python谷歌股票预测

### 使用Python实现谷歌股票价格预测模型

为了使用Python建立一个有效的谷歌股票价格预测模型，可以采用基于Transformer架构的方法。这涉及到几个关键步骤，包括环境配置、数据预处理、模型定义和训练过程。

#### 导入库并设置超参数

在开始之前，确保安装了必要的库，并设置了合适的超参数来控制输入窗口大小(input_window) 和输出窗口大小(output_window)，这对于时间序列预测非常重要：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd

torch.manual_seed(0)
np.random.seed(0)

input_window = 20    # 输入的时间步数
output_window = 1     # 预测未来多少天的价格
batch_size = 64       # 批量大小
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

print(f'Using device: {device}')

这段代码初始化了一些基本变量，并选择了运行设备（GPU或CPU），同时也打印出了当前使用的计算资源[^1]。

#### 数据加载与预处理

对于金融市场的历史股价数据，通常会先对其进行标准化处理，以便更好地适应神经网络的学习特性。这里假设已经获取到了Google (GOOGL) 的收盘价作为目标列进行建模：

data_path = './GOOGL.csv'
df = pd.read_csv(data_path)[['Close']]
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(-1, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(df.values.reshape(-1, 1))

def create_inout_sequences(input_data, tw):
    inout_seq = []
    L = len(input_data)
    for i in range(L-tw):
        train_seq = input_data[i:i+tw]
        train_label = input_data[i+output_window:i+tw+output_window]
        inout_seq.append((train_seq ,train_label))
    return inout_seq

inout_seq = create_inout_sequences(scaled_data, input_window)

上述脚本读取CSV文件中的`Close`字段，并通过MinMaxScaler将其缩放到[-1, 1]区间内；接着创建了一个函数create_inout_sequences用来生成适合于LSTM/Transformer结构的数据集格式。

#### 构建Transformer模型

接下来就是设计具体的Transformer层，这部分可以根据具体需求调整层数和其他细节参数：

class TransformerModel(nn.Module):

    def __init__(self, feature_size=1, num_layers=3, dropout=0.1):
        super().__init__()
        
        self.model_type = 'Transformer'
        self.src_mask = None
        
        self.pos_encoder = PositionalEncoding(feature_size, dropout)
        encoder_layers = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=feature_size, nhead=1)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layers, num_layers=num_layers)
        self.decoder = nn.Linear(feature_size, 1)

        initrange = 0.1
        self.decoder.bias.data.zero_()
        self.decoder.weight.data.uniform_(-initrange, initrange)


    def forward(self, src):
        if self.src_mask is None or self.src_mask.size(0) != len(src):
            mask = generate_square_subsequent_mask(len(src)).to(src.device)
            self.src_mask = mask
            
        src = self.pos_encoder(src)
        output = self.transformer_encoder(src, self.src_mask)
        output = self.decoder(output)
        return output
    
# 辅助类：位置编码器
class PositionalEncoding(nn.Module):

    def __init__(self, d_model, dropout=0.1, max_len=5000):
        super(PositionalEncoding, self).__init__()
        pe = torch.zeros(max_len, d_model)
        position = torch.arange(0, max_len, dtype=torch.float).unsqueeze(1)
        div_term = torch.exp(torch.arange(0, d_model, 2).float() * (-math.log(10000.0) / d_model))
        pe[:, 0::2] = torch.sin(position * div_term)
        pe[:, 1::2] = torch.cos(position * div_term)
        pe = pe.unsqueeze(0).transpose(0, 1)
        self.register_buffer('pe', pe)
        self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)

    def forward(self, x):
        x = x + self.pe[:x.size(0), :]
        return self.dropout(x)

def generate_square_subsequent_mask(sz):
    mask = (torch.triu(torch.ones(sz, sz)) == 1).transpose(0, 1)
    mask = mask.float().masked_fill(mask == 0, float('-inf')).masked_fill(mask == 1, float(0.0))
    return mask

此部分实现了完整的Transformer框架，其中包括自注意力机制的位置编码组件PositionalEncoding以及整个变换器的核心逻辑。

#### 训练循环

最后一步是编写训练循环来进行模型优化:

model = TransformerModel().to(device)

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(epochs):
    model.train()

    total_loss = 0.
    
    for data in get_batches(inout_seq, batch_size):  
        optimizer.zero_grad()
        inputs, targets = zip(*data)
        inputs = torch.stack(inputs).squeeze(dim=-1).permute(1, 0, 2).to(device)
        targets = torch.tensor(targets).view(batch_size,-1).to(device)

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs.view(-1), targets.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_loss += loss.item()

    avg_train_loss = total_loss / len(get_batches(inout_seq,batch_size))
    print(f'| end of epoch {epoch:3d} | training loss {avg_train_loss:.4f}')

以上展示了如何利用PyTorch搭建并训练一个简单的Transformer模型用于股市行情分析的任务上。