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金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）

4月前 作者：汀、人工智能 分类：Toy博客 阅读(12) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了金融时间序列预测方法合集：CNN、LSTM、随机森林、ARMA预测股票价格（适用于时序问题）、相似度计算、各类评判指标绘图（数学建模科研适用）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

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1.使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌-CNN（卷积神经网络）

使用CNN模型预测未来一天的股价涨跌

数据介绍

open 开盘价；close 收盘价；high 最高价

low 最低价；volume 交易量；label 涨/跌

训练规模

特征数量×5；天数×5 = 5 × 5

卷积过程

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最大池化过程

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代码流程

  1. 获取股票数据
  2. 数据归一化
  3. 数据预处理（划分成5×5）
  4. 数据集分割（训练集和测试集）
  5. 定义卷积神经网络
  6. 评估预测模型

模型架构

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2.基于LSTM预测股票价格（长短期记忆神经网络）

基于LSTM预测股票价格（简易版）

数据集：

沪深300数据

数据特征：

只选用原始数据特征（开盘价、收盘价、最高价、最低价、交易量）

时间窗口：

15天

代码流程：

读取数据->生成标签(下一天收盘价)->分割数据集->LSTM模型预测->可视化->预测结果评估

LSTM网络结构：

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函数介绍：

1、generate_label 生成标签（下一天收盘价）

2、generate_model_data 分割数据集

3、evaluate 结果评估

4、lstm_model LSTM预测模型

5、main 主函数（含可视化）

可视化输出：

训练集测试集拟合效果：

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评估指标：

1、RMSE：55.93668241713906

2、MAE：44.51361108752264

3、MAPE：1.3418267677320612

4、AMAPE：1.3420384401412058

3.基于随机森林预测股票未来第d+k天相比于第d天的涨/跌Random-Forest（随机森林）

基于随机森林预测股票未来第d+k天相比于第d天的涨/跌（简易版）

参考论文：Predicting the direction of stock market prices using random forest

论文流程：

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算法流程：

获取金融数据->指数平滑->计算技术指标->数据归一化->随机森林模型预测

函数介绍：

1、get_stock_data 通过Tushare获取原始股票数据

2、exponential_smoothing、em_stock_data 股票指数平滑处理

3、calc_technical_indicators 计算常用的技术指标

4、normalization 数据归一化处理并分割数据集

5、random_forest_model 随机森林模型并返回准确率和特征排名

决策树：

（1）ID3: 基于信息增益大的数据特征划分层次

（2）C4.5: 基于信息增益比=信息增益/特征熵划分层次

（3）CART: 基于Gini划分层次

基于Bagging集成学习算法，有多棵决策树组成（通常是CART决策树），其主要特性有：

（1）样本和特征随机采样

（2）适用于数据维度大的数据集

（3）对异常样本点不敏感

（4）可以并行训练（决策树间独立同分布）

算法输出：

注意：算法仅用于参考学习交流，由于是研一时期独立编写（以后可能进一步完善），所公开的代码并非足够完善和严谨，如以下问题：

  1. 模型涉及参数未寻优（可考虑网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化）

    1. 指数平滑因子

    2. 随机森林模型树数量、决策树深度、叶子节点最小样本数等

    3. 未来第k天的选择

    4. 归一化方法

  2. 随机森林模型其实本身不需要数据归一化（如算法对数据集进行归一化也需要考虑对训练集、验证集、测试集独立归一化）

  3. 股票预测考虑的数据特征：

    1. 原始数据特征（open/close/high/low）

    2. 技术指标（Technical indicator）

    3. 企业公开公告信息

    4. 企业未来规划

    5. 企业年度报表

    6. 社会舆论

    7. 股民情绪

    8. 国家政策

    9. 股票间影响等

4.模型输出结果

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5.随机森林参数优化参考表

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4.基于ARMA预测股票价格-ARMA（自回归滑动平均模型）

基于ARMA预测股票价格（5分钟数据）

1.检测数据平稳化

2.差分/对数等数据处理

3.使用ARMA模型预测

备注：部分代码参考网络资源

5.金融时间序列相似度计算

5.1.皮尔逊相关系数（ pearson_correlation_coefficient）

1.1 由于不同股票价格范围差距过大，在进行股票时间序列相似度匹配过程中通常考虑对数差处理，其公式如下所示：

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1.2经过对数差处理后的金融时间序列可表示：

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1.3皮尔逊相关系数计算公式：

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1.4结果

1.4.1相关性较强

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1.4.2相关性较弱

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5.2.动态时间规整（dynamic_time_wrapping）

2.1 计算两个金融时间序列的时间点对应数据的欧氏距离

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2.2 更新时间点对应数据的距离

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2.3 动态时间规整距离

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2.4 伪代码

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2.5 动态时间规整距离输出图举例

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2.6 动态时间规整最优匹配对齐

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2.7结果

2.7.1动态时间规整距离较短

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2.7.1动态时间规整距离较长

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5.3.余弦相似度（cosine similarity）

6.金融时间序列（其他）

6.1.计算特征方差（calc_variance.py）

open 161211.21669504658
close 161415.73886306392
high 166077.6958545937
low 156622.3645795179
......

6.2.绘制混淆矩阵（confuse_matrix.py）

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6.3.特征间相关性（corr.py）

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6.4.绘制预测模型性能——柱状图（result_bar.py）

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6.5.绘制预测模型性能——折线图（result_plot.py）

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6.6.相似金融时间序列绘制（similarity_time_series.py）

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6.7.计算分类的评价指标（evaluation.py）

（1）准确率Accuracy

（2）精确率Precision

（3）召回率Recall

（4）特异度Specificity

（5）综合评价指标F-measure

（6）马修斯相关系数MCC(Matthews Correlation Coefficient)

6.8.窗口数据归一化（normalization.py）

（1）z-score标准化（std）

（2）最大最小归一化（maxmin）

6.9.股票数据下载（download.py）

（1）tushare接口

（2）JQdata接口

6.10.roc曲线绘制（roc.py）

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6.11.混淆矩阵绘制（confusion_matrix.py）

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6.12.卡尔曼滤波（kalmanfilter.py）

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6.13.蜡烛图 (candle.py)

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