#?coding:?utf-8

#?In[1]:


import?requests
import?numpy?as?np
import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?math
from?numpy?import?*
from?keras.models?import?Sequential
from?keras.layers?import?Dense
from?keras.layers?import?LSTM
from?sklearn.preprocessing?import?MinMaxScaler
from?sklearn.metrics?import?mean_squared_error

#通過深交所獲取股票歷史數(shù)據(jù)
url=“http://www.szse.cn/api/market/ssjjhq/getHistoryData?random=0.08048793408036281&cycleType=32&marketId=1&code=000058“
????
r=requests.get（url）
data=r.json（）

#從數(shù)據(jù)中提取收盤價備用
data_arr=np.array（data[“data“][“picupdata“]）
close_prices=data_arr[:2].astype（np.float32）
#print（close_prices）


#?In[2]:


np.random.seed（8）


#?In[3]:


#數(shù)據(jù)歸一化
scaler=MinMaxScaler（feature_range=（01））
dataset=scaler.fit_transform（close_prices.reshape（len（close_prices）1））


#?In[4]:


#從原始數(shù)據(jù)中分割出訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)
train_size=int（len（dataset）*0.618）
test_size=len（dataset）-train_size
traintest=dataset[:train_size:]dataset[train_size::]


#?In[5]:


#格式化數(shù)據(jù)便于輸入
def?create_dataset（dataset?look_back=1）:
????dataX?dataY?=?[]?[]
????for?i?in?range（look_backlen（dataset））:
????????a?=?dataset[i-look_back:i0]??????????????????????????
????????dataX.append（[a]）
????Y=dataset[look_back:0]
????return?np.array（dataX）?Y


#?In[6]:


short_term=5?#設(shè)定短期周期為15天
train_Xtrain_Y=create_dataset（trainlook_back=short_term）
test_Xtest_Y=create_dataset（testlook_back=short_term）
origin_Xorigin_Y=create_dataset（datasetlook_back=short_term）


#?In[7]:


#使用序列模型訓(xùn)練
model=Sequential（）
model.add（LSTM（100input_shape=（train_X.shape[1]train_X.shape[2]）））
model.add（Dense（1））
model.compile（loss=‘mean_squared_error‘?optimizer=‘a(chǎn)dam‘）?

history?=?model.fit（train_X?train_Y?
????????????????????epochs=200?
????????????????????batch_size=100?
????????????????????validation_data=（test_X?test_Y））

plt.plot（history.history[“l(fā)oss“]label=“train“）
plt.plot（history.history[“val_loss“]label=“test“）
plt.legend（）
plt.show（）


#?In[8]:


y_predicted=model.predict（origin_X）

plt.rcParams[‘font.sans-serif‘]?=?[‘SimHei‘]??#?用來正常顯示中文標(biāo)簽
plt.rcParams[‘a(chǎn)xes.unicode_minus‘]?=?False??#?用來正常顯示負號


plt.figure（figsize=（12?4））

x_index=range（len（origin_Y））

#反歸一化，還原為原價
origin_Y=scaler.inverse_transform（np.array（origin_Y）.reshape（（len（origin_Y）1）））
y_predicted=scaler.inverse_transform（y_predicted）

plt.plot（x_indexorigin_Ylabel=“真實收盤價“color=“#008080“）
plt.plot（x_indexy_predictedlabel=“預(yù)測收盤價“color=“#ff6666“）

plt.legend（）

plt.show（）

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-08-29?18:15??LSTM股價預(yù)測（python）\
?????文件???????56650??2019-08-29?18:13??LSTM股價預(yù)測（python）\LSTM_stock_price_prediction.pdf
?????文件????????2655??2019-08-29?18:15??LSTM股價預(yù)測（python）\LSTM_stock_price_prediction.py