【源码】基于LSTM和GRU的金融时间序列预测系统

项目简介

本项目是基于Python构建的金融时间序列预测系统，借助长短时记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）神经网络模型实现预测。涵盖数据处理、模型训练、预测以及性能评估等功能，旨在通过分析历史金融数据，对未来一段时间内的股票价格变动进行预测。

项目的主要特性和功能

1. 数据生成：依据指定数据文件生成训练所需的数据点文件。
2. 模型训练：运用LSTM和GRU模型开展时间序列数据的训练。
3. 预测：利用训练好的模型进行时间序列预测。
4. 性能评估：计算并输出预测结果的性能指标，例如信息系数（IC值）等。

安装使用步骤

安装依赖

本项目依赖Python环境，需安装以下库： - PyTorch - NumPy - Pandas - tqdm - PyTorch的DataLoader模块等。

使用步骤

1. 准备数据文件：把factor.feather文件放置于./data/目录下，并创建./data/daypoint/目录。
2. 生成数据点：运行以下命令生成每日的数据点： bash python generate_daypoint.py
3. 训练模型：运行以下命令进行模型训练，指定结束日期和设备（CPU或GPU）： bash python main.py --end 2018-06-31 --device cuda
4. 进行预测：使用训练好的模型进行预测，指定起始时间、结束时间和模型名称： bash python prediction.py --start 2018-07-01 --end 2018-12-32 --model 2018-06-31 --device cuda
5. 评估性能：查看生成的回测结果和统计量，评估模型的预测性能。

注意事项

1. 数据文件的格式和结构需按项目要求准备。
2. 运行程序前，确保所有依赖库已正确安装。
3. 可通过修改命令行参数调整训练参数和文件路径。
4. 本项目主要针对金融时间序列预测任务，其他领域的数据可能需适配或调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】