深度学习驱动的股票波动率预测：LSTM和Transformer模型的实战解析

目录

第一部分：数据收集与准备

1.1 数据集介绍

1.2 数据准备

第二部分：使用LSTM模型进行波动率预测

2.1 数据序列化

2.2 LSTM模型构建

2.3 模型训练与评估

2.4 结果可视化

第三部分：使用Transformer模型进行波动率预测

3.1 数据序列化

3.2 Transformer模型构建

3.3 模型训练与评估

3.4 结果可视化

结论

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股票市场的波动率一直是金融领域关注的焦点之一。波动率预测对于风险管理、期权定价和资产配置至关重要。深度学习模型，如长短时记忆网络（LSTM）和Transformer，已经在时间序列数据分析领域取得了显著的成就。本博客将向您展示如何使用这两种深度学习模型来进行股票波动率预测，提供清晰的思路和相应的Python代码，以帮助您理解和应用这一重要任务。

第一部分：数据收集与准备

在进行股票波动率预测之前，我们需要获取股票或市场指数的历史价格数据，并对数据进行适当的预处理。股票价格数据通常可以从金融数据提供商、股票交易所或金融机构获得。为了简化示例，我们将使用一个虚构的股票价格数据集。

1.1 数据集介绍

我们的数据集包括以下信息：

• 日期时间（timestamp）
• 股票收盘价格（closing_price）

数据的时间间隔通常为每日一次。