cnn-lstm多特征股票预测模型

### CNN-LSTM 多特征股票预测模型概述 CNN (卷积神经网络) 和 LSTM (长短时记忆网络) 的组合能够有效捕捉时间序列中的空间和时间特性。CNN 可用于提取输入数据的空间特征，而 LSTM 则擅长建模长期依赖关系。这种架构特别适合于多特征股票预测任务。以下是构建 CNN-LSTM 模型的核心要点： #### 数据预处理在构建模型之前，需要对原始数据进行标准化和重塑以适应 CNN-LSTM 输入的要求。通常会将多个技术指标（如开盘价、收盘价、成交量等）作为额外特征加入到时间序列中[^1]。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np def preprocess_data(data, look_back=60): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) X, y = [], [] for i in range(look_back, len(scaled_data)): X.append(scaled_data[i-look_back:i]) y.append(scaled_data[i, 0]) # 假设目标列是第0列 X, y = np.array(X), np.array(y) X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], data.shape[1])) return X, y, scaler ``` #### 构建 CNN-LSTM 模型通过 Keras 或 TensorFlow 实现 CNN-LSTM 结构。该模型首先利用一维卷积层提取局部模式，随后由 LSTM 层捕获长时间动态变化。 ```python from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Dense, Dropout def build_cnn_lstm_model(input_shape): model = Sequential() # 添加卷积层 model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=2, activation='relu', input_shape=input_shape)) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # 添加LSTM层 model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.2)) # 防止过拟合 model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dropout(0.2)) # 输出层 model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') return model ``` 调用上述函数并训练模型： ```python input_shape = (X_train.shape[1], X_train.shape[2]) model = build_cnn_lstm_model(input_shape) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2) ``` #### 性能评估与优化为了验证模型性能，可以通过均方误差(MSE)或其他评价标准来衡量预测效果。如果发现欠拟合或过拟合现象，则需调整超参数或者增加正则化手段[^2]。 --- ###

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