最简单的RNN预测股票收盘价

使用PyTorch实现股票收盘价预测的RNN模型,

最新推荐文章于 2025-04-11 16:28:59 发布

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#rnn #深度学习 #机器学习

本文介绍了如何使用Python和PyTorch构建一个简单的RNN模型来预测股票收盘价，包括数据准备、序列划分、模型定义、损失函数选择、优化器设置以及模型训练和预测的过程。

1.首先，导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

2.准备数据。需要准备好包含历史股票收盘价的一维时间序列数据。在这个例子中，我们将使用NumPy模拟一些示例数据

# 示例的股票收盘价时间序列数据
# 假设数据点表示 2021.1.1 到 2021.1.30 每日的股票收盘价
closing_prices = np.array([100.0, 101.2, 102.5, 101.8, 103.0, 102.7, 103.5, 104.2, 104.5, 105.0,
                           104.8, 104.9, 105.2, 106.0, 107.0, 107.5, 107.8, 108.2, 109.0, 109.5,
                           109.8, 110.2, 110.5, 111.0, 112.0, 112.5, 112.8, 113.0, 113.2, 113.5])

# 将数据转换为PyTorch张量
closing_prices = torch.tensor(closing_prices, dtype=torch.float32)

3创建序列数据。为了使用RNN模型，你需要将时间序列数据分割成输入序列和目标序列。在这个示例中，我们将使用前N天的数据来预测下一天的股票收盘价。你可以调整N的值来控制输入序列的长度。

# 定义输入序列的长度
sequence_length = 5  # 使用前5天的数据来预测下一天的收盘价

# 创建输入序列和目标序列
def create_sequences(data, sequence_length):
    sequences = []
    targets = []
    for i in range(len(data) - sequence_