在这个教程中，我们将学习如何使用 PyTorch 进行股票定价预测。我们将从基础概念开始，逐步深入到复杂的模型和策略。

教程内容

  1. 环境搭建

    • 安装 PyTorch
    • 准备数据集

  2. 数据预处理

    • 数据清洗
    • 特征工程

  3. 模型构建

    • 线性回归
    • 卷积神经网络 (CNN)
    • 循环神经网络 (RNN)

  4. 模型训练与评估

    • 训练模型
    • 评估模型性能

  5. 模型部署

    • 部署到生产环境
    • 实时预测

环境搭建

首先，我们需要安装 PyTorch。你可以通过以下命令进行安装：

pip install torch torchvision

接下来，我们需要准备数据集。一个常用的股票数据集是 Yahoo Finance

数据预处理

在数据预处理阶段，我们需要对数据进行清洗和特征工程。以下是一些常用的方法：

  • 数据清洗：去除缺失值、异常值等。
  • 特征工程：创建新的特征、标准化数据等。

模型构建

在模型构建阶段，我们可以选择不同的模型进行股票定价预测。以下是一些常用的模型：

  • 线性回归：适用于简单的线性关系。
  • 卷积神经网络 (CNN)：适用于图像数据。
  • 循环神经网络 (RNN)：适用于序列数据。

模型训练与评估

在模型训练与评估阶段，我们需要训练模型并评估其性能。以下是一些常用的评估指标：

  • 均方误差 (MSE)：衡量预测值与真实值之间的差异。
  • 均方根误差 (RMSE)：MSE 的平方根。

模型部署

最后，我们需要将模型部署到生产环境。以下是一些常用的部署方法：

  • 使用 Flask 或 Django 框架构建 Web 服务
  • 使用 TensorFlow Serving

扩展阅读

希望这个教程能帮助你入门 PyTorch 股票定价预测。祝你学习愉快！🎉