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前面咨询过LSTM的预测模子，同砚们百度也好，科学谷歌也好，能找到的LSTM的模子无非是正在咨询模子自身，无非Seq2Seq、Seq2one等等各样，或者再加上Attention机制等等。总之，同砚们把代码clone下来，挖掘不办事嘛！看起来拟合的很好的预测弧线，看起来很美丽的回测数据，惨不忍睹的实盘结果。这是为什么呢? 前面咱们就咨询过了，这里咱们从头来回想一下。
咱们以30天的OHLCV数据行动输入来预测隔日的收盘价，咱们用一个两层的LSTM模子，咱们也加上Attention。示例代码如下：
那么这个模子的呈现何如呢？弗成否定，Attention机制的影响出格明白，更有利于模子去识别形式。可是咱们前面讲过了，对待NLP职司，例如咱们给出一个词语，”风和日“，用LSTM配合ATTENTION机制，很容易得出后面的字是”丽“。这种处境下切实率是很高的，再例如”天子“的”皇“字，后面能够是”天子“、”皇上“、”皇后“、”皇城“，再遵循前后的上下文，很容易抬高切实率。
可是股价呢？”28.00“后面跟什么股价，有逻辑性吗？咱们只清爽可以正在涨停价和跌停价之间，可是这之间有众少个可以值？咱们以两位小数来说都有靠近200个，起初即使咱们说有pattern的存正在可以性，那么预测值28.55和28.56的事理明显是不明白的。那么咱们来提一种数据执掌门径，这种门径我之因而说是确切的，是相对事理上的。大众能够做个实行来外明这种门径是否优于原先的门径，可是它如故不行给你带来平稳的收益。没那么简略，就能找到，言反正传，咱们必要对股票实行少许剖释。
起初，咱们必要剖析股票的流畅市值和股价之间的干系，或者有人会说了，还要推敲农户的才智，当然，差别的资金巨细自然是玩差别的股票。咱们这里着重咨询的是股价何如去做归一化执掌。假若只做一只股票，能够权且不必推敲，可是假若是众只股票的股价做归一化，那么就要推敲了。比好像样是10块的股票，一个市值30亿，一个300亿，咱们发生同样的涨幅所必要的资金是不相同的，咱们正在归一化股价的功夫，必要有一个权重参数。
本文中咱们暂且只咨询一只股票的处境，咱们将咱们的股票数据仍然执掌为30天X5个features。那么咱们必要以这三十天来做归一化执掌，咱们这里的归一化，差别于寻常事理上的归一化，咱们近似于将数据执掌为离散数据。实情股票的股价看起来固然是离散的，可是实情上假若应用更小的年华周期，它便是接连的。接连的数据用LSTM去做预测明显是作对模子了。
那么咱们能够对股价实行分区，若何来做呢，咱们不要用股票的最低价和最高价来做归一化，为什么呢？对完全数据做归一化容易泄漏讯息给你的模子，没主意，模子确实是太擅长这个了！咱们仅仅应用这只股票的流畅市值，咱们以1-1000行动股价根本x，从1入手下手将涨幅1%、2%、3%不停到10%这些节点行动盘据节点，这些线段上的值咱们以闭区间开首，开区间扫尾。那么咱们获得了10个区间，这10个区间咱们概括为10个离散数值，那么从1-1000，咱们就有了固天命目的离散数值。
然后咱们将这只股票的股价对应到这个离散数值来，例如一只史乘股价从5到28的股票，它的离散数值也是固定的。有同砚就要问了，股价也不是不停便是涨的，如许做出来的离散值是有心义的吗？当然这种门径做出来的离散值是不靠谱的，越发对待股价稍高的股票，可是并非这种思绪不靠谱，而是咱们必要一个医治参数，为什么?这便是咱们提到流畅市值的来因。假若咱们单单用这种门径，后面的线段会越来越长。因而如许就会形成样本不够，预测精度太差，以至抢先涨停，也便是说你的模子给你的预测会是，可以涨停，也可以跌停，这不就空话一句了吗？回过头来说流畅市值的工作，咱们的股价涨起来之后，流畅市值也跟着涨起来了，那么咱们正在演练的功夫必要去用search算法来确定一个系数，也便是说，当股价越高的功夫，咱们会对应的去乘以一个更低的系数，如许能够相对照较好的来抑止线段的长度。
那么大众原来懂得了，用这种门径原来是预测股票的涨跌幅，以至有点像是涨跌幅分类，也便是说，每天的预测唯有20种值，而之前的模子每天预测的可以性有200种支配。有同砚要问了，那么1.9%和2.1%相差不大，却被预测成了差别值，可是这有什么干系呢？因为年华干系，后面的着作再络续来咨询实质何如去向理数据为这种形式，以及何如更好的天生离散数据，实情上，咱们能够特意对A股全面的股价实行剖释，假若你去做一下这个剖释，你很疾就有了思绪。
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