利用CNN对股票“图片”进行涨跌分类—

首先解释一下标题：
CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站；
股票涨跌：大家都懂的，呵呵；
股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的；
尝试：这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_"，比较直白的说法是“没啥效果T_T”。

进入正题：
首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。

大致的想法是：

对每个样本，将32time_steps×4features(OHLC)数据归一化处理，即所有取值均在[0,1]之间；
构建一个128×128像素的全0数组，将[0,1]区间等分为128份，分到每列的128个像素点上；
然后使用每四列构建一根K线（前三列画柱状线，第四列作为间隔行）：第一列描绘开盘价，开盘价与该列的哪个像素点最近，那么这个像素点取值就由0变为1；第二列描绘高低价区间，将最高价至最低价范围内的像素点取值由0变为1；第三列描绘收盘价，收盘价与该列的哪个像素点最近，那么这个像素点取值就由0变为1。

这样每个样本就构建了一张由32根K线组成，类似柱线图的“图片”，下面是一个样本画的一张图（为了便于观看，将0替换成空格，将1替换成圆点）：

其实还蛮像柱线图的。

测试阶段：
原始数据：最终选择的数据是100只2005年以前上市的股票。1只股票数据太少，全部股票数据又太多，所以股票三千，我只取一百；“上市时间前于2005年”这个条件主要考虑在每只股票上取样数量不会太少。

生成样本：每只股票每32根K线生成一个样本，每隔8根K线取一次样。然后按照上述作图方法将其变成图片。标签：若未来五日收益为正，标签为[1,0]，否则，标签为[0,1]。15年1月1日之前数据用作train和evaluate，之后数据用作test。

构建模型：本文所用模型共5层，先后顺序为卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层，中间还夹杂了两个Dropout和一个Flatten，用来防止过拟合和一维化数据，不过由于他们是无权重的，所以没将他们算作一层。

预测效果：
在train和evaluate阶段，看起来还是不错的：

但是在test阶段：

第一个值是loss，第二个值是准确率，不要看反。。。呵呵

听说有一种很厉害的操作——去除label不明显的样本——可能会提高模型效果。所以本文又对训练样本进行了一次筛选，只保留了未来五日收益在最前30%和最后30%的样本。然后input到模型做训练。最终test集上效果：

有(mei)所(sha)改(xiao)善(guo)!

问题分析：
目前发现的一个问题：一幅图中被标记的像素点太少了。下面两张图为train-evaluate样本和test样本中值为1的像素点占总像素点（128×128=16384）比重的分布。

值为1的像素点占总像素点比重平均不到5%，最大的比重也未超过10%。这说明在模型训练阶段有些像素点对应的weights仅仅被训练了很少的次数甚至未经训练，这影响了模型在test数据上的表现。之后可能会针对这一问题做一些改进，以增加每张图值为1的像素点占总像素点比例

原文附详细代码：利用CNN对股票“图片”进行涨跌分类——一次尝试

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