tushare ID:468684
一、开发环境：
操作系统：Windows10开发工具：PyCharm .1.1 (Professional Edition)Python版本：Python3.6深度学习框架TensorFlow2.6.2数据来源：tushare使用的库：tushare、Numpy、tensorflow.keras.layers、matplotlib.pyplot、pandas、sklearn.preprocessing、sklearn.metrics 、math、tensorflow 、tensorflow.python.client 、os二、TensorFlow安装与简介
略
三、LSTM简介与动手实现
四、tushare简介与使用
略
五、代码实现
使用TensorFlow API:tf.keras搭建网络六步法：
importtrain，testmodel=tf.keras.pilemodel.fitmodel.summary
第一步，导入相关包
import numpy as npfrom tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, LSTMimport tushare as tsimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerfrom sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_errorimport mathimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.client import device_libimport os
第二步，获取数据并划分训练集和测试集
df1 = ts.get_k_data('股票代码', ktype='D', start='开始日期', end='结束日期')datapath1 = "./股票代码.csv"df1.to_csv(datapath1)print(df1.head())data = pd.read_csv('./股票代码.csv') # 读取股票文件training_set = data.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values # 前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数，2:3 是提取[2:3)列，前闭后开,故提取出C列开盘价test_set =data.iloc[2426 - 300:, 2:3].values # 后300天的开盘价作为测试集# 归一化sc = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) # 定义归一化：归一化到(0，1)之间training_set_scaled = sc.fit_transform(training_set) # 求得训练集的最大值，最小值这些训练集固有的属性，并在训练集上进行归一化test_set = sc.transform(test_set) # 利用训练集的属性对测试集进行归一化x_train = []y_train = []x_test = []y_test = []
第三步，model=tf.keras.models.Sequential
class MyModel(Model):
def __init__(self):
super(MyModel, self).__init__()
定义网络结构块
def call(self, x):
调用网络结构块，实现前向传播
return y
model = MyModel(）
第四步，pile
pile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),loss='mean_squared_error') # 损失函数用均方误差# 该应用只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项，一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值checkpoint_save_path = "./checkpoint/LSTM_stock.ckpt"if os.path.exists(checkpoint_save_path + '.index'):print('-------------load the model-----------------')model.load_weights(checkpoint_save_path)cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_save_path,save_weights_only=True,save_best_only=True,monitor='val_loss')
第五步，model.fit
history = model.fit(x_train, y_train, batch_size=64, epochs=50, validation_data=(x_test, y_test), validation_freq=1,callbacks=[cp_callback])
第六步，model.summary
model.summary()
此外，还可以loss可视化
file = open('./weights_changyingjingmi.txt', 'w') # 参数提取for v in model.trainable_variables:file.write(str(v.name) + '\n')file.write(str(v.shape) + '\n')file.write(str(v.numpy()) + '\n')file.close()loss = history.history['loss']val_loss = history.history['val_loss']plt.plot(loss, label='Training Loss')plt.plot(val_loss, label='Validation Loss')plt.title('Training and Validation Loss')plt.legend()plt.show()################## predict ####################### 测试集输入模型进行预测predicted_stock_price = model.predict(x_test)# 对预测数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price)# 对真实数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])# 画出真实数据和预测数据的对比曲线plt.plot(real_stock_price, color='red', label='XXXXX Stock Price')plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted XXXXX Stock Price')plt.title('Changyingjingmi Stock Price Prediction(LSTM)')plt.xlabel('Time')plt.ylabel('XXXXX Stock Price')plt.legend()plt.show()##########evaluate############### calculate MSE 均方误差 ---> E[(预测值-真实值)^2] (预测值减真实值求平方后求均值)mse = mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)# calculate RMSE 均方根误差--->sqrt[MSE] (对均方误差开方)rmse = math.sqrt(mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price))# calculate MAE 平均绝对误差----->E[|预测值-真实值|](预测值减真实值求绝对值后求均值）mae = mean_absolute_error(predicted_stock_price, real_stock_price)print('均方误差: %.6f' % mse)print('均方根误差: %.6f' % rmse)print('平均绝对误差: %.6f' % mae)
运行效果截图：
参考文献：
1.Sepp Hochreiter,Jurgen Schmidhuber.LONG SHORT-TERM MEMORY.Neural Computation,December 1997
2.浙江大学慕课《深度学习》，胡浩基
3.北京大学慕课《人工智能实践：TensorFlow笔记》，曹健
4.知乎《LSTM模型结构的可视化》，master苏
5.复旦大学慕课《深度学习及其应用》，赵卫东，董亮
6.浙江大学慕课《人工智能：模型与算法》，吴飞
7.微信公众号数盟，《深度解析LSTM神经网络的设计原理》
