利用CNN对股票“图片”进行涨跌分类——一次尝试【附源码】

首先解释一下标题：
CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站；
股票涨跌：大家都懂的，呵呵；
股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的；
尝试：这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_"，比较直白的说法是“没啥效果T_T”。

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进入正题：
首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。

大致的想法是：

1. 对每个样本，将32time_steps×4features(OHLC)数据归一化处理，即所有取值均在[0,1]之间；
2. 构建一个128×128像素的全0数组，将[0,1]区间等分为128份，分到每列的128个像素点上；
3. 然后使用每四列构建一根K线（前三列画柱状线，第四列作为间隔行）：第一列描绘开盘价，开盘价与该列的哪个像素点最近，那么这个像素点取值就由0变为1；第二列描绘高低价区间，将 最高价至 最低价