作者：老余捞鱼

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写在前面的话：最近我用TCN时间卷积网络预测了标普500指数（SPX）的每日回报率，发现效果远超传统方法。TCN通过因果卷积和膨胀卷积捕捉时间序列的长期依赖关系，结合残差连接提升模型性能。这篇文章将带你从数据准备到模型训练，一步步实现金融预测的AI实战。

一、什么是时序卷积网络（TCN）？

时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型。与传统的循环神经网络（RNN）不同，TCN利用卷积操作来捕捉时间序列中的依赖关系。TCN通过因果卷积和扩张卷积的组合，能够有效地处理长序列数据，并且在许多任务中表现出色，如时间序列预测、语音处理和自然语言处理等。

1.1 TCN的基本原理

TCN的核心思想是使用卷积层来替代RNN中的递归结构。其主要特点包括：

• 因果卷积：确保当前时刻的输出仅依赖于当前及之前的输入，避免未来信息的泄露。
• 扩张卷积：通过在卷积核之间引入间隔，使得网络能够在不增加计算复杂度的情况下，捕捉更长范围的依赖关系。
• 残差连接：通过引入残差连接，TCN能够更好地训练深层网络，减轻梯度消失的问题。

上为TCN的简单架构示意图。

1.2 TCN的优点

• 并行计算：与RNN不同，TCN的卷积操作可以并行计算，显著提高训练速度。
• 长距离依赖：扩张卷积使得TCN能够有效捕捉长距离的时间依赖关系。
• 灵活性：TCN可以轻松调整卷积核的大小和扩张因子，以适应不同的序列长度和特征。

1.3 TCN的应用场景

TCN在多个领域得到了广泛应用，包括但不限于：

• 时间序列预测：如股市预测、气象预测等。
• 语音识别：处理音频信号中的时间特征。
• 自然语言处理：用于文本生成和情感分析等任务。

时序卷积网络（TCN）是一种强大的序列建模工具，凭借其独特的卷积结构和高效的训练方式，在处理时间序列数据方面展现了优越的性能。随着深度学习技术的不断发展，TCN有望在更多应用场景中发挥重要作用。

二、TCN的应用实例

下面这个实例将基于标普500指数（SPX）过去15年的历史数据进行模型训练。

为了提高模型的稳定性和预测效果，我们选择使用收益序列而非价格序列，因为收益序列具有更好的静态特性。

此外，在特征工程环节，我们还引入了最近10天的波动率和成交量数据作为补充特征，这些数据能够有效捕捉市场动态，从而进一步提升预测的准确性。

2.1 导入库

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras import layers, models
import yfinance as yf

• numpy 和 pandas 用于数据处理。
• matplotlib.pyplot 用于绘图。
• StandardScaler 用于特征标准化。
• train_test_split 用于划分训练集和测试集。
• tensorflow.keras 用于构建和训练深度学习模型。
• yfinance 用于从 Yahoo Finance 获取金融数据。

2.2 数据准备

data_spx = yf.download("^GSPC", start="2010-01-01", end="2024-12-01")
price = data_spx['Adj Close']
volume = data_spx['Volume']

使用 yfinance 下载标普500指数（SPX）从2010年1月1日到2024年12月1日的调整后收盘价和成交量数据。

data = pd.DataFrame({
    'Price': price,
    'Volume': volume
})

将价格和成交量数据存储在一个 DataFrame 中。

data['Return'] = np.log(data['Price'] / data['Price'].shift(1))

计算对数收益率（log returns），即每日价格变化的对数。

rolling_window = 10
data['Volatility'] = data['Return'].rolling(window=rolling_window).std()

计算10天滚动窗口的波动率（volatility），即收益率的滚动标准差。

data['LogVolume'] = np.log(data['Volume'] + 1)

对成交量进行对数变换，以减小数据的尺度差异。

data = data.dropna()

删除由于滚动操作产生的 NaN 值。

2.3 特征和标签准备

features = data[['Return', 'Volatility', 'LogVolume']].values
labels = data['Return'].shift(-10).dropna().values

• 特征包括收益率、波动率和对数成交量。
• 标签是未来10天的收益率。

features = features[:-10]

对齐特征和标签，确保特征和标签的长度一致。

scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

对特征进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

sequence_length = 30
X, y = [], []
for i in range(len(features) - sequence_length):
    X.append(features[i:i + sequence_length])
    y.append(labels[i + sequence_length - 1])
X, y = np.array(X), np.array(y)

将特征数据转换为时间序列格式，每个样本包含30个时间步的特征。

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

将数据集划分为训练集和测试集，测试集占20%。

2.4 TCN模型定义

model = models.Sequential([
    layers.Input(shape=(sequence_length, X.shape[2])),
    layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=1, activation='relu'),
    layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=2, activation='relu'),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(1)
])

• 定义一个简单的TCN模型，包含两个1D卷积层，分别使用不同的膨胀率（dilation rate）。
• 使用全局平均池化层（GlobalAveragePooling1D）将时间维度压缩为单个值。
• 最后是一个全连接层（Dense），输出未来10天的收益率预测。

model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

使用Adam优化器和均方误差（MSE）作为损失函数来编译模型。

2.5 模型训练

epochs = 1000
batch_size = 32
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=epochs, batch_size=batch_size)

训练模型，设置1000个epoch，批量大小为32。

2.6 模型评估

y_pred = model.predict(X_test)

使用测试集进行预测。

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(y_test[-50:], label='Actual Returns', alpha=0.7)
plt.plot(y_pred[-50:], label='Predicted Returns', alpha=0.7)
plt.title('Comparison of Actual vs Predicted Returns')
plt.legend()
plt.show()

绘制实际收益率和预测收益率的对比图。

2.7 保存模型和结果

model.save("tcn_model.h5")

将训练好的模型保存为 tcn_model.h5 文件。

model.summary()

打印模型的摘要信息。

下图为TCN 基础预测与 SPX 最近 50 天的实际回报率对比。

这段代码实现了一个基于TCN的模型，用于预测标普500指数未来10天的收益率。代码涵盖了数据获取、预处理、模型构建、训练、评估和保存的完整流程。

全源代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras import layers, models
import yfinance as yf

# === Data Preparation ===
# Simulate example data (replace this with actual SPX data)
#np.random.seed(42)
#n_days = 1000
#price = np.cumprod(1 + np.random.normal(0, 0.01, n_days)) * 1000
#volume = np.random.randint(1e6, 1e7, n_days)

# Step 1: Fetch SPX data
data_spx = yf.download("^GSPC", start="2010-01-01", end="2024-12-01")
price = data_spx['Adj Close']
volume = data_spx['Volume']

# Create a DataFrame
data = pd.DataFrame({
    'Price': price,
    'Volume': volume
})

# Compute returns (log returns)
data['Return'] = np.log(data['Price'] / data['Price'].shift(1))

# Compute rolling volatility (10-day window)
rolling_window = 10
data['Volatility'] = data['Return'].rolling(window=rolling_window).std()

# Log-transform volume
data['LogVolume'] = np.log(data['Volume'] + 1)

# Drop NaN values caused by rolling operations
data = data.dropna()

# Prepare features and labels
features = data[['Return', 'Volatility', 'LogVolume']].values
labels = data['Return'].shift(-10).dropna().values  # Predict 10-day-ahead return

# Align features with labels
features = features[:-10]

# Standardize features
scaler = StandardScaler()
features = scaler.fit_transform(features)

# Reshape features for TCN (samples, timesteps, features)
sequence_length = 30  # Lookback window
X, y = [], []
for i in range(len(features) - sequence_length):
    X.append(features[i:i + sequence_length])
    y.append(labels[i + sequence_length - 1])
X, y = np.array(X), np.array(y)

# Split into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# === TCN Model Definition ===
# Define the TCN architecture
model = models.Sequential([
    layers.Input(shape=(sequence_length, X.shape[2])),
    layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=1, activation='relu'),
    layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, dilation_rate=2, activation='relu'),
    layers.GlobalAveragePooling1D(),
    layers.Dense(1)  # Single output for next return prediction
])

# Compile the model
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# === Model Training ===
# Train the model
epochs = 1000
batch_size = 32
history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=epochs, batch_size=batch_size)

# === Model Evaluation ===
# Predict on the test set
y_pred = model.predict(X_test)

# Plot actual vs predicted returns
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(y_test[-50:], label='Actual Returns', alpha=0.7)
plt.plot(y_pred[-50:], label='Predicted Returns', alpha=0.7)
plt.title('Comparison of Actual vs Predicted Returns')
plt.legend()
plt.show()

# === Save Model and Results ===
# Save the model
model.save("tcn_model.h5")

# Print summary
model.summary()

三、观点总结

时序卷积网络（TCN）在时间序列预测任务中表现卓越，主要得益于其出色的长程依赖关系建模能力。与传统的递归架构（如LSTM或GRU）不同，TCN采用扩张卷积运算，能够高效捕捉长时间跨度内的时间模式，同时避免了递归模型中常见的梯度消失问题。这种独特的设计使其在处理复杂时间序列数据时更具优势。

• TCN的关键组成部分包括随意卷积（Casual Convolutions）、稀释卷积（Dilated Convolutions）和残差连接（Residual Connection）。
• TCN能够并行处理整个序列，这使得它比RNN更快地训练。
• TCN通过稀释卷积能够捕捉跳跃时间序列，并且能够处理长内存。
• 通过残差连接和无递归，TCN减少了梯度消失等不稳定性问题。
• 在实际应用中，TCN模型使用了SPX指数的历史数据，包括收益率、波动性和成交量，以及如何预测未来10天的回报率。
• TCN在时间序列预测任务中的优越性能，尤其是在处理长期依赖关系和避免梯度消失问题方面有良好表现。

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