实现多支股票通过CNN、LSTM以及attention机制进行股价预测的代码

以下是一个简单的股价预测模型的代码示例，其中使用了CNN、LSTM和注意力机制：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, concatenate, Activation, Multiply

# 读取股票数据
data = pd.read_csv('stocks.csv')

# 定义模型输入
input_layer = Input(shape=(10, 1))

# CNN层
conv1 = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(input_layer)
max_pool1 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv1)
conv2 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu')(max_pool1)
max_pool2 = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv2)
flatten1 = Flatten()(max_pool2)

# LSTM层
lstm1 = LSTM(units=32)(input_layer)
lstm2 = LSTM(units=64)(lstm1)
flatten2 = Flatten()(lstm2)

# 注意力机制
attention = Dense(1, activation='tanh')(concatenate([flatten1, flatten2]))
attention = Activation('softmax')(attention)
attention = Multiply()([flatten1, attention])

# 输出层
output_layer = Dense(1)(attention)

# 定义模型
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 准备数据
X = []
Y = []
for i in range(len(data)-10):
    X.append(data[i:i+10].values.reshape(-1, 1))
    Y.append(data[i+10:i+11]['price'].values[0])
X = np.array(X)
Y = np.array(Y)

# 训练模型
model.fit(X, Y, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.2)

在上面的代码中，我们首先读入了股票数据，然后定义了模型的输入层。接下来，我们定义了一个CNN层和一个LSTM层，并将它们的输出连接在一起。我们还使用了注意力机制来加强模型的表现。最后，我们定义了输出层，并使用MSE作为损失函数进行训练。我们使用了10个时间步来预测未来的股价。

注意，这只是一个简单的示例，实际上，股价预测是一个非常复杂的问题，需要考虑很多因素，如宏观经济指标、公司业绩、政策变化等。因此，如果你要在实际应用中使用这个模型，你需要对数据进行更加详细的分析，并将更多的因素考虑进去。