基於深度學習模型進行股票預測 - 人人焦點

股票市場的數據由于格式規整和非常容易獲得，是作爲研究的很好選擇。

但不要把本文的結論當作理財或交易建議。

本文將通過構建用Python編寫的深度學習模型來 ... 人人焦點 影視 健康 歷史 數碼 遊戲 美食 時尚 旅遊 運動 星座 情感 動漫 科學 寵物 家居 文化 教育 故事 基於深度學習模型進行股票預測 2021-12-22深度學習加加 炒股其實是在炒預期，也是就是在炒預測能力，使用指標預測是一大流派，需要對指標比較熟悉。

股票總是在起起伏伏，裡面一定有一套規律，自深度學習流行以來，很多人把深度學習的預測能力應用到炒股市場上來。

打算將深度學習應用股票的實際應用上來，作爲一種技術手段來進行股票預測。

本文將採用序列化lstm模型來進行預測。

1數據來源使用tushare官網資料（http://tushare.org/）指數名稱   TS指數代碼上證指數   sh深圳成指   sz滬深300指數   hs3002下載數據以上證300指數爲例。

下載上證300指數最近2年的數據。

get_sh.py#coding:utf-8importpandasaspdimporttushareastsdf=ts.get_hist_data('hs300',start='2018-01-01')df.to_csv('hs300.csv')執行3模型訓練lstm.pyimportpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,LSTM,BatchNormalizationneed_num=60training_num=500epoch=10batch_size=32zs='hs300'dataset=pd.read_csv(zs+'.csv')print(zs,':',dataset.shape)dataset=dataset.sort_values(by='date',axis=0)print(zs,':',dataset.shape)data=dataset.iloc[:,3:4].valuesdata_org=dataset.iloc[:,[0,3]].valuesprint(zs,':',data.shape,data[0])print("data_org:",data_org.shape,data_org[0])training_data=data[:training_num]sc=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))'''fit_transform()對部分數據先擬合fit，找到該part的整體指標，如均值、方差、最大值最小值等等（根據具體轉換的目的），然後對該trainData進行轉換transform，從而實現數據的標準化、歸一化等等。

'''training_data_scaled=sc.fit_transform(X=training_data)print('training_data_scaled:',training_data_scaled.shape)x_train=[]y_train=[]foriinrange(need_num,training_data_scaled.shape[0]):x_train.append(training_data_scaled[i-need_num:i])y_train.append(training_data_scaled[i,0])x_train,y_train=np.array(x_train),np.array(y_train)print("x_train:",x_train.shape)x_train=np.reshape(x_train,(x_train.shape[0],x_train.shape[1],1))print("x_train3:",x_train.shape)model=Sequential()model.add(LSTM(units=128,return_sequences=True,input_shape=[x_train.shape[1],1]))model.add(BatchNormalization())model.add(LSTM(units=128))model.add(BatchNormalization())model.add(Dense(units=1))model.compile(optimizer='adam',loss='mean_squared_error')model.fit(x=x_train,y=y_train,epochs=epoch,batch_size=batch_size)需要的依賴：python3.7 tf1.9keras2.2 4模型預估接上個文件編寫。

inputs=data[training_num-need_num:]inputs=inputs.reshape(-1,1)inputs=sc.transform(X=inputs)x_validation=[]foriinrange(need_num,inputs.shape[0]):x_validation.append(inputs[i-need_num:i,0])x_validation=np.array(x_validation)x_validation=np.reshape(x_validation,(x_validation.shape[0],x_validation.shape[1],1))real_stock_price=data[training_num:]predictes_stock_price=model.predict(x=x_validation)predictes_stock_price=sc.inverse_transform(X=predictes_stock_price)plt.plot(real_stock_price,color='red',label=zs+'StockPrice')plt.plot(predictes_stock_price,color='blue',label='PredictedStockPrice')plt.title(zs+'StockPricePrediction')plt.xlabel('date')plt.ylabel('StockPrice')plt.legend()plt.grid()plt.show()執行代碼之後就會看到預測的結果。

可看到預測的結果和真實的結果走勢是相似的。

相關焦點 使用LSTM模型預測股價基於Keras 股票市場的數據由于格式規整和非常容易獲得，是作爲研究的很好選擇。

但不要把本文的結論當作理財或交易建議。

本文將通過構建用Python編寫的深度學習模型來預測未來股價走勢。

雖然預測股票的實際價格非常難，但我們可以建立模型來預測股票價格是上漲還是下跌。

本文使用的數據可以在https://github.com/mwitiderrick/stockprice下載。

基於CNN預測股票漲跌幅 本文我們基於CNN進行建模單變量時間序列，預測股票的漲跌。

關於神經網絡學習和實現，大家可以參考我們公衆號上推出的一些文章。

將深度學習應用於股市預測 本文介紹了TCN在股市趨勢預測任務中的應用，表明在集成新聞事件和知識圖譜後，TCN的性能大幅超過RNN。

1.金融時間序列（FTS）中的深度學習背景介紹；5.基於TCN的知識驅動股市趨勢預測與解釋。

金融時間序列（FTS）建模歷史悠久，20世紀70年代初它首次革新了算法交易。

FTS分析包括兩類：基礎分析和技術分析。

基於深度學習的大腦性別差異分析 通過構建深度學習模型對彌散張量成像數據的各向異性分數進行了性別分類，並通過深度學習特徵可視化方法提取了不同性別的重要特徵，最後對可視化結果進行了基於體素的分析。

結果顯示，提出的模型能夠準確預測性別，並且達到了96.2%的分類準確率。

基於Keras的LSTM多變量時間序列股票預測 朋友多次勸我，用大數據人工智慧研究下金融股票，由於本人水平有限，一直沒有去想。

最近兩天，突然想到LSTM是不是很適合做股票預測。

解密AlphaGo:深度學習投資策略研究 深度學習就是這樣一種模型，這種模型將原始的輸入數據映射到特徵空間（H1）之後，繼續映射到更高層次的特徵層（H2，H3，……）。

隱含層的增多，極大的豐富了模型的表達能力。

使得原來不可解決的問題變得容易解決。

深度學習模型事實上是一個含有多個隱層（隱層數量大於等於2個）的神經網絡模型。

原始數據經過一層一層的抽象之後，最後進行分類。

金融投資課題|遊戲規則的改變者——深度學習如何預測股價 >所有這些因素融合發酵共同導致股價波動很難實現高精度預測 但日新月異的深度學習有潛力成爲遊戲規則的改變者嗎？灣區博士邀請畢業於台灣清華大學的張博士開設金融投資課題《深度學習算法在股票預測的應用》，從股票市場的傳統研究方式入手，進而介紹支持向量機、隨機森林等機器學習算法，以及卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡(RNN)、圖神經網絡（GNN）等深度學習算法，並探討在股票市場分析中的應用。

基於LSTM預測股票日收盤價格 tensorflow的LSTM模型對股票價格進行預測。

不具備任何實際的投資參考建議，如果基於本方法進行股票交易決策，盈虧自負哦！前言最近幾天股票終於回了點血了，導致我更有動力繼續寫文章。

爲了表示我對機器學習、數據分析的熱愛，以及對A股的敬意，鄙人特此於最近幾天從0開始，學習LSTM模型來對中國A股股票收盤價進行預測。

基於肌電信號的深度學習方法解析多自由度手腕運動 點擊訂閱「CAAI認知系統與信息處理專委會」多自由度(multi-DOF 街兔供需模型:基於GraphEmbedding與DeepLearning的多任務學習 這篇文章主要解讀供需預測模型疊代的三個階段以及一點對業務建模的思考。

當然，策略模型的目的是爲了業務更好的發展，無論是多麼高大上的模型都必須應用到業務中才能檢驗其是否成功。

整個項目中我們重點使用的是圖論與深度學習模型，疊代了三個版本的模型上線。

ARXIV:深度學習在金融領域中的應用|唧唧堂論文解析 研究背景和問題股票市場預測、算法交易、信用風險評估、投資組合配置、資產定價和衍生品市場是ML（機器學習）研究人員專注於開發模型的領域，這些模型可以爲金融行業解決一些問題。

因此，關於這方面的文獻和其它出版物有很多。

然而，相比較ML領域，DL（深度學習）是一個新興領域，越來越多的DL模型開始應用在金融中。

【交易技術前沿】PRAM一種基於機器學習的商品期貨套利無風險狀態的預測方法 鑑於此，在本文中，基於機器學習算法，結合期貨市場多源數據，即合約行情、合約參數、組合行情，我們提出PRAM模型，對同品種跨期、跨品種套利的無風險狀態進行準確預測。

PRAM模型與現行套利風險管理系統可形成互補，從而實現套利合約在無風險狀態下的再優惠，進一步釋放客戶資金。

基於DCE數據的基準實驗結果證明，相比於同類預測模型，PRAM模型在無風險狀態預測方面表現優異。

用深度學習識別投資的價值陷阱 這項研究通過建立一個深度學習模型來改善特定的量化策略的表現，該模型試圖識別價值陷阱里的股票並將其從投資組合中移除。

 研究結果表明，剔除價值陷阱後的增強價值策略的年化收益率取得了顯著的提高。

研究還表明，在不同的投資時間段和範圍內，業績的差異是有統計學意義的。

大數據時代的股票預測(基於LSTM) 在過去的幾十年中，已經有很多人想將數學算法應用在股票預測當中，例如支持向量機方法、灰色模型法、時間序列法、專家評估法、證券投資分析方法等[1-3]，大家前仆後繼，樂此不疲，但是由於股票市場是一個複雜的資產複合體且高度非線性，所以傳統計量經濟學、數學模型對金融市場的預測效果並不理想[4]。

當知識圖譜「遇見」深度學習 能否利用蘊含於知識圖譜中的知識指導深度神經網絡模型的學習從而提升模型的性能，成爲了深度學習模型研究的重要問題之一。

現階段將深度學習技術應用於知識圖譜的方法較爲直接。

大量的深度學習模型可以有效完成端到端的實體識別、關係抽取和關係補全等任務，進而可以用來構建或豐富知識圖譜。

本文主要探討知識圖譜在深度學習模型中的應用。

從當前的文獻來看，主要有兩種方式。

TwoSigma:序列深度學習與量化投資 正如DavidKriegman解釋的那樣，量化投資過程地分爲特徵提取、預測單個資產的收益、投資組合配置和交易執行等步驟。

這個過程中的許多步驟可以很容易地表示爲機器學習問題，可以使用序列深度學習方法解決。

序列深度深度學習的輸入是一個單維或多維的序列，如RNN就是典型的用於序列預測的深度學習模型。

深度學習背後的數學思想 但是，儘管目標是從數據中儘可能多地學習，但是深度學習模型可能會遭受過度擬合的困擾。

當模型從訓練數據（包括隨機噪聲）中學習太多時，就會發生這種情況。

然後，模型可以確定數據中非常複雜的模式，但這會對新數據的性能產生負面影響。

時間序列預測模型-ARIMA原理及Python實現! 自回歸模型有很多的限制：1、自回歸模型是用自身的數據進行預測2、時間序列數據必須具有平穩性3、自回歸只適用於預測與自身前期相關的現象3.2移動平均模型MA移動平均模型關注的是自回歸模型中的誤差項的累加，q階自回歸過程的公式定義如下：移動平均法能有效地消除預測中的隨機波動。

基於Probit模型的2019年度高送轉預測【天風金工吳先興團隊】 基於改進的預測模型，並結合新規進行篩選，得到2019年高送轉預測名單針對2018年面對的高送轉情形，調整預測模型。

並根據2018年4月交易所高送轉新規，對模型預測得到個股進行合規查驗，得到天風金工2019年高送轉預測列表。

用隱馬爾科夫模型預測證券指數 市場風格變化的過渡期也稱作市場新機制的創建期。

識別市場機制或模式的變化是量化交易研究員的常見任務，也是最難的任務，因爲大多人的量化輸入數據滯後於宏觀政策。

如政府打擊課外培訓，這種監管措施具有突然性，量化算法基於滯後財經數據推斷出的模式必然有滯後性。

所以，能提前逃出去的人，除了運氣極好之外少數外，肯定是不走尋常路的結果。