pytorch-cnn-股票预测-源码

pytorch-cnn-股票预测是一个使用PyTorch框架实现的卷积神经网络模型，用于预测股票价格走势的源代码。

这个项目的目的是通过训练一个卷积神经网络模型，来预测股票价格的未来走势。卷积神经网络是一种深度学习模型，通过自动提取特征并学习数据之间的非线性关系来进行预测。

在这个源码中，首先进行数据的预处理。通常会使用历史股票价格的时间序列作为输入数据，以及对应的目标值作为标签。数据预处理的操作可能包括数据标准化、缺失值填充等等。

接下来，我们构建卷积神经网络模型。在源码中，可能会使用PyTorch提供的卷积层(Convolutional Layer)、池化层(Pooling Layer)和全连接层(Fully Connected Layer)等组件来构建模型，以及使用ReLU、Dropout等激活函数和正则化方法来提高模型的性能。

然后，我们定义损失函数，通常选择均方误差(Mean Squared Error)或交叉熵损失(Cross Entropy Loss)作为模型训练的目标函数，以便优化模型的预测结果。

最后，我们使用训练数据来训练模型，并使用测试数据来评估模型的性能。在源码中，我们会定义训练函数和测试函数，通过迭代训练，不断调整模型参数，以使得模型能够更准确地预测未知数据的输出结果。

总结来说，pytorch-cnn-股票预测-源码是一个基于PyTorch框架实现的卷积神经网络模型，用于预测股票价格走势的源代码。通过数据预处理、构建网络模型、定义损失函数和训练评估等步骤，可以使用这个代码来进行股票预测模型的训练和测试。