LSTM预测股价的APP

根据之前的代码：LSTM预测股票收盘价做了一点修改。
首先收集数据：

import tushare as ts
import pandas as pd

def get_data(code, date):
    #数据准备/data preparation 
    #变量选取Open,High,Low,Close,Volume等，以浦发银行股票为例
    pro = ts.pro_api('f3bbc97d0ffbbed8666e6f7c82e712165950d048987f5d6cfbf1e0ce') #token可以在新版tushare的网站上找到
    stock_data = pro.query('daily', ts_code = code, start_date = '20000101', end_date = date)
    stock_data = stock_data[::-1] #倒序，使日期靠前的排在前面
    stock_data.reset_index(drop=True, inplace=True) #把每行的索引改为“0、1、2……”
    return stock_data

然后进行预处理：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def preprocess(stock_data, day, seq_length, data_dim, output_dim, visual_window):
    xy = stock_data[['open', 'close', 'high', 'low', 'vol', 'pct_chg', 'amount']] #选取需要的features
    xy = np.array(xy.values) #转为array
    
    dataXY = []
    for i in range(0, len(xy) - seq_length - day + 1):
        _xy = xy[i:i + seq_length + day] #包括用于计算的seq_length天的数据，以及day天后的价格
        dataXY.append(_xy)
    
    #调整数据的shape
    xy_real = np.vstack(dataXY).reshape(-1, seq_length + day, data_dim)
    dataXY = xy_real
    
    app_dataX = []
    for i in range(len(xy) - seq_length - day + 1, len(xy) - seq_length + 1):
        _x = xy[i:i + seq_length] #包括用于计算的seq_length天的数据
        app_dataX.append(_x)
    
    #调整数据的shape
    x_real = np.vstack(app_dataX).reshape(-1, seq_length, data_dim)
    app_dataX = x_real
    
    xy_visual = np.copy(dataXY[- visual_window:]) #取最近visual_window天的数据，用于最后的画图
    
    np.random.shuffle(dataXY) #打乱顺序
    
    #切分训练集合测试集/split to train and testing
    train_size = int(len(dataXY) * 0.7) #训练集长度
    test_size = len(dataXY) - train_size #测试集长度
    xy_train, xy_test = np.array(dataXY[0:train_size]), np.array(dataXY[train_size:len(dataXY)]) #划分训练集、测试集
    
    #先处理训练集的数据
    scaler = MinMaxScaler()
    xy_train = xy_train.reshape((-1, data_dim)) #先变成2维，才能transform
    xy_train_new = scaler.fit_transform(xy_train) #预处理，按列操作，每列最小值为0，最大值为1
    xy_train_new = xy_train_new.reshape((-1, seq_length + day, data_dim)) #变回3维
    
    x_new = xy_train_new[:,0:seq_length] #features
    y_new = xy_train_new[:,-1,1] * 10 #取最后一天的收盘价，用作label，适当放大，便于训练
    
    trainX, trainY = x_new, y_new
    
    #然后处理测试集的数据
    xy_test = xy_test.reshape((-1, data_dim))
    xy_test_new = scaler.transform(xy_test) #使用训练集的scaler预处理测试集的数据