股票价格预测项目

项目介绍

背景

股票价格预测一直是金融领域的热点问题。准确的预测可以帮助投资者作出更明智的决策。本项目旨在使用机器学习技术，特别是长短期记忆网络（LSTM），来预测股票价格。

目标

• 开发一个基于LSTM的股票价格预测模型。
• 使用历史数据来训练和测试模型。
• 预测特定股票的未来价格走势。

数据源

• 使用yfinance库从Yahoo Finance获取股票历史价格数据。
• 示例股票：苹果公司（AAPL）。
• 时间范围：2010年1月1日至2020年12月31日。数据可视化如下：

展示结果

预测性能

• 训练集和测试集的分割比例为70:30。
• 模型在训练集上的表现良好，损失逐渐减少。
• 在测试集上，模型能够大致跟随实际价格的走势，尽管存在一定误差。

可视化

• 原始股票价格和预测价格通过Matplotlib进行可视化。效果如下：
• 训练和测试数据的预测结果被展示在相同的图表中，以便于对比实际价格和预测价格，训练效果非常好，不过也可能存在过拟合的问题。

解决过程

数据预处理

• 数据通过yfinance下载，并选择了Close价格进行分析。
• 使用MinMaxScaler进行归一化，以便模型更容易处理。

模型构建

• 使用PyTorch构建了一个简单的LSTM模型。
• 模型包括两个LSTM层和两个线性层。
• 使用均方误差（MSE）作为损失函数。

训练过程

• 将归一化后的数据分为训练集和测试集。
• 设置合适的时间步长来创建时间序列数据集。
• 使用Adam优化器进行模型训练。
• 训练模型时，每个时期后输出当前的损失，以监控训练进度。

测试与评估

• 使用训练好的模型对测试集进行预测。
• 预测结果与实际数据进行比较，以评估模型的性能。
• 结果可视化展示了模型预测与实际价格之间的关系。

代码

结论

本项目通过LSTM模型成功地实现了股票价格的基本预测，展示了机器学习在金融领域的应用潜力。虽然模型表现出了一定的预测能力，但仍需要进一步优化和调整，以提高预测的准确性和可靠性。此外，股票市场的价格受多种复杂因素影响，因此任何预测模型都应谨慎使用。