写一段基于pytorch深度学习框架的多指标股票预测代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法编写完整的代码。以下是一个简单的示例，用于说明如何使用pytorch框架进行多指标股票预测。

假设我们有历史股票数据的数据集，其中包含多个指标，例如开盘价、收盘价、最高价、最低价等等。我们的目标是使用这些指标预测未来一段时间的股票价格。

首先，我们需要导入必要的库和数据集：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据集
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

接下来，我们需要对数据集进行预处理。这包括将数据分为训练集和测试集，将数据标准化，将数据转换为张量等等。以下是一个简单的预处理示例：

# 将数据拆分为训练集和测试集
train_data = data.iloc[:800, :]
test_data = data.iloc[800:, :]

# 将数据标准化
train_mean = train_data.mean()
train_std = train_data.std()
train_data = (train_data - train_mean) / train_std
test_data = (test_data - train_mean) / train_std

# 将数据转换为张量
train_data = torch.FloatTensor(train_data.values)
test_data = torch.FloatTensor(test_data.values)

现在，我们可以定义我们的模型。在这个例子中，我们将使用一个简单的全连接神经网络来预测股票价格。以下是一个简单的模型定义：

class StockPredictor(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(StockPredictor, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.relu = nn.ReLU()

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

我们还需要定义一些超参数，例如输入和输出大小、隐藏层大小、学习速率和迭代次数。以下是一个简单的超参数定义：

# 定义超参数
input_size = 5
hidden_size = 10
output_size = 1
learning_rate = 0.001
num_epochs = 1000

接下来，我们可以实例化我们的模型和损失函数，并定义我们的优化器：

# 实例化模型和损失函数
model = StockPredictor(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()

# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

现在我们可以开始训练我们的模型了。在每个迭代中，我们将使用训练数据计算出模型的损失，并使用测试数据评估模型的性能。以下是一个简单的训练循环：

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(train_data[:, :-1])
    loss = criterion(outputs, train_data[:, -1].unsqueeze(1))

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

    # 每100个迭代输出一次损失
    if epoch % 100 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))

    # 在测试数据上评估模型
    with torch.no_grad():
        test_outputs = model(test_data[:, :-1])
        test_loss = criterion(test_outputs, test_data[:, -1].unsqueeze(1))
        print('Test Loss: {:.4f}'.format(test_loss.item()))

最后，我们可以使用训练好的模型进行预测。以下是一个简单的预测示例：

# 预测股票价格
with torch.no_grad():
    inputs = test_data[:-1, :-1]
    true_outputs = test_data[:-1, -1]
    predicted_outputs = model(inputs)

    # 将预测结果转换为数据帧
    predicted_outputs = pd.DataFrame(predicted_outputs.numpy())
    predicted_outputs = predicted_outputs * train_std['close'] + train_mean['close']

    true_outputs = pd.DataFrame(true_outputs.numpy())
    true_outputs = true_outputs * train_std['close'] + train_mean['close']

    # 输出真实价格和预测价格
    print('True Prices: ', true_outputs)
    print('Predicted Prices: ', predicted_outputs)

这个示例只是一个简单的开始，您可以使用更复杂的模型和更多的指标来提高预测性能。