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Python 制作CNN模型分类股市秒级数据

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install pandas
pip install numpy
pip install scikit-learn
pip install keras

2.CNN模型数据与预处理

获取数据

首先,你需要准备好股市秒级数据,这个文件的内容如下(可以在二七阿尔公众号后台回复秒级数据获取):

ts_code,trade_time,open,high,low,close,volume,amount
000001.SH,2021-10-08 15:00:00.0000000+08:00,3599.8,3600.0,3599.8,3600.0,0,0
000001.SH,2021-10-08 14:59:59.0000000+08:00,3599.8,3599.8,3599.7,3599.7,0,0
000001.SH,2021-10-08 14:59:58.0000000+08:00,
...

其中包含了某只股票的每秒开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等信息。

然后,你需要对数据进行预处理,例如归一化、划分训练集和测试集、构造输入和输出等。这里我们假设你想用前10秒的数据来预测下一秒的涨跌情况,即二分类问题。我们可以用以下代码实现:

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 读取数据
data = pd.read_csv("stock_data.csv")

# 归一化数据
scaler = MinMaxScaler()
data_scaled = scaler.fit_transform(data)

# 构造输入和输出
X = []
y = []
seq_len = 10 # 前10秒作为输入
for i in range(seq_len, len(data_scaled)):
    X.append(data_scaled[i-seq_len:i]) # 输入是10秒的数据
    y.append(1 if data_scaled[i][3] > data_scaled[i-1][3] else 0) # 输出是下一秒的涨跌情况

X = np.array(X)
y = np.array(y)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

3.CNN模型搭建与评估

接下来,你需要搭建一个CNN模型来对输入进行特征提取和分类。这里我们使用Keras框架来实现一个简单的CNN模型,包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层:

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense

# 定义模型参数
input_shape = (seq_len, 5) # 输入形状是(10, 5),即10秒的5个特征值
num_classes = 2 # 输出类别数是2,即涨或跌

# 搭建模型结构
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation="relu", input_shape=input_shape)) # 第一个卷积层,使用32个3大小的卷积核,并使用relu激活函数
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # 第一个池化层,使用2大小的池化窗口,并默认使用最大池化方法
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation="relu")) # 第二个卷积层,使用64个3大小的卷积核,并使用relu激活函数
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) # 第二个池化层,使用2大小的池化窗口,并默认使用最大池化方法
model.add(Flatten()) # 将多维度的输出展平为一维度的向量,以便输入全连接层
model.add(Dense(units=num_classes, activation="softmax")) # 全连接层,使用softmax激活函数输出类别概率

# 编译模型并查看摘要信息 
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])
model.summary()

最后,你需要训练模型并评估其性能。这里我们使用20个epoch来训练模型,并在每个epoch结束后在测试集上进行评估:

# 定义训练参数
epochs = 20 # 训练轮数
batch_size = 32 # 批次大小

# 训练模型并在测试集上评估
for epoch in range(epochs):
    model.fit(X_train, y_train, batch_size=batch_size) # 在训练集上训练模型
    loss, acc = model.evaluate(X_test, y_test) # 在测试集上评估模型
    print(f"Epoch {epoch+1}: loss={loss:.4f}, acc={acc:.4f}") # 打印损失和准确率

这样,你就完成了一个Python的CNN模型分类股市秒级数据的示例。希望对你有帮助。👍

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

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