• 正文概述
  • 编号:C87
    大小:20M
    环境:Python3.8、torch、Pycharm2020
    简介:基于LSTM的 股票价格预测_数据+代码+报告,可以最为数据挖掘的大作业。股票作为人民金融投资的普遍方式,如何在股票中赚钱成为股民的共同目标。要想在股票交易中赚钱便要掌握股票的走势,因此股票价格预测工作引起社会及学术界的广泛关注。股票的走势随市场变动,而且受诸多因素影响,如国际环境,政策变化,行业发展,市场情绪等等,这使得股民很难预测股票的走势。理论上,根据股票以往的价格走势,可以预测股票的未来走势。因为股票预测是高度非线性的,这就要 预测模型要能够处理非线性问题,并且,股票具有时间序列的特性,因此适合用循环神经网络对股票进行预测。虽然循环神经网络(RNN),允许信息的持久化,然而,一般的RNN模型对具备长记忆性的时间序列数据刻画能力较弱,在时间序列过长的时候,因为存在梯度消散和梯度爆炸现象RNN训练变得非常困难。Hochreiter 和 Schmidhuber 提出的长短期记忆( Long Short-Term Memory,LSTM)模型在RNN结构的基础上进行了改造,从而解决了RNN模型无法刻画时间序列长记忆性的问题。因此,本文基于LSTM实现一个股票价格预测模型。
    项目结构:
    data目录:上证指数的csv文件
    model目录:模型保存文件
    dataset.py : 数据加载及预处理类,数据标准化、划分训练集及测试集等
    plot.py: 数据预分析,画出股票走势图和成交量趋势图
    evaluate.py : 预测
    LSTMModel.py : 定义LSTM模型
    parsermy.py : 常用参数
    train.py:模型训练
    运行方法:
    直接运行train.py开始模型训练
    直接运行evaluate.py开始模型预测

    运行展示

    直接运行evaluate.py开始模型预测

    直接运行train.py开始模型训练

    配套文件

    我们提供完整项目文件清单如下:
    文件目录
    ├ 1.项目源码
    ├ 2.运行截图
    └ 3.演示视频

    LSTM 股票价格 预测模型
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    索炜达.猿创 » 基于LSTM的股票价格预测模型(含数据)

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