cnn-lstm股票预测应该怎么进行特征工程

### CNN-LSTM模型在股票预测任务中的特征工程技术 #### 数据预处理的重要性在股票预测任务中，原始数据通常是非平稳的、高噪声且具有复杂的非线性特性。因此，在构建CNN-LSTM模型之前，需要对数据进行一系列的预处理操作来提取有意义的特征并降低噪声的影响[^1]。 #### 时间窗口的选择为了使CNN能够捕获局部模式，而LSTM可以建模长期依赖关系，通常会将时间序列划分为固定长度的时间窗口。这些窗口作为输入提供给模型。选择合适的时间窗口大小对于捕捉重要的市场动态至关重要[^2]。 ```python import numpy as np def create_time_windows(data, window_size): X, y = [], [] for i in range(len(data)-window_size-1): a = data[i:(i+window_size), :] X.append(a) y.append(data[i + window_size, 0]) # Assuming the target is the next day's price change. return np.array(X), np.array(y) # Example usage with hypothetical stock prices and technical indicators stock_data = ... # Load your dataset here X_train, y_train = create_time_windows(stock_data.values, window_size=30) ``` #### 技术指标的应用除了价格本身外，还可以加入多种技术分析指标作为额外维度增加模型的信息量。常见的技术指标包括移动平均线(MA)，相对强弱指数(RSI)，布林带(Bollinger Bands)等。通过这种方式增强输入特征矩阵有助于提高预测精度。 #### 归一化/标准化处理由于不同类型的特征可能处于完全不同的尺度上（例如股价与成交量），所以在送入神经网络前应该对其进行归一化或者标准化变换以加速训练过程收敛速度，并改善最终效果。 ```python from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(stock_data) ``` #### 多源数据融合考虑到单一金融市场的内部因素不足以全面反映未来走势的可能性，可考虑引入宏观经济变量、新闻情感分数以及其他关联资产的表现等多种外部信息来源共同构成综合性的特征向量用于提升预测性能。 ---

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