LSTM多股票价格预测用麻雀搜索算法进行优化的代码示例

以下是一个使用LSTM多股票价格预测并使用麻雀搜索算法进行优化的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from pyswarm import pso

# 读取数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')

# 选择需要预测的股票
stock = 'AAPL'
df = data[['date', stock]]
df = df.set_index('date')
df = df.dropna()

# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
df = scaler.fit_transform(df)

# 构建训练集和测试集
train_size = int(len(df) * 0.8)
test_size = len(df) - train_size
train, test = df[0:train_size,:], df[train_size:len(df),:]

# 将数据转换为时间序列数据
def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        a = dataset[i:(i+look_back), :]
        dataX.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

look_back = 5
trainX, trainY = create_dataset(train, look_back)
testX, testY = create_dataset(test, look_back)

# 构建LSTM模型
def create_model(neurons):
    model = Sequential()
    model.add(LSTM(neurons, input_shape=(look_back, 1)))
    model.add(Dense(1))
    model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
    return model

# 定义优化目标函数
def objective_function(params):
    neurons = int(params[0])
    model = create_model(neurons)
    model.fit(trainX, trainY, epochs=50, batch_size=1, verbose=0)
    trainPredict = model.predict(trainX)
    testPredict = model.predict(testX)
    trainScore = np.sqrt(mean_squared_error(trainY, trainPredict[:,0]))
    testScore = np.sqrt(mean_squared_error(testY, testPredict[:,0]))
    return testScore

# 使用麻雀搜索算法进行优化
lb = [1]
ub = [50]
xopt, fopt = pso(objective_function, lb, ub, swarmsize=10, maxiter=20)

# 输出优化结果
print('Neurons: %d' % xopt[0])
print('RMSE: %.2f' % fopt)

这个代码示例使用了一个名为`stock_prices.csv`的数据集，其中包含了多个股票的历史价格数据。在代码中，我们选择了`AAPL`股票，并将其作为需要预测的目标股票。

首先，我们对数据进行了归一化处理，并将数据转换为时间序列数据。然后，我们使用LSTM模型进行训练，并使用麻雀搜索算法来优化模型的超参数（即LSTM层中的神经元数）。最终，我们输出了优化结果（即最优的神经元数和对应的测试集RMSE）。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际应用时还需要进行更多的优化和调整。