基于lstm-cnn的python实现股票预测代码
时间: 2024-10-16 07:21:19 浏览: 43
基于LSTM-CNN的股票价格预测通常涉及到深度学习中的序列模型,例如长短时记忆网络(LSTM)用于处理时间序列数据中的长期依赖性,卷积神经网络(CNN)则用于提取局部特征。以下是Python中使用Keras库实现此类模型的一个简化版示例:
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Conv1D, Dense, Dropout
# 假设你已经有了数据集X_train和y_train(收盘价作为目标变量)
# 数据预处理:归一化、填充缺失值等步骤
def preprocess_data(X, y):
# 预处理代码...
# 定义LSTM-CNN模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu', input_shape=(X.shape[1], 1))) # CNN层
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=128, return_sequences=True)) # LSTM层
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=64)) # 再次添加LSTM层
model.add(Dense(units=1, activation='linear')) # 输出层
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32)
# 使用训练好的模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 相关问题--
1. 如何解释模型中每一层的作用?
2. 如何评估模型的性能并调整超参数?
3. 如果数据有时间序列的趋势,是否需要对输入进行额外处理?
```
请注意,这只是一个基本框架,实际应用中可能还需要更多的数据预处理步骤,并且可能需要根据实际数据和需求调整模型结构。同时,股票市场预测往往涉及高风险,仅用历史数据做预测可能存在误差。
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