pytorch RNN股票预测 示例 讲解

PyTorch是一个流行的深度学习库，常用于金融领域中的时间序列分析，比如股票价格预测。循环神经网络（RNNs），尤其是长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU），因其能够处理变长输入序列的特点，在这种任务上非常有效。

下面是一个简单的例子，概述如何使用PyTorch构建一个LSTM模型进行股票价格预测：

import torch
from torch import nn

# 假设我们有收盘价数据
closing_prices = ... # 形状为 (sequences, time_steps, features) 的Tensor

# 数据预处理，例如归一化、填充序列等
inputs, targets = ... 

class StockPredictionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(StockPredictionModel, self).__init__()
        self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(device)  # 初始化隐藏状态
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(device)  # 初始化细胞状态
        out, _ = self.rnn(x, (h0, c0))  # 运行RNN并得到输出
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出作为预测值
        return out

model = StockPredictionModel(input_size=1, hidden_size=64, output_size=1)  # 创建模型
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())  # 定义优化器
criterion = nn.MSELoss()  # 定义损失函数

for epoch in range(num_epochs):  # 训练过程
    optimizer.zero_grad()
    predictions = model(inputs)
    loss = criterion(predictions, targets)
    loss.backward()
    optimizer.step()