swanlab.init(project='Google-Stock-Prediction',experiment_name="LSTM",description="根据前7天的数据预测下一日股价",config={"learning_rate":1e-3,"epochs":100,"batch_size":32,"lookback":60,"spilt_ratio":0.9,"save_path":"./checkpoint","optimizer":"Adam",},) 这里可以看到我们所使用的学习...
研究结果表明,迭代次数为200 、LSTM 单元数为2 、遗忘门偏置值为0.4 的LSTM 模型对创业300 指数收盘价走势的拟合误差最小,平均绝对百分比误差达到0.0109 ,为进一步使用PyTorch 框架构建循环 神经网络准确预测股价提供了依据 。 关键词 股票预测,PyTorch ,LSTM ,创业300 指数 LSTM Deep Learning Stock Prediction ...
我们的网络将尝试预测7天，然后将参考数据：future_length=7sample_nbr=4ci_multiplier=10idx_pred, preds_test = pred_stock_future(X_test, future_length, sample_nbr)pred_mean_unscaled, upper_bound_unscaled, lower_bound_unscaled = get_confidence_intervals(preds_test,ci_multiplier)我们可以通过查看实际...
plt.rcParams.update(params) plt.title("IBM Stock prices", color="white") plt.plot(df_pred.index, df_pred.Close, color='black', label="Real") plt.plot(idx_pred, pred_mean_unscaled, label="Prediction for {} days, than consult".format(future_length), color="red") plt.fill_between(x...
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。 在本文中,我们将解释贝叶斯长期短期记忆模型(LSTM)是如何工作的,然后通过一个Kaggle数据集进行股票置信区间的预测。 贝叶斯LSTM层 众所周知,LSTM结构旨在解决使用标准的循环神经网络(RNN)处理长序列数...
日新月异 PyTorch - pytorch 基础: 通过长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)做时间序列预测 示例如下: basic\demo04.py ''' 通过长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)做时间序列预测 注:LSTM 是循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)的一种 ...
stockPredict pytorch实现用LSTM做股票价格预测 软件环境 python3.0以上, pytorch 1.3.1, torchvision 0.4.1, Pillow 7.1.2, pandas 1.0.3 项目结构 data目录:上证指数的csv文件 model目录:模型保存文件 dataset.py : 数据加载及预处理类,数据标准化、划分训练集及测试集等 evaluate.py : 预测 LSTMModel.py : ...
正在用pytorch尝试多变量预测。但是发现loss没有单变量小，而且差的还挺大。还不如分几个单变量分别预测...
Code This branch is1 commit behindTankZhouFirst/Pytorch-LSTM-Stock-Price-Predict:master. Repository files navigation README Pytorch Stock LSTM 预测股票价格的简单小程序,LSTM 实现,基于 Pytorch。仅供娱乐,并不实用。 Releases No releases published
如果你想要现成的实现了 LSTM 与 Transformer 融合的代码或项目,可以在网上搜索相关的开源项目。例如,gitcode 上有一个使用 LSTM 与 Transformer 进行股票预测的项目(项目地址:https://gitcode.com/cmiao7-illinois/stock_prediction-based-on-lstm-and-transformer )。