LSTM-

1.数据处理
(1)通过workcode在python的tushare模块获取实时股票代码
(2)tocsv按照股票代码把所有数据存为csv格式以便使用和查看 (3)训练数据为包括最高价,涨跌幅,成交量等十余维数据,标签为第二天最高价的四分类(-%10,-5%,5%,10%)
(3)write将所有csv文件转为bin格式
(4)read为读取二进制训练和测试文件,并进行数据标签处理
2.训练lstm网络
(1)每次迭代通过get_train_data和get_test_data每次迭代选取随机一支股票的20连续天数输入网络,每一天为股票特征,预测下一天的变化率
(2)搭建网络开始训练,此处取训练数据较少收敛快但在测试集表现不是很好. 扩大数据集之后性能虽有提升但不明显,原因可能是股票数据不稳定,受不确定因素影响大