如何利用机器学习算法预测股票价格走势？

预测股票价格走势是金融市场中一项重要的任务。机器学习算法可以用于预测股票价格走势。以下是一些常见的方法：

1.时间序列分析：利用历史股票价格的时间序列进行分析，使用ARIMA等时间序列分析算法预测未来的股票价格。

2.神经网络：使用ANN、CNN、RNN等算法结构，构建模型，基于历史的数据和技术指标（如RSI、MACD等）进行学习，最终输出预测结果。

3.集成学习：将多个模型的预测结果进行加权平均，形成最终的预测结果。例如使用随机森林、AdaBoost等算法结合SVM、LR、KNN等基础模型进行集成。

4.基于类似贝叶斯理论的方法：将基于历史数据和技术指标的预测结果进行修正。

5.自然语言处理：对于新闻、公告等文本信息进行分词、关键词提取、情感分析等处理，以此预测股票价格走势。

需要注意的是，预测股票价格是一项具有风险的任务，机器学习算法预测的结果仅具有参考性，不能保证完全正确。投资者在做出投资决策时，应综合参考多方信息。

RNN是深度学习在自然语言处理领域中的元老级神经网络，它奠定了神经网络技术在NLP领域的发展方向，其名声仅此于CNN，虽然近年来它已经鲜少露面，但江湖地位不减，就连当红明星GRU和LSTM都是它的变种。

RNN（Recurrent Neural Networks），循环神经网络，指的是模型循环处理每个input，每次循环迭代称为time（在公式中简称“t”）。Figure 1中，等号右侧部分就是RNN的展开图：input， （ ~ ）经过隐藏层循环处理，每个time会生成一个output， （ ~ ），此外还会生成一个hidden state，，它是隐藏层对input的学习成果，hidden state会和下一个input一起作为参数传入隐藏层(红色箭头)。

我在 深入浅出全连接层 中提过，RNN是由全连接层（Linear layer）组成的，准确地说，RNN中的input layer、hidden layer、output layer，就是Figure 1中的那些箭头，它们都是全连接层。

本文将会以重写RNN的方式来由浅入深剖析RNN，点击【 这里 】可以查看完整源码。

除了使用 Fastai Library 外，还会用它的轻量级NLP数据集： http://files.fast.ai/data/examples/human_numbers.tgz 。数据集是从0到9999的英文数字：“one, two, three, four, five, ......, nine thousand nine hundred ninety eight, nine thousand nine hundred ninety nine”。

我们的任务就是创建一个RNN N-gram语言模型来学习数数，比如说，看到“one, two, three, four, five, ”这10个连续token（","也是一个token），就能预测出第11个token是"six"。关于token、N-gram、语言模型、embedding以及nlp mini-batch等内容，可以回看以前的文章 自己动手开发AI影评写作机器人 ，这里不再赘述。

如Figure 1所示，Model1通过一个for循环来（递归）处理每个input（token），并将hidden state传递到下一个循环，等到N个（x.shape[1]）token都学习完之后，用第N个hidden state来生成一个output。这就是RNN根据前面N个token来预测第N+1个token的过程。

之所以RNN可以预测第N+1个token，是因为hidden state包含了前面N个token的信息。 h = h + F.relu(self.input(self.emb(x[:, i]))) ，为RNN预测提供了前文的信息。

Learner是Fastai提供用于模型训练的library，“acc_f”这栏显示的是模型的预测准确率：45.9%。

Model1的hidden state只保留了同一个mini-batch内的token信息，一旦开始学习新的mini-batch，hidden state就会清零： h = torch.zeros(x.shape[0], nh).to(device=x.device) 。

因此，Model3会保留前一个mini-batch训练得到的hidden state，换句话说，此时的hidden state保留了整个dataset的信息。不仅如此，Model3不只是预测第N+1个token，它会预测所有token的下一个token。

Model3实现了RNN的基本功能，它的预测准确率达到72.2%。除此之外，用tanh替代relu，准确率会提升到75.4%，标准RNN的默认激活函数就是tanh。

Model4是Model3的对标模型，用Pytorch官方提供的RNN实现，从训练结果来看，它准确率比Model3要低不少，因此，这里温馨提醒，不要把官方code当作圣旨。实践表明，relu+batchnorm的组合应用到RNN中卓有成效，可惜，它无法作用于nn.RNN。

虽然nn.RNN的表现不如自己手撸的好，但并不是鼓励大家自己造轮子，而且本人也很反对像自己造轮子这种几乎不输出价值的工作方式。事实上，当我们使用2层RNN之后，Model4的表现就优于Model3了。

2层RNN的结构如下图所示，2个隐藏层虽然比1个隐藏层效果更好，但计算量也翻倍了，由于全连接层的参数数量比卷积层的要多得多，深层RNN的训练时间要远远长于相同深度的CNN，因此，RNN层数不宜过多。

RNN虽然通过hidden state来保留各token的信息，但它并不能有效地处理和使用这些信息，它会将所有训练得来的信息都一股脑地塞进hidden state，并用它来影响后续每个token的学习，而且这种影响不管是好是坏都会随着训练的深入，像滚雪球一样有增无减地将越多越多的信息裹胁进来。

显然RNN缺乏对新老信息（hidden state和token）的调控，这样一来，当要学习的token较多时，起始部分的token信息在hidden state中的占比就会越来越小，换句话说，文本起始部分的内容很容易会被忘记。

GPU和LSTM就是专门为了应对长文本训练而设计的，它们为RNN中增加了input gate、output gate、forget gate、update gate等机制，对进出信息进行筛选，丢弃过时的、无用的信息，调控输入信息对模型训练的影响力等。

Model5用GRU替代了RNN后，在相同情况下，模型准确率又有了提升，达到了83.8%。关于GRU的分析留待下一篇博文，这里不作展开。

本文通过重构RNN的方式详解了RNN模型的构成，通过分析它的缺陷，进一步介绍了GRU和LSTM的工作原理。

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