## 导入所需的包

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

tf.reset_default_graph()

plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ##设置字体为SimHei显示中文

plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ##设置正常显示符号

## 导入所需数据

df = pd.read_csv('美元-人民币.csv',encoding='gbk',engine='python')

df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'],format='%Y/%m/%d')

df = df.sort_values(by='时间')

df.head()

## 用折线图展示数据

plt.figure(figsize=(12,8))

plt.title('1999年1月1日到2018年8月21日最高价数据曲线')

plt.plot(df['时间'],df['高'])

plt.show()

### 提取测试数据

data = df.loc[:,['时间','高']]

## 标准化数据

data['高'] = (data['高']-np.mean(data['高']))/np.std(data['高'])

data['高(预)'] = data['高'].shift(-1)

data = data.iloc[:data.shape[0]-1]

data.columns = ['time','x','y']

data.head()

#获取最高价序列

data=np.array(df['高'])

normalize_data=(data-np.mean(data))/np.std(data)  #标准化

normalize_data=normalize_data[:,np.newaxis]  #增加维度

#———————————————形成训练集——————————————————

#设置常量

time_step=20       #时间步

rnn_unit=10        #hidden layer units

batch_size=60      #每一批次训练多少个样例

input_size=1       #输入层维度

output_size=1       #输出层维度

lr=0.0006           #学习率

train_x,train_y=[],[]   #训练集

for i in range(len(normalize_data)-time_step-1):

x=normalize_data[i:i+time_step]

y=normalize_data[i+1:i+time_step+1]

train_x.append(x.tolist())

train_y.append(y.tolist())

test_x = train_x[len(train_x)-31:len(train_x)-1]

test_y = train_y[len(train_y)-31:len(train_y)-1]

X=tf.placeholder(tf.float32, [None,time_step,input_size])    #每批次输入网络的tensor

Y=tf.placeholder(tf.float32, [None,time_step,output_size])   #每批次tensor对应的标签

#输入层、输出层权重、偏置

weights={

'in':tf.Variable(tf.random_normal([input_size,rnn_unit])),

'out':tf.Variable(tf.random_normal([rnn_unit,1]))

}

biases={

'in':tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[rnn_unit,])),

'out':tf.Variable(tf.constant(0.1,shape=[1,]))

}

def lstm(batch):  #参数：输入网络批次数目

w_in=weights['in']

b_in=biases['in']

input=tf.reshape(X,[-1,input_size])  #需要将tensor转成2维进行计算，计算后的结果作为隐藏层的输入

input_rnn=tf.matmul(input,w_in)+b_in

input_rnn=tf.reshape(input_rnn,[-1,time_step,rnn_unit])  #将tensor转成3维，作为lstm cell的输入

cell=tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(rnn_unit)

init_state=cell.zero_state(batch,dtype=tf.float32)

output_rnn,final_states=tf.nn.dynamic_rnn(cell,input_rnn,initial_state=init_state, dtype=tf.float32)  #output_rnn是记录lstm每个输出节点的结果，final_states是最后一个cell的结果

output=tf.reshape(output_rnn,[-1,rnn_unit]) #作为输出层的输入

w_out=weights['out']

b_out=biases['out']

pred=tf.matmul(output,w_out)+b_out

return pred,final_states

def train_lstm():

global batch_size

pred,_=lstm(batch_size)

#损失函数

loss=tf.reduce_mean(tf.square(tf.reshape(pred,[-1])-tf.reshape(Y, [-1])))

train_op=tf.train.AdamOptimizer(lr).minimize(loss)

saver=tf.train.Saver(tf.global_variables())

with tf.Session() as sess:

sess.run(tf.global_variables_initializer())

#重复训练100次

for i in range(100):

step=0

start=0

end=start+batch_size

while(end

start+=batch_size

end=start+batch_size

#每10步保存一次参数

if step%10==0:

print(i,step,loss_)

print("保存模型：",saver.save(sess,'.\stock.model'))

step+=1

def prediction():

pred,_=lstm(1)    #预测时只输入[1,time_step,input_size]的测试数据

saver=tf.train.Saver(tf.global_variables())

with tf.Session() as sess:

#参数恢复

module_file = tf.train.latest_checkpoint('./')

saver.restore(sess, module_file)

#取训练集最后一行为测试样本。shape=[1,time_step,input_size]

prev_seq=train_x[-31]

predict=[]

#得到之后100个预测结果

for i in range(100):

next_seq=sess.run(pred,feed_dict={X:[prev_seq]})

predict.append(next_seq[-1])

#每次得到最后一个时间步的预测结果，与之前的数据加在一起，形成新的测试样本

prev_seq=np.vstack((prev_seq[1:],next_seq[-1]))

#以折线图表示结果

plt.figure()

plt.plot(list(range(len(normalize_data))), normalize_data, color='b')

plt.plot(list(range(len(normalize_data), len(normalize_data) + len(predict))), predict, color='r')

plt.show()

with tf.variable_scope('train'):

train_lstm()

with tf.variable_scope('train',reuse=True):

prediction()