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lstm股价预测 pytorch

时间: 2024-12-28 13:10:18 浏览: 70

LSTM（长短时记忆网络），是一种递归神经网络结构，特别适合处理序列数据，如股票价格时间序列预测。在PyTorch中，你可以使用LSTM模型来进行股价预测。以下是基本步骤： 1. **导入库**：首先，你需要导入必要的库，如`torch`, `torch.nn`（包含LSTM模块）, 和 `torch.optim`。 ```python import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset ``` 2. **构建模型**：创建一个LSTM层，并可能添加全连接层作为输出层。例如： ```python class StockPredictionModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(StockPredictionModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的隐藏状态作为输入给FC层 return out ``` 3. **准备数据**：将历史股价数据转换成适合模型输入的Tensor，通常包括前几日的价格作为输入，当日价格作为目标值。 4. **训练模型**： - 定义损失函数（如MSELoss）和优化器（如Adam） - 在每个epoch里，使用`DataLoader`对数据进行分批训练 ```python model = StockPredictionModel(...) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(num_epochs): for inputs, targets in dataloader: outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 5. **评估与预测**：在测试集上评估模型性能并做实际的股价预测。

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