时间序列预测问题

根据输入与输出数量的关系，时间序列预测文题可大致分为：一对一（即单输入单输出），多对一（多输入单输出），多对多（多输入多输出）。

查验数据

本文面对的任务为多对一，即利用股价的相关数据，预测某股开盘价，以交通银行数据为例，数据源自tushare：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tushare as tsts.set_token('my token')#个人序列号
pro = ts.pro_api()
data = pro.daily(ts_code='601328.SH')

data如下

前两列无用，舍弃。查看数据趋势：

cols = list(data1.columns)
fig = plt.figure(figsize=(16,6))
for i in range(len(cols)):ax = fig.add_subplot(2,5,i+1)ax.plot(data1.iloc[:,i])ax.set_title(cols[i])

显示各列趋势为

改造数据

接下来改造数据，利用一段时间的数据预测下一时间的值，时间窗口自拟，需要保持一个恰当的长度，本文选择10个点。由于目标为开盘价（open)，故第一列为目标，其余列为特征。设计改造函数如下：

def load_data_list_head(data, n_prev = 10): docX, docY = [], []for i in range(len(data)-n_prev):docX.append(data[i:i+n_prev,1:])docY.append(data[i+n_prev,0])return np.array(docX), np.array(docY)

为取得较为理想结果，对数据进行归一化，注意量纲差异巨大，所以考虑分开做归一化：

import sklearn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler as MMS
data = data1.valuesscaler_price = MMS(feature_range=(0,1)).fit(data[:,:-4])
scaler_change = MMS(feature_range=(0,1)).fit(data[:,-4].reshape(-1,1))
scaler_pct_change = MMS(feature_range=(0,1)).fit(data[:,-3].reshape(-1,1))
scaler_vol_amount = MMS(feature_range=(0,1)).fit(data[:,-2:])data_price = scaler_price.transform(data[:,:-4])
data_change = scaler_change.transform(data[:,-4].reshape(-1,1))
data_pct_change = scaler_pct_change.transform(data[:,-3].reshape(-1,1))
data_vol_amount = scaler_vol_amount.transform(data[:,-2:])

指定缩放器scaler后留存，用于生成预测值后反变换回原始量纲。重新捏合数据，指定目标、特征以及划分训练集和测试集：

feature_data = np.c_[data_price[:,1:],data_change,data_pct_change,data_vol_amount]
target_data = data_price[:,0]
full_data = np.c_[target_data,feature_data]
n_prev = 10#窗口长度10
xx,yy = load_data_list_head(full_data,n_prev)#改造数据
test_size = .25#测试集比例
test_length = round(xx.shape[0]*test_size)#测试集长度
x_train, x_test = xx[:-test_length], xx[-test_length:]
y_train, y_test = yy[:-test_length], yy[-test_length:]

使用TensorFlow中的LSTM

使用tensorflow建模，堆叠模式：

import tensorflow
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dropout, Dense
def build_model():model = Sequential()# 序列堆叠  model.add(# LSTM层LSTM(32,activation='relu',input_shape=(x_train.shape[1],x_train.shape[2])))  model.add(Dense(1))# 全连接层model.summary()# 查看模型return model
model = build_model()
# 损失函数 mse，优化器 adam
model.compile(loss="mse", optimizer="adam")# 编译模型
# 模型训练
history = model.fit(x_train,y_train,batch_size=16,epochs=32,validation_split=0.25
)

查看训练过程MSE变化：

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(history.history['loss'],label='train loss')
plt.plot(history.history['val_loss'],label='validation loss')
plt.legend()

在早期就已收敛，查看预测结果：

y_predict = model.predict(x_test)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(y_predict,label='prediction')
plt.plot(y_test,label='original')
plt.legend()

返回原始量纲

差异很小，性质上而言预测成功，但需要返回到原始量纲检验：

inv_y_test = scaler_price.inverse_transform(np.tile(np.r_[y_train,y_test],(5,1)).T)[-y_test.shape[0]:,0]
inv_y_predict = scaler_price.inverse_transform(np.tile(np.r_[y_train,y_predict[:,0]],(5,1)).T)[-y_predict.shape[0]:,0]plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(inv_y_predict,label='prediction')
plt.plot(inv_y_test,label='original')
plt.title('100 last points')
plt.legend()

查看最后100个点做最后检验：

plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(inv_y_predict[-100:],label='prediction')
plt.plot(inv_y_test[-100:],label='original')
plt.title('100 last points')
plt.legend()

本文关于窗口长度、训练参数、模型参数等未作细致调整，后续可以依托optuna等框架作进一步优化。仅为实验，慎重参考。

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