【源码】基于Python的网格交易与LSTM价格预测策略

项目简介

本项目是基于Python开发的金融交易策略系统，结合LSTM（长短期记忆网络）模型预测价格范围，并运用网格交易策略进行交易。借助LSTM模型预测未来价格走势，在预测的价格区间内结合网格策略开展买卖操作，以优化交易表现。

项目的主要特性和功能

1. LSTM模型预测：利用LSTM模型预测隔日收盘价，辅助交易决策。
2. 网格交易策略：依据预测的价格范围和波动度构建交易网格，制定买卖策略。
3. 数据处理与可视化：具备数据读取、处理和可视化功能，便于用户理解和分析交易数据。
4. 策略回测与性能评估：通过回测历史数据，评估策略性能，包含累计回报、最大回撤、夏普比率等指标。

安装使用步骤

安装依赖库

• 确保已安装Python环境。
• 安装项目所需的依赖库，如pandas、numpy、matplotlib、tensorflow等。

数据准备

• 准备历史交易数据，包括分钟级和日级的交易数据文件。

运行代码

• 导入GridStrategy类。
• 实例化GridStrategy对象，设置总资金和数据路径。
• 调用train_lstm()方法训练LSTM模型。
• 调用output()方法生成价格范围和格数。
• 调用train_grid()方法进行网格策略回测。

查看结果

• 使用plot_valid()、plot_Grid()、plot_candlestick()等方法查看预测和交易图表。
• 使用plot_performance()方法查看策略的绩效表现。
• 使用tradedata(save=True)方法保存交易详情。

下载地址

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