机器学习实战33-LSTM+随机森林模型在股票价格走势预测与买卖点分类中的应用

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战33-LSTM+随机森林模型在股票价格走势预测与买卖点分类中的应用。对于LSTM+随机森林模型的融合应用，我们选择股票价格走势预测与买卖点分类作为应用场景。股票市场数据丰富且对投资者具有实际价值，同时该场景包含了时间序列预测（预测未来股票价格）和分类（判断股票涨跌）两个子任务，可以充分展示LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测方面的优势以及随机森林在分类任务中的强大性能。

一、应用场景选择

股票市场在现代经济体系中占据着极为重要的地位，它是企业融资的重要渠道，也是投资者获取财富增值的场所。对于投资者而言，准确预测股票价格走势并判断买卖点是其在股票市场中获取收益、规避风险的关键需求。我们选择股票价格走势预测与买卖点分类作为应用场景。股票市场数据丰富且对投资者具有实际价值，同时该场景包含了时间序列预测（预测未来股票价格）和分类（判断股票涨跌）两个子任务，可以充分展示LSTM（长短期记忆网络）在时间序列预测方面的优势以及随机森林在分类任务中的强大性能。通过结合这两个模型，我们期望能够更准确地预测股票价格走势，并为投资者提供有价值的买卖点建议。例如，某投资公司通过类似的模型对特定股票进行分析，发现该模型能够提前预测出股票价格的波动趋势，从而在股价上涨前买入，在股价即将下跌前卖出，实现了较高的投资回报率。

二、研究过程

1. 数据收集与预处理

数据来源

我们从雅虎财经等金融数据提供商获取历史股票价格数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等指标。这些数据将用于训练LSTM模型和随机森林模型。

数据预处理

数据清洗：去除缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。我们采用直接删除包含缺失值的行的方式来去除缺失值，对于异常值，我们通过设定合理的上下限（例如，根据历史数据的均值和标准差确定合理范围）来识别并删除异常值。
数据归一化：使用MinMaxScaler将不同范围的价格数据归一到[0, 1]的范围，具体是通过MinMaxScaler().fit_transform(data[features])来实现，以提高模型的训练效率和预测准确性。
数据集划分：按照7:2:1的比例划分训练集、验证集和测试集，用于模型的训练、验证和评估。
完成数据预处理后，我们开始构建LSTM模型。

2. LSTM模型构建与训练

模型结构

LSTM模型包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收时间序列数据（如过去一段时间的股票价格数据），隐藏层设置一定数量的神经元以捕捉时间序列中的长期依赖关系，输出层输出对未来股票价格的预测结果。

超参数选择

学习率：根据经验设置为0.001，以控制模型的学习速度。
迭代次数：设置为100次，以确保模型充分训练。
隐藏层神经元数量：根据数据规模和复杂度设置为128个。

模型训练

使用训练集对LSTM模型进行训练，并在训练过程中监测模型在验证集上的损失和准确率。采用早停法防止过拟合，具体是通过设置tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor=‘val_loss’, patience = 5)，即当验证集上的损失不再下降时（连续5次没有改善）停止训练。

构建并训练好LSTM模型后，我们接着构建随机森林模型。

3. 随机森林模型构建与训练

模型构建

构建随机森林模型，用于对LSTM模型预测的股票价格走势进行分类。确定决策树的数量为100棵，树的深度为10层，以平衡模型的复杂度和泛化能力。

特征选择

将LSTM模型的预测结果作为随机森林模型的主要输入特征，同时结合其他可能的特征（如历史涨跌情况、交易量等），以提高分类的准确性。

模型训练

使用训练集对随机森林模型进行训练，通过调整超参数优化模型性能。

完成随机森林模型的构建与训练后，我们进行模型融合与评估。

4. 模型融合与评估

模型融合

将LSTM模型的预测结果经过一定处理后作为随机森林模型的输入特征，具体是将LSTM的预测结果与其他相关特征组合起来，然后通过随机森林模型对股票价格走势进行分类。这种融合方式可以充分利用LSTM在时间序列预测方面的优势和随机森林在分类任务中的性能。

模型评估

根据您提供的文本内容，您想要了解如何使用测试集对融合后的模型进行评估，并且使用均方误差（MSE）、准确率、召回率和F1-score等指标来评估模型的性能。下面是这些指标的详细解释和计算方法：

1. 均方误差（MSE）
均方误差是评估模型预测准确性的常用指标，特别是在回归问题中。其计算公式为：
$$MSE=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2$$
其中：

• $y_i$ 是真实值。
• ${\hat{y}}_i$ 是预测值。
• $n$ 是样本数量。

2. 准确率（Accuracy）
准确率是分类问题中常用的评估指标，表示模型正确预测的样本数占总样本数的比例。其计算公式为：
$$\text{准确率}=\frac{\text{预测正确的样本数}}{\text{预测出来的样本数}}$$

3. 召回率（Recall）
召回率也是分类问题中常用的评估指标，表示模型正确识别出的正样本数占所有实际正样本数的比例。其计算公式为：
$$\text{召回率}=\frac{\text{预测正确的样本数}}{\text{实际正确的样本数}}$$

4. F1-score
F1-score是准确率和召回率的调和平均数，用于综合考虑准确率和召回率。其计算公式为：
$$F1\text{-score}=2\times \frac{\text{准确率}\times \text{召回率}}{\text{准确率}+\text{召回率}}$$

模型融合的有效性验证

通过比较单一模型和融合模型在上述指标上的表现，可以验证模型融合的有效性。通常，融合模型应该在这些指标上表现更好，或者至少在某些关键指标上有所提升。

这些指标的计算和比较可以帮助您评估模型的性能，并决定是否采用模型融合策略。如果您有具体的数据或需要进一步的帮助来计算这些指标，请提供更多的信息。

三、代码实现

1. 导入必要的库

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
from sklearn.metrics import mean_squared_error, accuracy_score, recall_score, f1_score
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

2. 数据加载与预处理代码

# 加载数据
data = pd.read_csv('stock_prices.csv')
 
# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)
# 设定合理的上下限来判断异常值（这里仅为示例，实际可能需要更复杂的判断方式）
lower_bound = data['Close'].quantile(0.05)
upper_bound = data['Close'].quantile(0.95)
data = data[(data['Close'] >= lower_bound) & (data['Close'] <= upper_bound)]
 
# 特征选择
features = ['Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume']
target = 'Close'
 
# 数据归一化
scaler = MinMaxScaler()
data[features] = scaler.fit_transform(data[features])
 
# 数据集划分
train_size = int(len(data) * 0.7)
val_size = int(len(data) * 0.2)
train_data = data[:train_size]
val_data = data[train_size:train_size+val_size]
test_data = data[train_size+val_size:]

3. LSTM模型构建与训练代码

# 构建LSTM模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(128, input_shape=(None, len(features))), 
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
 
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
 
# 准备数据
X_train = np.array(train_data[features].values).reshape(-1, 10, len(features))
y_train = np.array(train_data[target].values)
X_val = np.array(val_data[features].values).reshape(-1, 10, len(features))
y_val = np.array(val_data[target].values)
 
# 训练模型
callbacks = tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience = 5)
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, validation_data=(X_val, y_val), callbacks = callbacks)

4. 随机森林模型构建与训练代码

# LSTM模型预测
X_test_lstm = np.array(test_data[features].values).reshape(-1, 10, len(features))
y_pred_lstm = model.predict(X_test_lstm)
 
# 准备随机森林模型的数据
X_train_rf = np.column_stack((y_train[:-1], train_data[features].values[1:]))
y_train_rf = (train_data[target].values[1:] > train_data[target].values[:-1]).astype(int)
X_test_rf = np.column_stack((y_pred_lstm.flatten(), test_data[features].values))
 
# 构建随机森林模型
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10)
 
# 训练随机森林模型
rf_model.fit(X_train_rf, y_train_rf)

5. 模型融合与预测代码

# 随机森林模型预测
y_pred_rf = rf_model.predict(X_test_rf)
 
# 评估价格预测准确性
mse = mean_squared_error(test_data[target].values, y_pred_lstm.flatten())
print(f'MSE: {mse}')
 
# 评估分类效果
y_test_rf = (test_data[target].values > test_data[target].values.shift(1).fillna(0)).astype(int)
accuracy = accuracy_score(y_test_rf, y_pred_rf)
recall = recall_score(y_test_rf, y_pred_rf)
f1 = f1_score(y_test_rf, y_pred_rf)
print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'Recall: {recall}')
print(f'F1 - score: {f1}')

四、样例数据

样例数据展示

Open    High    Low     Close   Volume  Target (Next Close)
0.1     0.12    0.08    0.11    0.5     0.115
0.115   0.13    0.1     0.12    0.6     0.125
...

数据解释

Open：开盘价，归一化后的值。
High：最高价，归一化后的值。
Low：最低价，归一化后的值。
Close：收盘价，归一化后的值。
Volume：成交量，归一化后的值。
Target (Next Close)：下一个交易日的收盘价，作为预测目标，归一化后的值。

五、结论

模型性能总结

通过评估指标，我们发现LSTM模型在股票价格预测方面表现出了一定的准确性，而随机森林模型则有效地对LSTM的预测结果进行了分类，提高了买卖点判断的准确性。具体来说，融合后的模型在测试集上的MSE较低，表明价格预测较为准确；同时，准确率、召回率和F1 - score也较高，说明分类效果良好。

模型优点与不足

优点:
LSTM模型能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，对股票价格走势进行较为准确的预测。它通过特殊的门控机制，可以有效地处理长序列数据中的信息传递，从而在股票价格这种具有时间序列特性的数据预测上具有一定优势。
随机森林模型则利用LSTM的预测结果和其他特征进行分类，提高了买卖点判断的准确性。随机森林通过构建多个决策树并综合其结果，具有较好的抗过拟合能力和对复杂数据的处理能力。
不足:
LSTM模型对长序列数据的处理能力有限，随着序列长度的增加，可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题，影响模型的预测效果。
随机森林模型对高维数据的处理能力有限，当输入特征过多时，可能会导致模型训练时间过长，并且可能会出现过拟合的情况。
模型在处理特定波动模式的股票价格时可能表现不佳，例如突发事件引起的股价大幅波动。在这种情况下，模型可能无法及时捕捉到股价变化的趋势，因为模型是基于历史数据进行训练的，对于未曾出现过的情况可能无法准确应对。模型可能存在一定程度的过拟合或欠拟合情况，我们需要进一步优化超参数和增加更多特征来提高性能。