华量杯-股票预测， keras+LSTM

- 从每日A股数据中选取样本，分析其时间序列特性、非时间序列属性及特定股票类别，并使用这些指标进行未来收益预测。

代码：clean.py二、利用LSTM模型1. 安装keras框架

Keras安装之前，需要先安装好numpy,scipy。下面是在windows下的安装。

(1)安装pip代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

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<pre class="brush:php;toolbar:false">https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads登录后复制

下载对应版本的pip。如"pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)"

然后解压，进入到pip-9.0.1这个目录中，运行下面的代码安装代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

复制

<pre class="brush:php;toolbar:false">python setup.py install登录后复制

重启，使环境变量生效

（2）安装numpy

注意，不能用pip install numpy的方式安装，会缺少依赖的库。采用下面的方法：

下载numpy1.11.3+mklcp27cp27mwin_amd64.whl，(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

复制

<pre class="brush:php;toolbar:false">http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy登录后复制

下载好之后，进入到numpy1.11.3+mklcp27cp27mwin_amd64.whl所在目录，运行下面的命令安装：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

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<pre class="brush:php;toolbar:false">pip install numpy1.11.3+mklcp27cp27mwin_amd64.whl登录后复制

（3）安装scipy

注意，不能用pip install scipy的方式安装，会报下面的错：

正确的做法是，采用下面的方法进行安装：

首先，下载scipy0.19.0cp27cp27mwin_amd64.whl，(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

复制

<pre class="brush:php;toolbar:false">http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy登录后复制

下载好之后，进入到scipy0.19.0cp27cp27mwin_amd64.whl所在目录，运行下面的命令安装：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

复制

<pre class="brush:php;toolbar:false">pip install scipy0.19.0cp27cp27mwin_amd64.whl登录后复制

（4）安装keras 运行下面的命令：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

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<pre class="brush:php;toolbar:false">pip install keras登录后复制

现在keras己经安装好了。接下来就可以用Keras提供的LSTM进行训练了！

- 训练，测试，评估

在运行代码前需要把keras的backend改一下，改成theano，而不用tensorflow。因为theano在keras安装时己经安装好了，而tensorflow还要重新安装。首先找到keras.json文件，在下面的目录：代码语言：javascript代码运行次数：0

运行

复制

<pre class="brush:php;toolbar:false">C:Userszhangyanni.keraskeras.json登录后复制

然后把下面"backend": "tensorflow" 中的tensorflow改成theano

接下来，就可以运行predict.py了

代码: predict.py代码+数据集 获取：

关注微信公众号 datayx 然后回复 股票 即可获取。

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