用Ta-Lib计算数据macd不可以用excle文件吗

Ta-Lib库可以用于计算MACD指标，而数据文件的格式并不是Ta-Lib库所支持的，因此需要先将数据从Excel文件中读取出来，然后转换为Ta-Lib所支持的数据格式，如Numpy数组或Pandas数据框架，再进行计算。

以下是一个使用Ta-Lib计算MACD指标并从Excel文件中读取数据的例子：

import talib
import pandas as pd

# 读取Excel文件数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据转换为Ta-Lib所支持的数据格式
close = data['close'].values.astype(float)

# 计算MACD指标
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(close, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9)

# 将计算结果添加到数据中
data['macd'] = macd
data['macdsignal'] = macdsignal
data['macdhist'] = macdhist

# 输出结果
print(data)

以上代码中，我们首先使用pandas库读取Excel文件数据，然后将数据转换为Ta-Lib所支持的数据格式，再使用Ta-Lib计算MACD指标，并将计算结果添加到数据中。最后输出结果。

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基于pytroch简单的LSTM回归预测代码，数据集为一个excle文件，excle文件有两列

好的，以下是一个简单的基于PyTorch的LSTM回归预测代码示例，用于预测一个Excel文件中两列数据的趋势：

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

# 数据预处理
data = pd.read_excel('data.xlsx')
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)
data = torch.FloatTensor(data)

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, input):
        hidden = (torch.zeros(1, 1, self.hidden_size), torch.zeros(1, 1, self.hidden_size))
        lstm_out, hidden = self.lstm(input.view(len(input), 1, -1), hidden)
        output = self.linear(lstm_out.view(len(input), -1))
        return output[-1]

# 训练模型
input_size = 2
hidden_size = 4
output_size = 1
lr = 0.01
num_epochs = 100

model = LSTM(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(len(data)-1):
        input_data = data[i:i+1, :-1]
        target = data[i+1:i+2, -1]
        output = model(input_data)
        loss = criterion(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch: {}/{}..........Loss: {:.6f}'.format(epoch, num_epochs, loss.item()))

# 预测数据
model.eval()
predictions = []
with torch.no_grad():
    input_data = data[0, :-1]
    for i in range(len(data)):
        input_data = input_data.view(1, 1, -1)
        output = model(input_data)
        predictions.append(output.item())
        input_data = torch.cat((input_data[0][1:], output), axis=0)

# 反归一化
predictions = np.array(predictions).reshape(-1, 1)
predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

# 可视化预测结果
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(predictions, label='Predictions')
plt.plot(data[:, -1], label='Original Data')
plt.legend()
plt.show()

请将 `data.xlsx` 替换为你自己的 Excel 文件路径。另外，你需要安装 Pandas、NumPy 和 Scikit-learn 库。

数据为一个excle文件，excle文件有一列随时间变化的LS数据，我们使用pytroch里面的lstm模型对LS进行回归预测，用前面50个数据，预测之后10个数据，给出预测评价指标和结果的python代码，使用cpu

好的，我可以帮你回答这个问题。首先，我们需要加载所需的库和数据。假设数据文件名为"data.xlsx"，数据位于第一个工作表中的A列中，代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0]).values

接下来，我们需要定义一个函数来生成我们的训练集和测试集。这个函数将数据分成训练集和测试集，其中训练集由前50个数据组成，测试集由接下来的10个数据组成。代码如下：

def generate_data(data):
    x, y = [], []
    for i in range(len(data) - 60):
        x.append(data[i:i+50])
        y.append(data[i+50:i+60])
    x_train = torch.tensor(x[:int(len(x)*0.8)], dtype=torch.float32)
    y_train = torch.tensor(y[:int(len(y)*0.8)], dtype=torch.float32)
    x_test = torch.tensor(x[int(len(x)*0.8):], dtype=torch.float32)
    y_test = torch.tensor(y[int(len(y)*0.8):], dtype=torch.float32)
    return x_train, y_train, x_test, y_test

接下来，我们需要定义一个LSTM模型。在这个例子中，我们使用一个单层LSTM模型，其中输入为50个时间步长和1个特征，输出为10个时间步长和1个特征。代码如下：

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -10:, :])
        return out

现在我们可以定义训练和测试函数。训练函数将使用均方误差损失函数和Adam优化器来训练模型，并记录每个epoch的训练和测试损失。测试函数将使用训练好的模型来进行预测，并计算均方根误差（RMSE）指标。代码如下：

def train(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=100, lr=0.01):
    criterion = nn.MSELoss()
    optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

    train_loss = []
    test_loss = []
    for epoch in range(epochs):
        model.train()
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x_train)
        loss = criterion(output, y_train)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss.append(loss.item())

        with torch.no_grad():
            model.eval()
            test_output = model(x_test)
            test_loss.append(mean_squared_error(y_test, test_output))

        print(f'Epoch {epoch+1}/{epochs}, Train Loss: {train_loss[-1]:.4f}, Test Loss: {test_loss[-1]:.4f}')

    return model, train_loss, test_loss


def test(model, x_test, y_test):
    with torch.no_grad():
        model.eval()
        test_output = model(x_test)
        rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, test_output))
        print(f'RMSE: {rmse}')

最后，我们可以将所有这些组合在一起，以定义我们的模型并进行训练和测试。代码如下：

# 定义模型
model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, output_size=1)

# 生成数据
x_train, y_train, x_test, y_test = generate_data(data)

# 训练模型
model, train_loss, test_loss = train(model, x_train, y_train, x_test, y_test, epochs=100, lr=0.01)

# 测试模型
test(model, x_test, y_test)

这样，我们就可以得到预测评价指标（RMSE）和模型的预测结果。