pytorch股票预测
时间: 2023-10-16 16:08:06 浏览: 76
在使用PyTorch进行股票预测时,可以采用LSTM模型。首先,需要做特征提取和归一化处理。在特征提取方面,可以使用LSTM或GRU等用于处理时间序列的网络来提取特征。一种常用的方法是使用归一化对时间序列中的每一个特征进行处理,即对每一列做归一化。可以使用`preprocessing.StandardScaler()`函数进行归一化处理。然后,需要构建LSTM模型进行训练。可以使用`torch.nn.LSTM`方法构建LSTM模型,并使用`torch.nn.Linear`方法构建全连接层进行输出。在训练过程中,可以使用`torch.nn.MSELoss`作为损失函数进行训练,并使用`torch.optim.Adam`作为优化器进行参数的更新。训练过程中可以绘制损失函数和准确率随训练次数变化的图像,以便对模型的性能进行评估。最后,可以选择准确率最高的模型进行预测,并将预测结果保存在相应的文件夹中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pytorch实现股票预测](https://blog.csdn.net/weixin_43977647/article/details/111407278)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [深度学习------pytorch,RNN:句子预测,股票预测](https://blog.csdn.net/m0_47405013/article/details/123382141)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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