用python写LSTM神经网络预测金融市场总市值
时间: 2023-05-15 12:07:35 浏览: 51
可以使用Python中的Keras库来实现LSTM神经网络预测金融市场总市值。以下是一个简单的代码示例:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM
# 加载数据
data = pd.read_csv('market_value.csv', index_col=0)
# 数据预处理
data = data.dropna()
data = data.values.reshape(-1, 1)
# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(data) * 0.8)
train_data = data[:train_size]
test_data = data[train_size:]
# 创建训练数据集
def create_dataset(dataset, look_back=1):
X, Y = [], []
for i in range(len(dataset) - look_back):
X.append(dataset[i:(i + look_back), 0])
Y.append(dataset[i + look_back, 0])
return np.array(X), np.array(Y)
look_back = 30
train_X, train_Y = create_dataset(train_data, look_back)
test_X, test_Y = create_dataset(test_data, look_back)
# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, input_shape=(look_back, 1)))
model.add(Dense(units=1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=32)
# 预测测试集
predicted = model.predict(test_X)
# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(test_Y, color='blue', label='Actual Market Value')
plt.plot(predicted, color='red', label='Predicted Market Value')
plt.legend()
plt.show()
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际上预测金融市场总市值需要更多的数据和更复杂的模型。