如何将1分钟数据，5分钟数据，15分钟数据同时输入informer模型进行股票预测，用python程序实现

在Python中，为了将1分钟、5分钟和15分钟的数据同时输入到Informer模型进行股票预测，你需要首先准备数据并确保它们有相同的结构。Informer模型通常用于处理时间序列数据，例如通过滑动窗口的方式将不同频率的时间段合并成统一的输入格式。

以下是一个简单的步骤概述：

1. 数据预处理：
- 对于每种时间段的数据（如1分钟、5分钟、15分钟），你需要收集历史交易时间序列数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等。
- 将每个时间段的数据填充或裁剪至相同的长度，以便于模型输入。你可以选择截断最近的或者最远的数据点来达到所需的窗口大小。

2. 创建数据集：
- 将三个时间段的数据分别拼接成一个多维度数组，其中每一行代表一个时间步，包含所有时间段的特征。
- 每一行的第一个部分通常是前一时刻的收盘价，然后依次添加其他时间间隔的数据。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 假设df_1min, df_5min, df_15min 分别是1分钟、5分钟和15分钟的数据
scaler = MinMaxScaler()
def prepare_data(dataframes):
    combined_data = pd.concat([df_1min, df_5min, df_15min], axis=1)
    # 根据需要调整窗口大小
    window_size = ... # 设定滑动窗口大小，比如60 (1分钟) * 5 + 5*5 + 15 (15分钟) 或者其他的组合
    X = []
    for i in range(len(combined_data) - window_size):
        X.append(combined_data.iloc[i:i+window_size].values)
    X = np.array(X)
    
    scaled_X = scaler.fit_transform(X)
    return scaled_X

X_train = prepare_data([df_1min_train, df_5min_train, df_15min_train])

3. 输入模型：
- 确保Informer模型已经训练过，并准备好接受输入。模型的`predict`函数应该可以接收这种多维度的输入。
- 使用模型对训练后的数据进行预测。

model = InformerModel()  # 虚拟的Informer模型实例
y_pred = model.predict(X_train)