pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
loss_function = nn.MSELoss() # 定义损失函数optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 定义优化器。
使用LSTM模型来捕捉最高价格的时序信息,通过训练模型,使之学会使用前n天的数据,来预测当天的数据。 本次数据集可使用 tushare来下载。 cons = ts.get_apis() # 建立链接 """ 获取沪深指数(000300)的信息,...
datas/ 三份数据集 error_value/ 每种方法预测结果的评价指标(RMSE,MAE,MAPE) fig_res/ 预测曲线图 ...超参数.docx 三份数据集,RNN,LSTM,AM-LSTM三种方法所用超参数。MLP和SVR没调,可能意义不大
记得在自己代码的同级目录下创建一个名为result的文件夹用于保存相关的结果和可视化图。
通过上述代码,我们完成了使用PyTorch LSTM进行股票预测分析的过程。接着,我们进行模型的训练和预测,并将预测结果与实际结果进行了可视化比较。相比于传统的RNN模型,LSTM具有更好的记忆能力,能够更好地捕捉序列...
本文主要对LSTM模型中的基本概念,包括遗忘门、输入门、输出门、候选记忆元、LSTM的网络架构等内容进行了整理。
本文将主要讲述如何使用BLiTZ(PyTorch贝叶斯深度学习库)来建立贝叶斯LSTM模型,以及如何在其上使用序列数据进行训练与推理。 原创文章 54获赞 109访问量 18万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者:deephub
针对不同的任务选择不同的模型,有pytorch内置了很多基础模型,因此模型结构的构建变得简单容易,需要注意的是模型的输入参数要求以及维度匹配,这就需要我们学习pytorch内置模型的接口函数,做一个合格的调包侠。...
使用pytorch实现双向LSTM机器翻译
对于股票预测,可以使用深度学习中的循环神经网络(RNN)进行建模。在PyTorch中,可以使用torch.nn模块中的RNN类来构建模型。具体来说,可以使用LSTM或GRU作为RNN的变体,以更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系...
在 PyTorch 中实现 LSTM 的序列预测需要以下几个步骤: 导入所需的库,包括 PyTorch 的 tensor 库和 nn.LSTM 模块import torch import torch.nn as nn