Python+AI提示词用LSTM和注意力机制的苹果公司股票价格预测

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Python+AI提示词用LSTM和注意力机制的苹果公司股票价格预测

原文链接：tecdat/?p=41850

作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。在众多机器学习模型中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）因其独特的优势而备受关注。当LSTM与注意力机制相结合时，其在分析时间序列数据方面的能力更是得到了显著提升，尤其适用于像股票价格这样的数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。

本文是我们之前帮助客户完成的一个咨询项目的总结，旨在深入探讨LSTM网络与注意力机制的结合在预测苹果公司（AAPL）股票价格未来四个交易日走势中的应用。我们利用了来自雅虎财经（yfinance）的数据，对模型进行了构建、训练和评估。通过这一项目，我们希望能够为金融市场的分析提供一种新的思路和方法。 在这个过程中，我们使用了Google Colab作为我们的编程环境，它提供了免费的Jupyter notebook环境和GPU支持，非常适合运行深度学习模型。我们使用了TensorFlow和Keras库来构建我们的模型，同时利用yfinance库获取苹果公司的历史股票价格数据。 通过对数据的预处理、特征选择、模型构建、训练和评估，我们最终得到了一个能够对苹果公司股票价格进行有效预测的模型。同时，我们也对模型的性能进行了详细的分析，包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等指标。 专题项目文件已分享在交流社群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。我们相信，通过这篇文章，读者能够对LSTM网络与注意力机制在股票价格预测中的应用有一个全面的了解，同时也能够为自己的研究和实践提供一定的参考。

一、LSTM和注意力机制在金融建模中的应用

（一）LSTM网络基础

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够长时间记住和处理数据序列。与传统的RNN不同，LSTM通过其独特的结构，包括输入门、遗忘门和输出门，能够有效地解决梯度消失的问题，从而保持长时间的信息记忆。在金融市场中，股票价格不仅受到近期趋势的影响，还受到长期模式的影响。LSTM网络能够很好地捕捉这些时间依赖关系，使其成为金融时间序列分析的理想选择。

（二）注意力机制：增强LSTM

注意力机制最初在自然语言处理领域得到广泛应用，现在已经扩展到包括金融在内的多个领域。其核心概念是：输入序列的不同部分对模型的贡献是不同的。通过让模型能够专注于输入序列的特定部分，同时忽略其他部分，注意力机制增强了模型对上下文的理解能力。当将注意力机制融入LSTM网络时，模型能够更加专注于相关的历史数据点，从而提高预测的准确性和细致程度。

（三）在金融模式预测中的相关性

LSTM与注意力机制的结合为金融模式预测提供了一个强大的模型。金融市场是一个复杂的自适应系统，受到多种因素的影响，并表现出非线性特征。传统模型往往难以捕捉这种复杂性，而LSTM网络，特别是结合了注意力机制的LSTM网络，能够更好地揭示这些模式，为未来股票走势提供更深入的理解和更准确的预测。

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

二、环境搭建

为了构建我们的LSTM模型来预测苹果公司的股票模式。

AI提示词：在Google Colab环境中安装用于股票价格预测模型构建的相关库，包括tensorflow、keras和yfinance库，要求安装过程不显示多余信息。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

diff
代码解读
复制代码
!pip install tensorflow -qqq
!pip install keras -qqq
!pip install yfinance -qqq

这段代码是在Python环境（通常是Jupyter Notebook）中使用的，用于安装三个Python库。下面是逐行解释：

第一行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install tensorflow -qqq

• !：在Jupyter Notebook中，! 用于执行系统命令，也就是在命令行中运行命令。
• pip install：这是Python的包管理工具 pip 的命令，用于安装Python库。
• tensorflow：这是要安装的库的名称，TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛用于构建和训练各种深度学习模型。
• -qqq：这是 pip 命令的一个参数，用于抑制输出，即不显示安装过程中的详细信息，让安装过程更安静。

第二行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install keras -qqq

• 同样，! 用于执行系统命令，pip install 用于安装库。
• keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Theano等后端上运行，提供了简单易用的接口来构建深度学习模型。
• -qqq：同样是抑制输出的参数。

第三行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install yfinance -qqq

• ! 和 pip install 作用同上。
• yfinance：这是一个用于从雅虎财经获取金融数据的Python库，可以获取股票、基金等金融产品的历史数据。
• -qqq：抑制输出。

建议

如果你已经安装了这些库，再次运行这些代码会尝试重新安装。可以在安装前先检查库是否已经安装，避免不必要的操作。例如，可以使用以下代码检查 tensorflow 是否安装：

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

try:
import tensorflow
print("TensorFlow is already installed.")
except ImportError:
    !pip install tensorflow -qqq

安装完成后，我们可以将这些库导入到我们的Python环境中。运行以下代码： AI提示词：在Python环境中导入构建股票价格预测模型所需的库，包括tensorflow、keras、yfinance、numpy、pandas和matplotlib.pyplot，并检查tensorflow的版本。

这段代码不仅导入了所需的库，还检查了TensorFlow的版本，以确保一切都是最新的。

三、数据获取与处理

（一）从yfinance获取数据

为了分析苹果公司的股票模式，我们需要历史股票价格数据。yfinance库可以帮助我们从雅虎财经获取这些数据。 AI提示词：使用yfinance库获取苹果公司（AAPL）从2020年1月1日到2024年1月1日的历史股票价格数据，并显示数据的前几行。

这段脚本获取了苹果公司从2020年1月1日到2024年1月1日的每日股票价格数据。你可以根据自己的需要调整开始和结束日期。

（二）数据预处理和特征选择的重要性

获取数据后，数据预处理和特征选择变得至关重要。数据预处理包括清理数据，使其适合模型使用，如处理缺失值、归一化或缩放数据，以及可能创建额外的特征，如移动平均线或百分比变化，以帮助模型更有效地学习。特征选择则是选择对预测变量贡献最大的特征集。对于股票价格预测，通常使用开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等特征。选择提供相关信息的特征很重要，以防止模型从噪声中学习。

四、数据预处理

在构建我们的LSTM模型之前，准备我们的数据集是至关重要的第一步。这部分涵盖了数据预处理的基本阶段，以使从yfinance获取的苹果公司股票数据适合我们的LSTM模型。 AI提示词：检查苹果公司股票数据集中是否存在缺失值，如果存在则使用前向填充的方法进行填充，并处理数据集中可能存在的异常值。

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

ini
代码解读
复制代码
# 检查缺失值
aapl_stock_data.isnull().sum()
# 填充缺失值（如果有）
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

这段代码主要用于处理股票数据中的缺失值，下面为你详细解释：

代码功能概述

这段代码使用了Python的pandas库，对名为aapl_stock_data的股票数据进行缺失值检查和填充操作。

代码逐行解释

1. 检查缺失值

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

aapl_stock_data.isnull().sum()

• aapl_stock_data.isnull()：这部分代码会对aapl_stock_data数据框中的每个元素进行检查，如果元素是缺失值（NaN），则返回True，否则返回False。最终会得到一个与原数据框形状相同的布尔型数据框。
• .sum()：对布尔型数据框的每一列进行求和操作。由于True在求和时会被当作1，False会被当作0，所以求和结果就是每一列中缺失值的数量。

1. 填充缺失值（如果有）

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

• fillna()：这是pandas数据框的一个方法，用于填充缺失值。
• method='ffill'：表示使用前向填充（forward fill）的方法。即使用缺失值前面的非缺失值来填充当前的缺失值。
• inplace=True：表示直接在原数据框aapl_stock_data上进行修改，而不是返回一个新的数据框。

示例

假设aapl_stock_data是一个包含股票价格的数据框，如下所示：

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
'Open': [100, np.nan, 102, 103],
'Close': [101, 102, np.nan, 104]
}
aapl_stock_data = pd.DataFrame(data)

# 检查缺失值
print(aapl_stock_data.isnull().sum())

# 填充缺失值
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(aapl_stock_data)

在这个示例中，首先创建了一个包含缺失值的数据框，然后检查缺失值的数量，最后使用前向填充的方法填充缺失值。

建议

• 在使用inplace=True时要谨慎，因为它会直接修改原数据框，可能会导致数据丢失。如果需要保留原数据框，可以将inplace参数设置为``，并将结果赋值给一个新的变量。
• 在填充缺失值之前，最好先了解数据的特点和缺失值产生的原因，选择合适的填充方法。

在股票市场数据中，各种特征可能都有影响。通常，“开盘价”、“最高价”、“最低价”、“收盘价”和“成交量”被使用。对于我们的模型，我们将使用“收盘价”，但你可以尝试使用其他特征，如“开盘价”、“最高价”、“最低价”和“成交量”。 归一化是一种用于将数据集中的数值列的值转换为通用比例的技术，而不会扭曲值范围的差异。应用最小-最大缩放，这会将数据集缩放，使所有输入特征都在0和1之间。 AI提示词：对苹果公司股票数据的收盘价进行最小-最大缩放，使用sklearn.preprocessing中的MinMaxScaler，将缩放后的数据存储在新的变量中。

五、构建LSTM与注意力机制模型

在这一部分，我们将深入构建我们的LSTM模型，并添加注意力机制，专门用于预测苹果公司的股票模式。这需要已经在你的Colab环境中设置好的TensorFlow和Keras。 AI提示词：使用Keras构建一个LSTM模型，包含两个LSTM层，每层50个神经元，设置输入形状为训练数据的相应形状，并且第一层LSTM层返回序列。

在这个模型中，“units”表示每个LSTM层中的神经元数量。“return_sequences=True”在第一层中至关重要，以确保输出包含序列，这对于堆叠LSTM层是必要的。最后一个LSTM层不返回序列，因为我们正在为注意力层准备数据。 AI提示词：在上述构建的LSTM模型基础上，添加注意力机制，包括进行必要的维度变换操作，如Permute和Reshape，以确保模型结构的兼容性，并添加一个全连接层和编译模型。

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csharp
代码解读
复制代码
# 恢复到原始形状
model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))
# 在最终的全连接层之前添加一个Flatten层
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
# 最终的全连接层
model.add(Dense(1))
# 编译模型
modelpile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

这段代码主要用于构建和编译一个简单的神经网络模型，下面逐步解释：

1. 恢复到原始形状

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))

• Permute((2, 1))：Permute 层用于重新排列输入张量的维度。这里 (2, 1) 表示将输入张量的第 2 维和第 1 维进行交换。例如，如果输入张量形状是 (batch_size, dim1, dim2)，经过 Permute((2, 1)) 后，形状变为 (batch_size, dim2, dim1)。
• Reshape((-1, 50))：Reshape 层用于改变输入张量的形状。-1 表示该维度的大小由其他维度自动推断得出，这里将输入张量重塑为最后一个维度大小为 50 的形状。

2. 添加 Flatten 层

python

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model.add(tf.keras.layers.Flatten())

Flatten 层的作用是将输入的多维张量展平为一维向量。例如，如果输入张量形状是 (batch_size, height, width, channels)，经过 Flatten 层后，形状变为 (batch_size, height * width * channels)。这一步通常在全连接层之前使用，因为全连接层的输入需要是一维向量。

3. 最终的全连接层

python

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model.add(Dense(1))

Dense 层是全连接层，这里 Dense(1) 表示该层有 1 个神经元。全连接层会将输入的每个元素与该层的每个神经元进行连接，并进行加权求和，最后通过激活函数（这里未指定激活函数，默认使用线性激活函数）输出结果。

4. 编译模型

python

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modelpile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

• optimizer='adam'：指定优化器为 Adam。优化器用于在训练过程中更新模型的参数，以最小化损失函数。Adam 是一种常用的优化算法，结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，具有自适应学习率的特性。
• loss='mean_squared_error'：指定损失函数为均方误差（MSE）。均方误差是预测值与真实值之间差值的平方的平均值，常用于回归问题。

建议

• 可以考虑在 Dense 层中添加激活函数，根据具体问题选择合适的激活函数，例如在回归问题中可以使用线性激活函数（默认），在分类问题中可以使用 softmax 或 sigmoid 激活函数。
• 可以添加更多的层来增加模型的复杂度，提高模型的表达能力。

这个自定义层计算输入序列的加权和，使模型能够更多地关注某些时间步。

六、模型训练与评估

现在我们的LSTM模型已经构建完成，是时候使用我们准备好的训练集来训练它了。这个过程包括将训练数据输入模型，并让它学习进行预测。 AI提示词：使用之前准备好的训练数据X_train和y_train对构建好的LSTM模型进行训练，设置训练轮数为100，批量大小为25，验证集比例为0.2，并返回训练历史记录。

在这里，我们训练模型100轮，批量大小为25。“validation_split”参数保留一部分训练数据用于验证，使我们能够在训练过程中监控模型在未见过的数据上的性能。 训练模型后，下一步是使用测试集评估其性能。这将使我们了解我们的模型在新的、未见过的数据上的泛化能力。 AI提示词：将测试数据X_test和y_test转换为Numpy数组，并对X_test进行与训练数据相同的维度变换，然后使用构建好的模型对测试数据进行评估，计算并打印测试损失。

除了损失，其他指标可以提供对模型性能的更多洞察。对于像我们这样的回归任务，常见的指标包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。 AI提示词：使用构建好的模型对测试数据X_test进行预测，然后使用sklearn.metrics中的函数计算预测结果y_pred与真实值y_test之间的平均绝对误差和均方根误差，并打印结果。

七、预测未来股票价格

在训练和评估了我们的LSTM模型与注意力机制之后，最后一步是使用它来预测苹果公司股票价格的未来四个交易日。 AI提示词：使用yfinance库获取苹果公司最近60天的股票数据，选择收盘价并进行缩放处理，将处理后的数据转换为适合模型输入的格式，然后使用训练好的模型进行预测，并将预测结果转换回原始价格尺度并打印。

将预测值与实际股票价格进行可视化比较可以非常有洞察力。以下是绘制预测股票价格与实际数据的代码： AI提示词：安装mplfinance库，使用该库和matplotlib.pyplot绘制苹果公司股票的实际数据（使用candle图），并叠加预测数据（使用折线图），设置图表标题并显示图表。

八、结论

在本文我们探索了使用LSTM网络与注意力机制进行股票价格预测的复杂而有趣的任务，特别是针对苹果公司的股票。我们详细介绍了LSTM捕捉时间序列数据中长期依赖关系的能力，以及注意力机制在关注相关数据点方面的额外优势。同时，我们还涵盖了构建、训练和评估LSTM模型的详细过程。 然而，LSTM模型与注意力机制虽然强大，但也有其局限性。例如，假设历史模式将以类似的方式重复可能会有问题，特别是在波动的市场中。此外，外部因素，如市场新闻和全球事件，未在历史价格数据中捕获，可能会显著影响股票价格。 希望本文能为那些有兴趣在金融市场中应用深度学习技术的人提供一个起点。鼓励持续的探索和实验，以完善和调整这些方法，用于更复杂的应用。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除lstm模型数据网络python

Python+AI提示词用LSTM和注意力机制的苹果公司股票价格预测

原文链接：tecdat/?p=41850

作为数据科学家，我们深知在瞬息万变的金融市场中，准确的预测就如同珍贵的宝藏。随着技术的不断发展，机器学习成为了我们解读市场趋势的有力工具。在众多机器学习模型中，长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）因其独特的优势而备受关注。当LSTM与注意力机制相结合时，其在分析时间序列数据方面的能力更是得到了显著提升，尤其适用于像股票价格这样的数据（点击文末“阅读原文”获取完整代码、数据、文档）。

本文是我们之前帮助客户完成的一个咨询项目的总结，旨在深入探讨LSTM网络与注意力机制的结合在预测苹果公司（AAPL）股票价格未来四个交易日走势中的应用。我们利用了来自雅虎财经（yfinance）的数据，对模型进行了构建、训练和评估。通过这一项目，我们希望能够为金融市场的分析提供一种新的思路和方法。 在这个过程中，我们使用了Google Colab作为我们的编程环境，它提供了免费的Jupyter notebook环境和GPU支持，非常适合运行深度学习模型。我们使用了TensorFlow和Keras库来构建我们的模型，同时利用yfinance库获取苹果公司的历史股票价格数据。 通过对数据的预处理、特征选择、模型构建、训练和评估，我们最终得到了一个能够对苹果公司股票价格进行有效预测的模型。同时，我们也对模型的性能进行了详细的分析，包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）等指标。 专题项目文件已分享在交流社群，阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。我们相信，通过这篇文章，读者能够对LSTM网络与注意力机制在股票价格预测中的应用有一个全面的了解，同时也能够为自己的研究和实践提供一定的参考。

一、LSTM和注意力机制在金融建模中的应用

（一）LSTM网络基础

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够长时间记住和处理数据序列。与传统的RNN不同，LSTM通过其独特的结构，包括输入门、遗忘门和输出门，能够有效地解决梯度消失的问题，从而保持长时间的信息记忆。在金融市场中，股票价格不仅受到近期趋势的影响，还受到长期模式的影响。LSTM网络能够很好地捕捉这些时间依赖关系，使其成为金融时间序列分析的理想选择。

（二）注意力机制：增强LSTM

注意力机制最初在自然语言处理领域得到广泛应用，现在已经扩展到包括金融在内的多个领域。其核心概念是：输入序列的不同部分对模型的贡献是不同的。通过让模型能够专注于输入序列的特定部分，同时忽略其他部分，注意力机制增强了模型对上下文的理解能力。当将注意力机制融入LSTM网络时，模型能够更加专注于相关的历史数据点，从而提高预测的准确性和细致程度。

（三）在金融模式预测中的相关性

LSTM与注意力机制的结合为金融模式预测提供了一个强大的模型。金融市场是一个复杂的自适应系统，受到多种因素的影响，并表现出非线性特征。传统模型往往难以捕捉这种复杂性，而LSTM网络，特别是结合了注意力机制的LSTM网络，能够更好地揭示这些模式，为未来股票走势提供更深入的理解和更准确的预测。

RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测

二、环境搭建

为了构建我们的LSTM模型来预测苹果公司的股票模式。

AI提示词：在Google Colab环境中安装用于股票价格预测模型构建的相关库，包括tensorflow、keras和yfinance库，要求安装过程不显示多余信息。

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代码解读
复制代码
!pip install tensorflow -qqq
!pip install keras -qqq
!pip install yfinance -qqq

这段代码是在Python环境（通常是Jupyter Notebook）中使用的，用于安装三个Python库。下面是逐行解释：

第一行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install tensorflow -qqq

• !：在Jupyter Notebook中，! 用于执行系统命令，也就是在命令行中运行命令。
• pip install：这是Python的包管理工具 pip 的命令，用于安装Python库。
• tensorflow：这是要安装的库的名称，TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛用于构建和训练各种深度学习模型。
• -qqq：这是 pip 命令的一个参数，用于抑制输出，即不显示安装过程中的详细信息，让安装过程更安静。

第二行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install keras -qqq

• 同样，! 用于执行系统命令，pip install 用于安装库。
• keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以在TensorFlow、Theano等后端上运行，提供了简单易用的接口来构建深度学习模型。
• -qqq：同样是抑制输出的参数。

第三行代码

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

!pip install yfinance -qqq

• ! 和 pip install 作用同上。
• yfinance：这是一个用于从雅虎财经获取金融数据的Python库，可以获取股票、基金等金融产品的历史数据。
• -qqq：抑制输出。

建议

如果你已经安装了这些库，再次运行这些代码会尝试重新安装。可以在安装前先检查库是否已经安装，避免不必要的操作。例如，可以使用以下代码检查 tensorflow 是否安装：

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

try:
import tensorflow
print("TensorFlow is already installed.")
except ImportError:
    !pip install tensorflow -qqq

安装完成后，我们可以将这些库导入到我们的Python环境中。运行以下代码： AI提示词：在Python环境中导入构建股票价格预测模型所需的库，包括tensorflow、keras、yfinance、numpy、pandas和matplotlib.pyplot，并检查tensorflow的版本。

这段代码不仅导入了所需的库，还检查了TensorFlow的版本，以确保一切都是最新的。

三、数据获取与处理

（一）从yfinance获取数据

为了分析苹果公司的股票模式，我们需要历史股票价格数据。yfinance库可以帮助我们从雅虎财经获取这些数据。 AI提示词：使用yfinance库获取苹果公司（AAPL）从2020年1月1日到2024年1月1日的历史股票价格数据，并显示数据的前几行。

这段脚本获取了苹果公司从2020年1月1日到2024年1月1日的每日股票价格数据。你可以根据自己的需要调整开始和结束日期。

（二）数据预处理和特征选择的重要性

获取数据后，数据预处理和特征选择变得至关重要。数据预处理包括清理数据，使其适合模型使用，如处理缺失值、归一化或缩放数据，以及可能创建额外的特征，如移动平均线或百分比变化，以帮助模型更有效地学习。特征选择则是选择对预测变量贡献最大的特征集。对于股票价格预测，通常使用开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等特征。选择提供相关信息的特征很重要，以防止模型从噪声中学习。

四、数据预处理

在构建我们的LSTM模型之前，准备我们的数据集是至关重要的第一步。这部分涵盖了数据预处理的基本阶段，以使从yfinance获取的苹果公司股票数据适合我们的LSTM模型。 AI提示词：检查苹果公司股票数据集中是否存在缺失值，如果存在则使用前向填充的方法进行填充，并处理数据集中可能存在的异常值。

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ini
代码解读
复制代码
# 检查缺失值
aapl_stock_data.isnull().sum()
# 填充缺失值（如果有）
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

这段代码主要用于处理股票数据中的缺失值，下面为你详细解释：

代码功能概述

这段代码使用了Python的pandas库，对名为aapl_stock_data的股票数据进行缺失值检查和填充操作。

代码逐行解释

1. 检查缺失值

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

aapl_stock_data.isnull().sum()

• aapl_stock_data.isnull()：这部分代码会对aapl_stock_data数据框中的每个元素进行检查，如果元素是缺失值（NaN），则返回True，否则返回False。最终会得到一个与原数据框形状相同的布尔型数据框。
• .sum()：对布尔型数据框的每一列进行求和操作。由于True在求和时会被当作1，False会被当作0，所以求和结果就是每一列中缺失值的数量。

1. 填充缺失值（如果有）

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)

• fillna()：这是pandas数据框的一个方法，用于填充缺失值。
• method='ffill'：表示使用前向填充（forward fill）的方法。即使用缺失值前面的非缺失值来填充当前的缺失值。
• inplace=True：表示直接在原数据框aapl_stock_data上进行修改，而不是返回一个新的数据框。

示例

假设aapl_stock_data是一个包含股票价格的数据框，如下所示：

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
'Open': [100, np.nan, 102, 103],
'Close': [101, 102, np.nan, 104]
}
aapl_stock_data = pd.DataFrame(data)

# 检查缺失值
print(aapl_stock_data.isnull().sum())

# 填充缺失值
aapl_stock_data.fillna(method='ffill', inplace=True)
print(aapl_stock_data)

在这个示例中，首先创建了一个包含缺失值的数据框，然后检查缺失值的数量，最后使用前向填充的方法填充缺失值。

建议

• 在使用inplace=True时要谨慎，因为它会直接修改原数据框，可能会导致数据丢失。如果需要保留原数据框，可以将inplace参数设置为``，并将结果赋值给一个新的变量。
• 在填充缺失值之前，最好先了解数据的特点和缺失值产生的原因，选择合适的填充方法。

在股票市场数据中，各种特征可能都有影响。通常，“开盘价”、“最高价”、“最低价”、“收盘价”和“成交量”被使用。对于我们的模型，我们将使用“收盘价”，但你可以尝试使用其他特征，如“开盘价”、“最高价”、“最低价”和“成交量”。 归一化是一种用于将数据集中的数值列的值转换为通用比例的技术，而不会扭曲值范围的差异。应用最小-最大缩放，这会将数据集缩放，使所有输入特征都在0和1之间。 AI提示词：对苹果公司股票数据的收盘价进行最小-最大缩放，使用sklearn.preprocessing中的MinMaxScaler，将缩放后的数据存储在新的变量中。

五、构建LSTM与注意力机制模型

在这一部分，我们将深入构建我们的LSTM模型，并添加注意力机制，专门用于预测苹果公司的股票模式。这需要已经在你的Colab环境中设置好的TensorFlow和Keras。 AI提示词：使用Keras构建一个LSTM模型，包含两个LSTM层，每层50个神经元，设置输入形状为训练数据的相应形状，并且第一层LSTM层返回序列。

在这个模型中，“units”表示每个LSTM层中的神经元数量。“return_sequences=True”在第一层中至关重要，以确保输出包含序列，这对于堆叠LSTM层是必要的。最后一个LSTM层不返回序列，因为我们正在为注意力层准备数据。 AI提示词：在上述构建的LSTM模型基础上，添加注意力机制，包括进行必要的维度变换操作，如Permute和Reshape，以确保模型结构的兼容性，并添加一个全连接层和编译模型。

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csharp
代码解读
复制代码
# 恢复到原始形状
model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))
# 在最终的全连接层之前添加一个Flatten层
model.add(tf.keras.layers.Flatten())
# 最终的全连接层
model.add(Dense(1))
# 编译模型
modelpile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

这段代码主要用于构建和编译一个简单的神经网络模型，下面逐步解释：

1. 恢复到原始形状

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

model.add(Permute((2, 1))) 
model.add(Reshape((-1, 50)))

• Permute((2, 1))：Permute 层用于重新排列输入张量的维度。这里 (2, 1) 表示将输入张量的第 2 维和第 1 维进行交换。例如，如果输入张量形状是 (batch_size, dim1, dim2)，经过 Permute((2, 1)) 后，形状变为 (batch_size, dim2, dim1)。
• Reshape((-1, 50))：Reshape 层用于改变输入张量的形状。-1 表示该维度的大小由其他维度自动推断得出，这里将输入张量重塑为最后一个维度大小为 50 的形状。

2. 添加 Flatten 层

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

model.add(tf.keras.layers.Flatten())

Flatten 层的作用是将输入的多维张量展平为一维向量。例如，如果输入张量形状是 (batch_size, height, width, channels)，经过 Flatten 层后，形状变为 (batch_size, height * width * channels)。这一步通常在全连接层之前使用，因为全连接层的输入需要是一维向量。

3. 最终的全连接层

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

model.add(Dense(1))

Dense 层是全连接层，这里 Dense(1) 表示该层有 1 个神经元。全连接层会将输入的每个元素与该层的每个神经元进行连接，并进行加权求和，最后通过激活函数（这里未指定激活函数，默认使用线性激活函数）输出结果。

4. 编译模型

python

代码语言：javascript代码运行次数：0运行复制

modelpile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

• optimizer='adam'：指定优化器为 Adam。优化器用于在训练过程中更新模型的参数，以最小化损失函数。Adam 是一种常用的优化算法，结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点，具有自适应学习率的特性。
• loss='mean_squared_error'：指定损失函数为均方误差（MSE）。均方误差是预测值与真实值之间差值的平方的平均值，常用于回归问题。

建议

• 可以考虑在 Dense 层中添加激活函数，根据具体问题选择合适的激活函数，例如在回归问题中可以使用线性激活函数（默认），在分类问题中可以使用 softmax 或 sigmoid 激活函数。
• 可以添加更多的层来增加模型的复杂度，提高模型的表达能力。

这个自定义层计算输入序列的加权和，使模型能够更多地关注某些时间步。

六、模型训练与评估

现在我们的LSTM模型已经构建完成，是时候使用我们准备好的训练集来训练它了。这个过程包括将训练数据输入模型，并让它学习进行预测。 AI提示词：使用之前准备好的训练数据X_train和y_train对构建好的LSTM模型进行训练，设置训练轮数为100，批量大小为25，验证集比例为0.2，并返回训练历史记录。

在这里，我们训练模型100轮，批量大小为25。“validation_split”参数保留一部分训练数据用于验证，使我们能够在训练过程中监控模型在未见过的数据上的性能。 训练模型后，下一步是使用测试集评估其性能。这将使我们了解我们的模型在新的、未见过的数据上的泛化能力。 AI提示词：将测试数据X_test和y_test转换为Numpy数组，并对X_test进行与训练数据相同的维度变换，然后使用构建好的模型对测试数据进行评估，计算并打印测试损失。

除了损失，其他指标可以提供对模型性能的更多洞察。对于像我们这样的回归任务，常见的指标包括平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）。 AI提示词：使用构建好的模型对测试数据X_test进行预测，然后使用sklearn.metrics中的函数计算预测结果y_pred与真实值y_test之间的平均绝对误差和均方根误差，并打印结果。

七、预测未来股票价格

在训练和评估了我们的LSTM模型与注意力机制之后，最后一步是使用它来预测苹果公司股票价格的未来四个交易日。 AI提示词：使用yfinance库获取苹果公司最近60天的股票数据，选择收盘价并进行缩放处理，将处理后的数据转换为适合模型输入的格式，然后使用训练好的模型进行预测，并将预测结果转换回原始价格尺度并打印。

将预测值与实际股票价格进行可视化比较可以非常有洞察力。以下是绘制预测股票价格与实际数据的代码： AI提示词：安装mplfinance库，使用该库和matplotlib.pyplot绘制苹果公司股票的实际数据（使用candle图），并叠加预测数据（使用折线图），设置图表标题并显示图表。

八、结论

在本文我们探索了使用LSTM网络与注意力机制进行股票价格预测的复杂而有趣的任务，特别是针对苹果公司的股票。我们详细介绍了LSTM捕捉时间序列数据中长期依赖关系的能力，以及注意力机制在关注相关数据点方面的额外优势。同时，我们还涵盖了构建、训练和评估LSTM模型的详细过程。 然而，LSTM模型与注意力机制虽然强大，但也有其局限性。例如，假设历史模式将以类似的方式重复可能会有问题，特别是在波动的市场中。此外，外部因素，如市场新闻和全球事件，未在历史价格数据中捕获，可能会显著影响股票价格。 希望本文能为那些有兴趣在金融市场中应用深度学习技术的人提供一个起点。鼓励持续的探索和实验，以完善和调整这些方法，用于更复杂的应用。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。原始发表：2025-04-30，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除lstm模型数据网络python

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