用pytorch实现RNN模型做股票量化交易

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用pytorch实现RNN模型做股票量化交易

2023-06-15 13:37| 来源: 网络整理| 查看: 265

如何使用PyTorch的RNN模型来训练股票价格的回归模型，并使用该模型来生成交易信号。

准备数据

首先需要准备数据，数据可以从Yahoo Finance等股票数据提供商获取。这里采用Quandl提供的Apple股票数据，用于训练RNN模型。

import quandl import pandas as pd # 使用 Quandl API 获取股票数据 df = quandl.get('EOD/AAPL') df.to_csv('AAPL.csv') # 读取 CSV 文件 data = pd.read_csv('AAPL.csv') # 选取股票收盘价列 data = data[['Adj_Close']] # 归一化数据 data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min()) # 将数据转为 PyTorch 需要的 tensor 格式 data = torch.tensor(data.values, dtype=torch.float32) 定义 RNN 模型

接下来需要定义RNN模型。这里选用PyTorch的LSTM模块作为RNN的基础。

import torch.nn as nn class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size) self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input_data): lstm_out, _ = self.lstm(input_data.view(len(input_data), 1, -1)) output = self.out(lstm_out.view(len(input_data), -1)) return output[-1]

这个模型接受一个形状为 (sequence_length, input_size) 的输入，其中 sequence_length 是序列的长度，input_size 是每个时间步上的特征数。模型的输出是预测的股票价格。

定义训练过程

为了训练模型，需要定义优化器、损失函数和训练过程。

import torch.optim as optim # 定义模型、优化器和损失函数 input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 learning_rate = 0.01 rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = optim.Adam(rnn.parameters(), lr=learning_rate) # 定义训练函数 def train_model(model, optimizer, criterion, data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): running_loss = 0 for i in range(len(data) - sequence_length - 1): optimizer.zero_grad() input_data = data[i:i+sequence_length] target = data[i+sequence_length] output = model(input_data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch}: loss={running_loss}')

在这里，我们使用MSE损失函数来计算预测值与目标值之间的差异，并使用Adam优化器来更新模型的权重。我们定义了一个训练函数，该函数每个epoch迭代训练集中的每个序列，并在每个epoch结束时保存模型。

训练模型并保存模型 # 训练模型 sequence_length = 10 num_epochs = 10 train_model(rnn, optimizer, criterion, data, num_epochs) # 保存模型 torch.save(rnn.state_dict(), 'rnn.pth') 加载模型并生成交易信号 # 加载模型 saved_rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size) saved_rnn.load_state_dict(torch.load('rnn.pth')) # 使用模型生成交易信号 with torch.no_grad(): signals = [] for i in range(len(data) - sequence_length - 1): input_data = data[i:i+sequence_length] signal = saved_rnn(input_data).item() signals.append(signal) signals = pd.Series(signals, index=data.index[sequence_length:-1]).rename('signal')

最后，我们使用保存的模型来为测试集生成交易信号，其中保存的模型的输入长度为10，即使用10天的历史价格来预测下一天的价格。在这个示例中，我们只使用了一个模型来预测所有的交易信号。实际上，在实际交易中，可能需要使用多个模型来处理不同的市场情况，或使用模型集成技术来获得更精确的预测结果。

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