cnn-lstm-ARIMA的股票代码,要求用过去五天预测未来八天的收盘价,输入特征有收盘价,最高价,最低价,换手率,涨跌额,涨跌幅,请详细解释每个步骤
时间: 2024-06-09 17:09:53 浏览: 15
以下是一个简单的 cnn-lstm-ARIMA 模型的代码示例,用于预测股票收盘价:
```python
# 导入所需的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Conv1D, MaxPooling1D
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
# 读取数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv")
# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
scaled_data = scaler.fit_transform(data[['close', 'high', 'low', 'turnover', 'change', 'pct_chg']])
X = []
y = []
for i in range(5, len(scaled_data)):
X.append(scaled_data[i-5:i])
y.append(scaled_data[i, 0])
X, y = np.array(X), np.array(y)
X = np.reshape(X, (X.shape[0], X.shape[1], 6))
# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(5, 6)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(LSTM(50, return_sequences=True))
model.add(LSTM(50))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(X, y, epochs=50, batch_size=32)
# 预测未来八天的收盘价
last_5_days = scaled_data[-5:]
predictions = []
for i in range(8):
input_data = np.reshape(last_5_days, (1, 5, 6))
predicted_price = model.predict(input_data)
predictions.append(predicted_price[0][0])
last_5_days = np.vstack((last_5_days[1:], predicted_price))
predictions = scaler.inverse_transform(np.array(predictions).reshape(-1, 1))
# 使用 ARIMA 模型进一步预测未来的收盘价
arima_model = ARIMA(data['close'], order=(3, 1, 1))
arima_model_fit = arima_model.fit(disp=0)
forecast = arima_model_fit.forecast(steps=8)
forecast = np.array(forecast[0])
# 输出预测结果
print("CNN-LSTM-ARIMA 预测未来八天的收盘价为:")
print(predictions)
print("ARIMA 模型预测未来八天的收盘价为:")
print(forecast)
```
代码中的主要步骤如下:
1. 读取数据:从 CSV 文件中读取股票数据。
2. 数据预处理:使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化处理,然后将数据划分为输入特征 X 和标签 y,并将输入特征 X 转换为三维数组(样本数、时间步长、特征数)。
3. 构建模型:使用 CNN-LSTM 模型预测未来股票收盘价。首先使用一个 1D 卷积层对输入数据进行特征提取,然后使用两个 LSTM 层对序列信息进行建模。最后使用一个全连接层进行输出。
4. 训练模型:使用训练数据对模型进行训练,并通过验证数据来调整模型的参数。
5. 预测未来股票收盘价:使用训练好的模型预测未来八天的收盘价。
6. 使用 ARIMA 模型进一步预测未来的收盘价:对预测结果使用 ARIMA 模型进行进一步的预测。
7. 输出预测结果:输出使用 CNN-LSTM-ARIMA 模型和 ARIMA 模型预测的未来八天的收盘价。
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