BiLSTM 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
前言
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涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。
在数据科学领域中，时间序列预测一直是一个重要且挑战性的任务。随着深度学习技术的兴起，特别是循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的引入，时间序列预测的性能得到了显著提升。在这些模型中，双向长短期记忆网络（BiLSTM）因其能够同时捕获序列中的前向和后向信息，而在许多应用中表现出色。
在本文中，我们将探讨如何使用PyTorch框架实现基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的多变量时间序列预测模型。多变量时间序列预测涉及多个输入变量和一个或多个输出变量，这些变量随时间变化并可能相互影响。通过利用BiLSTM的双向特性，我们的模型将能够同时考虑历史数据和未来趋势，从而更准确地预测时间序列的未来值。
BiLSTM 实现股票多变量时间序列预测
- 1. 股票时间序列数据
- 1.1 数据预处理
- 1.2 数据可视化
- 2. 时间数据特征工程(APPL)
- 2.1 特征缩放（归一化）
- 2.2 数据集划分（TimeSeriesSplit）
- 2.3 数据集张量（TensorDataset）
- 3. 构建时间序列模型（BiLSTM）
- 3.1 构建Bi-LSTM 模型
- 3.2 定义模型、损失函数与优化器
- 4. 模型训练与可视化
- 4.1 模型训练与权重更新（保存最佳模型）
- 4.2 可视化训练过程（Loss损失）
- 5. 模型评估与可视化
- 5.1 评估指标（MAE、RMSE、MAPE）
- 5.2 反归一化
- 5.3 结果可视化
- 6. 模型预测