仅一小时！用RNN实现了股票价格的精准预测（全网最干的干货，建议收藏！）| 第9天

Posted 2021-06-27 K同学啊

文章目录

• 一、前言
• 二、RNN是什么
• 三、准备工作
• • 1.设置GPU
  • 2.加载数据
• 四、数据预处理
• • 1.归一化
  • 2.设置测试集训练集
• 五、构建模型
• 六、激活模型
• 七、训练模型
• 八、结果可视化
• • 1.绘制loss图
  • 2.预测
  • 3.评估

一、前言

今天是第9天，我们将开始RNN系列，完成股票开盘价格的预测，最后的R2可达到0.72，CNN系列后续我也会穿插更新

我的环境：

• 语言环境：Python3.6.5
• 编译器：jupyter notebook
• 深度学习环境：TensorFlow2.4.1

往期精彩内容：

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• 深度学习100例-卷积神经网络（CNN）服装图像分类 | 第3天
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• 深度学习100例 -卷积神经网络（ResNet-50）鸟类识别 | 第8天

来自专栏：【深度学习100例】

转载请通过左侧联系方式（电脑端可看）联系我，备注：CSDN转载

二、RNN是什么

传统神经网络的结构比较简单：输入层 – 隐藏层 – 输出层

RNN 跟传统神经网络最大的区别在于每次都会将前一次的输出结果，带到下一次的隐藏层中，一起训练。如下图所示：

这里用一个具体的案例来看看 RNN 是如何工作的：

用户说了一句“what time is it？”，我们的神经网络会先将这句话分为五个基本单元（四个单词+一个问号）

然后，按照顺序将五个基本单元输入RNN网络，先将 “what”作为RNN的输入，得到输出01

随后，按照顺序将“time”输入到RNN网络，得到输出02。

这个过程我们可以看到，输入 “time” 的时候，前面“what” 的输出也会对02的输出产生了影响（隐藏层中有一半是黑色的）。

以此类推，我们可以看到，前面所有的输入产生的结果都对后续的输出产生了影响（可以看到圆形中包含了前面所有的颜色）

当神经网络判断意图的时候，只需要最后一层的输出05，如下图所示：

三、准备工作

1.设置GPU

如果使用的是CPU可以注释掉这部分的代码。

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU")

if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)  #设置GPU显存用量按需使用
    tf.config.set_visible_devices([gpus[0]],"GPU")

2.加载数据

import os,math
from tensorflow.keras.layers import Dropout, Dense, SimpleRNN
from sklearn.preprocessing   import MinMaxScaler
from sklearn                 import metrics
import numpy             as np
import pandas            as pd
import tensorflow        as tf
import matplotlib.pyplot as plt
# 支持中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号

data = pd.read_csv('./datasets/SH600519.csv')  # 读取股票文件

data

	Unnamed: 0	date	open	close	high	low	volume	code
0	74	2010-04-26	88.702	87.381	89.072	87.362	107036.13	600519
1	75	2010-04-27	87.355	84.841	87.355	84.681	58234.48	600519
2	76	2010-04-28	84.235	84.318	85.128	83.597	26287.43	600519
3	77	2010-04-29	84.592	85.671	86.315	84.592	34501.20	600519
4	78	2010-04-30	83.871	82.340	83.871	81.523	85566.70	600519
...	...	...	...	...	...	...	...	...
2421	2495	2020-04-20	1221.000	1227.300	1231.500	1216.800	24239.00	600519
2422	2496	2020-04-21	1221.020	1200.000	1223.990	1193.000	29224.00	600519
2423	2497	2020-04-22	1206.000	1244.500	1249.500	1202.220	44035.00	600519
2424	2498	2020-04-23	1250.000	1252.260	1265.680	1247.770	26899.00	600519
2425	2499	2020-04-24	1248.000	1250.560	1259.890	1235.180	19122.00	600519

2426 rows × 8 columns

"""
前(2426-300=2126)天的开盘价作为训练集,表格从0开始计数，2:3 是提取[2:3)列，前闭后开,故提取出C列开盘价
后300天的开盘价作为测试集
"""
training_set = data.iloc[0:2426 - 300, 2:3].values  
test_set = data.iloc[2426 - 300:, 2:3].values  

四、数据预处理

1.归一化

sc           = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
training_set = sc.fit_transform(training_set)
test_set     = sc.transform(test_set) 

2.设置测试集训练集

x_train = []
y_train = []

x_test = []
y_test = []

"""
使用前60天的开盘价作为输入特征x_train
    第61天的开盘价作为输入标签y_train
    
for循环共构建2426-300-60=2066组训练数据。
       共构建300-60=260组测试数据
"""
for i in range(60, len(training_set)):
    x_train.append(training_set[i - 60:i, 0])
    y_train.append(training_set[i, 0])
    
for i in range(60, len(test_set)):
    x_test.append(test_set[i - 60:i, 0])
    y_test.append(test_set[i, 0])
    
# 对训练集进行打乱
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(x_train)
np.random.seed(7)
np.random.shuffle(y_train)
tf.random.set_seed(7)

"""
将训练数据调整为数组（array）

调整后的形状：
x_train:(2066, 60, 1)
y_train:(2066,)
x_test :(240, 60, 1)
y_test :(240,)
"""
x_train, y_train = np.array(x_train), np.array(y_train) # x_train形状为：(2066, 60, 1)
x_test,  y_test  = np.array(x_test),  np.array(y_test)

"""
输入要求：[送入样本数， 循环核时间展开步数， 每个时间步输入特征个数]
"""
x_train = np.reshape(x_train, (x_train.shape[0], 60, 1))
x_test  = np.reshape(x_test,  (x_test.shape[0], 60, 1))

五、构建模型

model = tf.keras.Sequential([
    SimpleRNN(80, return_sequences=True), #布尔值。是返回输出序列中的最后一个输出，还是全部序列。
    Dropout(0.2),                         #防止过拟合
    SimpleRNN(80),
    Dropout(0.2),
    Dense(1)
])

六、激活模型

# 该应用只观测loss数值，不观测准确率，所以删去metrics选项，一会在每个epoch迭代显示时只显示loss值
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
              loss='mean_squared_error')  # 损失函数用均方误差

七、训练模型

history = model.fit(x_train, y_train, 
                    batch_size=64, 
                    epochs=20, 
                    validation_data=(x_test, y_test), 
                    validation_freq=1)                  #测试的epoch间隔数

model.summary()

Epoch 1/20
33/33 [==============================] - 6s 123ms/step - loss: 0.1809 - val_loss: 0.0310
Epoch 2/20
33/33 [==============================] - 3s 105ms/step - loss: 0.0257 - val_loss: 0.0721
Epoch 3/20
33/33 [==============================] - 3s 85ms/step - loss: 0.0165 - val_loss: 0.0059
Epoch 4/20
33/33 [==============================] - 3s 85ms/step - loss: 0.0097 - val_loss: 0.0111
Epoch 5/20
33/33 [==============================] - 3s 90ms/step - loss: 0.0099 - val_loss: 0.0139
Epoch 6/20
33/33 [==============================] - 3s 105ms/step - loss: 0.0067 - val_loss: 0.0167
           ...................
Epoch 16/20
33/33 [==============================] - 3s 95ms/step - loss: 0.0035 - val_loss: 0.0149
Epoch 17/20
33/33 [==============================] - 4s 111ms/step - loss: 0.0028 - val_loss: 0.0111
Epoch 18/20
33/33 [==============================] - 4s 110ms/step - loss: 0.0029 - val_loss: 0.0061
Epoch 19/20
33/33 [==============================] - 3s 104ms/step - loss: 0.0027 - val_loss: 0.0110
Epoch 20/20
33/33 [==============================] - 3s 90ms/step - loss: 0.0028 - val_loss: 0.0037
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
simple_rnn (SimpleRNN)       (None, 60, 80)            6560      
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 60, 80)            0         
_________________________________________________________________
simple_rnn_1 (SimpleRNN)     (None, 80)                12880     
_________________________________________________________________
dropout_1 (Dropout)          (None, 80)                0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 1)                 81        
=================================================================
Total params: 19,521
Trainable params: 19,521
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

八、结果可视化

1.绘制loss图

plt.plot(history.history['loss']    , label='Training Loss')
plt.plot(history.history['val_loss'], label='Validation Loss')
plt.title('Training and Validation Loss by K同学啊')
plt.legend()
plt.show()

2.预测

predicted_stock_price = model.predict(x_test)                       # 测试集输入模型进行预测
predicted_stock_price = sc.inverse_transform(predicted_stock_price) # 对预测数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围
real_stock_price = sc.inverse_transform(test_set[60:])              # 对真实数据还原---从（0，1）反归一化到原始范围

# 画出真实数据和预测数据的对比曲线
plt.plot(real_stock_price, color='red', label='Stock Price')
plt.plot(predicted_stock_price, color='blue', label='Predicted Stock Price')
plt.title('Stock Price Prediction by K同学啊')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Stock Price')
plt.legend()
plt.show()

3.评估

"""
MSE  ：均方误差    ----->  预测值减真实值求平方后求均值
RMSE ：均方根误差  ----->  对均方误差开方
MAE  ：平均绝对误差----->  预测值减真实值求绝对值后求均值
R2   ：决定系数，可以简单理解为反映模型拟合优度的重要的统计量

详细介绍可以参考文章：https://blog.csdn.net/qq_38251616/article/details/107997435
"""
MSE   = metrics.mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
RMSE  = metrics.mean_squared_error(predicted_stock_price, real_stock_price)**0.5
MAE   = metrics.mean_absolute_error(predicted_stock_price, real_stock_price)
R2    = metrics.r2_score(predicted_stock_price, real_stock_price)

print('均方误差: %.5f' % MSE)
print('均方根误差: %.5f' % RMSE)
print('平均绝对误差: %.5f' % MAE)
print('R2: %.5f' % R2)

均方误差: 1833.92534
均方根误差: 42.82435
平均绝对误差: 36.23424
R2: 0.72347

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