tensorflow.keras.layers import LSTM# 构建LSTM模型
model Sequential()
model.add(LSTM(50, activationrelu, return_sequencesTrue, input_shape(30, 1)))
model.add(LSTM(50, activationrelu))
model.add(Dense(1))# 编译模型
model.compile(optimizeradam, lossmse)# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs50, batch_size32)5. 预测与评估
使用训练好的模型进行预测并评估模型的效果。
# 预测
predicted_stock_price model.predict(X_test)# 评估
mse np.mean(np.square(predicted_stock_price - y_test))
print(fMean Squared Error: {mse})运行结果 项目结构
├── data
│ ├── maotai.csv // 下载的贵州茅台股票数据
├── models
│ ├── rnn_stock.py // RNN模型代码
│ ├── lstm_stock.py // LSTM模型代码
├── results
│ ├── rnn_predictions.csv // RNN模型预测结果
│ ├── lstm_predictions.csv // LSTM模型预测结果
└── README.md // 项目说明文档环境依赖
Python 3.8TushareTensorFlow 2.0PandasNumPy
运行方法
安装依赖pip install -r requirements.txt下载数据python download_data.py训练RNN模型python rnn_stock.py训练LSTM模型python lstm_stock.py项目文件
rnn_stock.py
# rnn_stock.py 文件内容lstm_stock.py
# lstm_stock.py 文件内容结论
通过本项目用户可以了解如何使用RNN和LSTM模型进行时间序列预测并掌握相关的TensorFlow编程技巧。该项目为股票价格预测提供了一种有效的解决方案。
