股票预测模型pytorch

### 使用 PyTorch 构建股票预测模型 构建一个基于 PyTorch 的股票预测模型涉及多个步骤，包括数据预处理、定义神经网络结构以及训练和评估模型。下面提供了一个简化版的实现方案。 #### 数据准备 为了使模型能够学习到时间序列中的模式，在输入之前通常会对原始股价数据进行标准化或归一化处理[^2]： ```python import torch from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np def prepare_data(data, seq_length=60): scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data) X, y = [], [] for i in range(seq_length, len(scaled_data)): X.append(scaled_data[i-seq_length:i]) y.append(scaled_data[i]) X, y = np.array(X), np.array(y) return torch.tensor(X).float(), torch.tensor(y).float() ``` #### 定义 LSTM 模型 长期短期记忆 (LSTM) 网络非常适合于捕捉时间序列内的依赖关系。这里展示的是一个简单的两层 LSTM 结构[^1]: ```python class StockPredictor(torch.nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim): super(StockPredictor, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = torch.nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() out, _ = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` #### 训练过程 设置损失函数并利用反向传播算法更新权重参数。此部分展示了如何配置优化器及执行一轮完整的训练循环[^4]: ```python model = StockPredictor(input_dim=1, hidden_dim=50, num_layers=2, output_dim=1) criterion = torch.nn.MSELoss(reduction='mean') optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) for epoch in range(num_epochs): model.train() outputs = model(train_X) optimizer.zero_grad() loss = criterion(outputs, train_y) loss.backward() optimizer.step() ``` 上述代码片段仅作为概念验证用途；实际部署前还需要考虑更多因素如超参数调节、防止过拟合策略等[^3]。