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DAY9-深度学习100例-循环神经网络(RNN)实现股票预测

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今天会通过RNN实现股票开盘价格的预测。

 

传统神经网络的结构:输入层—隐藏层—输出层,结构简单。

 

RNN与传统神经网络的区别在于:每次会将前一次的输出结果带入隐含层中,一起参与训练。

 

举例:用户说了一句”What time is it?”,神经网络会先将这句话分为五个基本单元(四个单词+一个问号)。

 

然后按照顺序输入到RNN中,先输入”What”得到输出 O1 ,随后按照顺序将”time”输入,得到输出 O2 ,可以看到”What”的输出对于 O2 来说也有影响,以此类推,前面所有输入的输出结果都对后续的输出产生了影响。当神经网络判断意图时,只需要最后一层的输出 O5 即可。

 

 

二、准备工作

 

1.设置GPU

 

import tensorflow as tf
gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")
if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")

 

2.加载数据

 

import os,math
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, SimpleRNN
from sklearn.preprocessing   import MinMaxScaler
from sklearn                 import metrics
import numpy             as np
import pandas            as pd
import tensorflow        as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

 

data = pd.read_csv('SH600519.csv')  # 读取股票文件
data

 

 

"""
前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数,2:3 是提取[2:3)列,前闭后开,故提取出C列开盘价
后300天的开盘价作为测试集
"""
training_set = data.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values  
test_set = data.iloc[2426 - 300:, 2:3].values

 

三、数据预处理

 

1.归一化

 

sc           = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
training_set = sc.fit_transform(training_set)
test_set     = sc.transform(test_set)

 

2.设置训练集、测试集

 

x_train = []
y_train = []
x_test = []
y_test = []
"""
使用前60天的开盘价作为输入特征x_train
    第61天的开盘价作为输入标签y_train
    
for循环共构建2426-300-60=2066组训练数据。
       共构建300-60=260组测试数据
"""
for i in range(60, len(training_set)):
    x_train.append(training_set[i - 60:i, 0])
    y_train.append(training_set[i, 0])
    
for i in range(60, len(test_set)):
    x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])
    y_test.append(test_set[i, 0])
    
# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)

 

"""
将训练数据调整为数组(array)
调整后的形状:
x_train:(2066, 60, 1)
y_train:(2066,)
x_test :(240, 60, 1)
y_test :(240,)
"""
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) # x_train形状为:(2066, 60, 1)
x_test,  y_test  = np.array(x_test),  np.array(y_test)
"""
输入要求:[送入样本数, 循环核时间展开步数, 每个时间步输入特征个数]
"""
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
x_test  = np.reshape(x_test,  (x_test.shape[0], 60, 1))

 

四、构建模型

 

model = tf.keras.Sequential([
    SimpleRNN(100, return_sequences=True), #布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出,还是全部序列。
    Dropout(0.1),                         #防止过拟合
    SimpleRNN(100),
    Dropout(0.1),
    Dense(1)
])

 

五、激活模型

 

# 该应用只观测loss数值,不观测准确率,所以删去metrics选项,一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='mean_squared_error')  # 损失函数用均方误差

 

六、训练模型

 

history = model.fit(x_train, y_train, 
                    batch_size=64, 
                    epochs=20, 
                    validation_data=(x_test, y_test), 
                    validation_freq=1)                  #测试的epoch间隔数
model.summary()

 

 

七、结果可视化

 

1.绘制loss图

 

plt.plot(history.history['loss']    , label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss')
plt.legend()
plt.show()

 

 

predicted_stock_price = model.predict(x_test)                       # 测试集输入模型进行预测
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price) # 对预测数据还原---从(0,1)反归一化到原始范围
real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])              # 对真实数据还原---从(0,1)反归一化到原始范围
# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Stock Price')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted Stock Price')
plt.title('Stock Price Prediction')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

 

 

"""
MSE  :均方误差    ----->  预测值减真实值求平方后求均值
RMSE :均方根误差  ----->  对均方误差开方
MAE  :平均绝对误差----->  预测值减真实值求绝对值后求均值
R2   :决定系数,可以简单理解为反映模型拟合优度的重要的统计量
详细介绍可以参考文章:https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/107997435
"""
MSE   = metrics.mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
RMSE  = metrics.mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)**0.5
MAE   = metrics.mean_absolute_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
R2    = metrics.r2_score(predicted_stock_price, real_stock_price)
print('均方误差: %.5f' % MSE)
print('均方根误差: %.5f' % RMSE)
print('平均绝对误差: %.5f' % MAE)
print('R2: %.5f' % R2)

 

均方误差: 2832.56937
均方根误差: 53.22189
平均绝对误差: 46.33860
R2: 0.59097

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