#coding=gbk
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Created on 2017年2月19日
@author: Lu.yipiao
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import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
#——————————————————导入数据——————————————————————
f=open('stock_dataset.csv')
df=pd.read_csv(f) #读入股票数据
data=np.array(df['最高价']) #获取最高价序列
data=data[::-1] #反转,使数据按照日期先后顺序排列
#以折线图展示data
plt.figure()
plt.plot(data)
plt.show()
normalize_data=(data-np.mean(data))/np.std(data) #标准化
normalize_data=normalize_data[:,np.newaxis] #增加维度
#生成训练集
#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())
#——————————————————定义神经网络变量——————————————————
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,]))
}
#——————————————————定义神经网络变量——————————————————
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
#——————————————————训练模型——————————————————
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10000次
for i in range(10000):
step=0
start=0
end=start+batch_size
while(end