LSTM时间序列模型实战——预测上证指数走势

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作者：小白熊

作者简介：精通python、matlab、c#语言，擅长机器学习，深度学习，机器视觉，目标检测，图像分类，姿态识别，语义分割，路径规划，智能优化算法，数据分析，各类创新融合等等。

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前言

  时间序列预测在金融市场的分析和建模中占有重要地位，尤其是在股票价格、指数的波动预测中。本文将带领大家从数据预处理、基于TensorFlow的LSTM模型构建与训练，到最终预测结果的可视化，深入探讨如何使用LSTM模型预测上证指数的收盘价走势。

一、环境配置

  首先，需要确保安装以下python库。这些库可以通过以下命令进行安装：pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow openpyxl

• numpy：用于数值计算，支持多维数组和矩阵操作。
• pandas：数据处理工具，用于读取Excel、CSV等数据文件，并提供数据清洗、转换功能。
• matplotlib：用于绘制图形，可视化数据。
• scikit-learn：用于数据标准化、特征提取等机器学习操作。
• tensorflow：神经网络框架，支持深度学习模型的构建和训练。
• openpyxl：读取和操作表格文件。

在代码中，导入上述库：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense, Activation

# 正常显示中文
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

二、读取数据

  在进行时间序列预测前，需要读取并预处理数据。其中数据文件名为data.xlsx，其中包含了上证指数的历史数据（获取数据请私信博主）。

# 读取数据
data_all = pd.read_excel('data.xlsx', header=0, index_col=0)

# 检测缺失值
missing_values = data_all.isnull()

# 打印缺失值数量
print("缺失值的数量：")
print(missing_values.sum())

本文使用pandas库读取数据文件，并通过isnull()函数检查数据中的缺失值：

缺失值的存在可能会对模型的性能产生负面影响，在下一步骤中将会对其进行处理！

三、异常值处理与缺失值填充

  为了确保数据的质量，需要去除异常值并填补缺失值。异常值指的是那些远离正常分布范围的数据点。缺失值使用interpolate()函数对缺失值进行插值填充。

# 去除异常值：基于均值和标准差的阈值法
threshold = 5
data_new = data_all[(data_all > data_all.mean() - threshold * data_all.std()) & (
        data_all < data_all.mean() + threshold * data_all.std())]

# 使用插值法填充缺失值
data_new = data_new.interpolate(limit=150)

  本文定义了一个阈值 threshold，基于均值和标准差去除偏离正常范围的异常值。当阈值 threshold 等于 5 时，则认为一个数据点如果偏离了数据均值 ±5倍标准差，就会被视为异常值。

四、特征提取与标准化

  本文的LSTM模型是多输入模型，需要提供输入特征和对应的标签。我们将收盘价收盘价_Clpr作为预测的标签，其他特征作为输入。同时，还需要对数据进行标准化处理，使其具有相同的尺度。

# 提取特征和标签
features = data_new.drop(['收盘价_Clpr'], axis='columns')
labels = data_new['收盘价_Clpr']

# 重组特征和标签
labels = labels.values.reshape(-1, 1)
features = features.values

# 对特征和标签进行标准化处理
scaler_x, scaler_y = StandardScaler(), StandardScaler()
features = scaler_x.fit_transform(features)
labels = scaler_y.fit_transform(labels)

  本文使用StandardScaler对特征和标签数据进行标准化处理，以消除特征间的量纲差异，确保模型在训练时不会偏向某些特征。

五、划分训练集与验证集

  为了评估模型的性能，我们需要将数据集划分为训练集和验证集。通常情况下，我们使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为验证集。

# 划分训练集和验证集
train_size = int(len(features) * 0.8)
val_size = len(features) - train_size
x_train, x_val = features[0:train_size, :], features[train_size:, :]
y_train, y_val = labels[0:train_size, :], labels[train_size:, :]

  通过上述代码，我们将数据分为训练集（x_train和y_train）以及验证集（x_val和y_val）。

六、构建时间序列数据

  由于LSTM模型适用于处理时间序列数据，因此我们需要将数据转换为时间序列格式。通过自定义get_data函数，我们可以构建过去若干时间步的数据作为输入，未来若干时间步的数据作为目标标签。

def get_data(dataset_x, dataset_y, n_past, n_future):
    dataX = []
    dataY = []
    for i in range(n_past, len(dataset_x) - n_future):
        dataX.append(dataset_x[i - n_past:i, :])
        dataY.append(dataset_y[i:i + n_future, 0])
    return np.array(dataX), np.array(dataY)

# 定义过去和未来的时间步数
n_past = 20
n_future = 5

# 构建训练集和验证集的时间序列数据
x_train_lstm, y_train_lstm = get_data(x_train, y_train, n_past, n_future)
x_val_lstm, y_val_lstm = get_data(x_val, y_val, n_past, n_future)

  在这个例子中，n_past=20代表将过去20天的数据作为LSTM的输入，n_future=5代表将未来5天的数据作为LSTM的输出。自定义函数get_data会返回适合LSTM模型的时间序列格式数据。

七、LSTM模型的构建

  LSTM（长短期记忆网络）是一种特殊的RNN（循环神经网络）。不同于传统RNN随着时间步长的增加，网络难以保持对早期输入信息的敏感性，导致梯度消失或爆炸问题。LSTM则通过引入以下三种门控机制来克服这些问题：

• 遗忘门：控制当前记忆单元应该保留多少信息。
• 输入门：决定当前时间步的输入有多少能被存储到记忆单元中。
• 输出门：控制记忆单元中多少信息将用于当前时间步的输出。

  LSTM的记忆单元使其在处理长序列数据时效果尤为突出。LSTM模型结构通过以下代码实现：

# 初始化LSTM模型
model = Sequential()

# 第一层LSTM
model.add(LSTM(64, input_shape=(x_train_lstm.shape[1], x_train_lstm.shape[-1]), return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))  # Dropout层，用于防止过拟合

# 第二层LSTM
model.add(LSTM(32, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

# 全连接层
model.add(Dense(5))  # 输出维度为5，即预测未来5天的收盘价
model.add(Activation('linear'))  # 使用线性激活函数

# 编译模型
model.compile(loss='mse', optimizer='rmsprop')

八、训练模型

  利用编译好的LSTM模型进行训练。本文将模型训练300轮，并在每轮结束时通过验证集评估模型性能。

e# 训练模型
history = model.fit(x_train_lstm, y_train_lstm, epochs=300, batch_size=128, validation_data=(x_val_lstm, y_val_lstm))

  在训练过程中，模型会记录每次迭代的训练误差和验证误差，这些数据可以用于后续的性能分析。

九、模型评估与预测

  在训练完成后，我们可以通过绘制损失曲线来评估模型的收敛情况：

# 提取训练和验证损失值
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

# 绘制损失曲线
plt.plot(range(len(loss)), loss, 'b-', label='训练集损失')
plt.plot(range(len(loss)), val_loss, 'r-', label='验证集损失')
plt.legend(loc='best')
plt.title('LSTM模型损失曲线')
plt.xlabel('迭代次数')
plt.ylabel('均方误差 (MSE)')
plt.show()

结果如下：

接下来，使用训练好的LSTM模型进行预测：

# 进行预测
y_train_pred = model.predict(x_train_lstm)
y_val_pred = model.predict(x_val_lstm)

# 反标准化预测结果
y_train_pred = scaler_y.inverse_transform(y_train_pred)
y_val_pred = scaler_y.inverse_transform(y_val_pred)

# 绘制预测结果与真实值
plt.plot(np.arange(len(labels)), scaler_y.inverse_transform(labels), color='red', label='真实值')
plt.plot(np.arange(n_past, len(y_train) - n_future), y_train_pred[:, 0], color='green', label='训练集预测')
plt.plot(np.arange(len(y_train) + n_past, len(labels) - n_future), y_val_pred[:, 0], color='blue', label='验证集预测')
plt.title('上证指数-LSTM预测')
plt.xlabel('天数')
plt.ylabel('收盘价')
plt.legend()
plt.show()

结果如下：

结束语

  本文详细介绍了如何使用LSTM模型预测上证指数收盘价。从数据预处理、特征提取、模型构建到预测和评估，逐步展示了时间序列预测的全过程。希望对你有所帮助！