rnn预测股票价格pytorch

您可以使用PyTorch来实现RNN模型进行股票价格的预测。以下是一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义RNN模型
class StockPredictionRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(StockPredictionRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 只取最后一个时间步的输出
        return out

# 数据准备
# 使用LSTM模型，需要将数据整理成三维张量：[batch_size, seq_length, input_size]
# 这里假设已经准备好了训练数据train_data和对应的标签train_labels

# 定义模型参数
input_size = 1  # 输入维度为1，即每个时间步只有一个特征
hidden_size = 16  # 隐藏层维度
output_size = 1  # 输出维度为1，即预测股票价格

# 初始化模型
model = StockPredictionRNN(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):
    inputs = torch.from_numpy(train_data).float()
    labels = torch.from_numpy(train_labels).float()

    # 前向传播
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

# 使用模型进行预测
# 假设已经准备好了测试数据test_data
with torch.no_grad():
    inputs = torch.from_numpy(test_data).float()
    outputs = model(inputs)
    predicted_prices = outputs.numpy()

# 输出预测结果
print(predicted_prices)

在这个示例中，我们首先定义了一个`StockPredictionRNN`类作为RNN模型的实现。然后我们准备好训练数据和标签，并使用`nn.MSELoss`作为损失函数，`torch.optim.Adam`作为优化器。在训练过程中，我们通过调用`model(inputs)`进行前向传播并计算损失，然后进行反向传播和优化。最后，我们使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将预测结果存储在`predicted_prices`中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的股票价格预测可能需要更多的特征工程和调参来提高模型的性能。