作者：老余捞鱼
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写在前面的话：
在财务预测领域，准确预测股票价格是一项具有挑战性但至关重要的任务。传统方法通常难以应对股票市场固有的波动性和复杂性。这篇文章介绍了一种创新方法，该方法将长短期记忆 （LSTM） 网络与基于评分的微调机制相结合，以增强股票价格预测。我们将以 Reliance Industries Limited 的股票作为我们的案例研究，展示这种方法如何潜在地提高预测准确性。
一、核心理念
受 RLHF 的启发，我们尝试在时间序列预测中应用相同的概念，RLHF的概念因为ChatGPT的出现，可能第一次出现在大多数人的眼里，RLHF 是 "Reinforcement Learning from Human Feedback" 的缩写，这是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。在这种方法中，人工智能（AI）系统通过执行任务并接收人类评估者对其行为的反馈来学习。这种方法特别适用于那些难以用传统奖励函数明确定义任务成功与否的情况。回到正题，我们的方法围绕三个关键组成部分：
1. 用于初始股票价格预测的LSTM模型
2.评估这些预测质量的评分模型
3.使用评分模型的输出来优化 LSTM 性能的微调过程
通过集成这些组件，我们的目标是创建一个更具适应性和准确性的预测系统，从而更好地捕捉股价变动的细微差别。
二、架构概述
1. LSTM 模型：
我们系统的核心是 LSTM 神经网络。LSTM 特别适合于股票价格等时间序列数据，因为它们能够捕获数据中的长期依赖关系。我们的 LSTM 模型将一系列历史股票价格作为输入，并预测序列中的下一个价格。
2. 评分模型：
评分模型是一个单独的神经网络，旨在评估 LSTM 预测的质量。它采用原始价格序列和 LSTM 的预测作为输入，输出一个表示 LSTM 预测预测准确性的分数。
3. 微调机制：
该组件使用评分模型生成的分数来调整 LSTM 的训练过程。在微调过程中，从评分模型获得较高分数的预测会得到更大的权重，从而鼓励 LSTM 学习模式，从而获得更准确的预测。
三、工作流程
1. 数据准备：
我们首先使用 yfinance 库获取 Reliance Industries Limited 的历史股票价格数据。然后，这些数据被预处理并拆分为适合 LSTM 训练的序列。
2. 初始 LSTM 训练：
LSTM 模型在部分历史数据上进行训练。这为我们提供了一个能够做出合理股票价格预测的基准模型。
3. 评分模型训练：
我们使用另一部分数据来训练评分模型。该模型通过将 LSTM 的预测与实际股票价格进行比较来学习评估 LSTM 预测的质量。
4. 微调过程：
使用数据的第三部分，我们对 LSTM 模型进行微调。在此过程中，我们使用评分模型来评估每个预测。LSTM 的学习率会根据这些分数进行调整，使其能够更专注于改进评分模型认为不太准确的预测。
5. 评估：
最后，我们在测试集上评估原始 LSTM 和微调后的 LSTM 的性能，比较它们的预测以评估微调方法的有效性。
四、代码实现
让我们将代码分解为多个部分并详细解释每个部分。
1. 导入库并设置环境
import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import torch.nn
import torch.nn import
torch.optim
as optim from torch.utils.data import TensorDataset， DataLoader
import matplotlib.pyplot as plt
device = torch.device（“cuda” if torch.cuda.is_available（） else “cpu”）
print（f“Using device：{device}”）此部分导入所有必要的库。我们使用 yfinance 来获取股票数据，使用 numpy 和 pandas 进行数据操作，使用 sklearn 进行数据预处理，使用 torch 构建和训练神经网络，使用 matplotlib 进行可视化。我们还设置了 PyTorch 将用于计算的设备（CPU 或 GPU）。
2. 数据获取和预处理
reliance = yf.Ticker(“RELIANCE.NS”)
data = reliance.history(period=”max”)[‘Close’].values.reshape(-1, 1)scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
data_normalized = scaler.fit_transform(data)def create_sequences(data, seq_length):
sequences = []
targets = []
for i in range(len(data) — seq_length):
seq = data[i:i+seq_length]
target = data[i+seq_length]
sequences.append(seq)
targets.append(target)
return np.array(sequences), np.array(targets)seq_length = 60 # 60 days of historical data
X, y = create_sequences(data_normalized, seq_length)在这里，我们获取 Reliance Industries Limited 股票的历史收盘价。我们使用 MinMaxScaler 对数据进行归一化，以确保所有值都在 0 到 1 之间，这有助于训练神经网络。
“create_sequences”功能至关重要。它将我们的时间序列数据转换为适合 LSTM 训练的格式。对于每个数据点，它会创建一个前 60 天 （seq_length） 的序列作为输入，并以第二天的价格为目标。
3. 数据切分
lstm_split = int(0.5 * len(X))
scoring_split = int(0.75 * len(X))X_lstm, y_lstm = X[:lstm_split], y[:lstm_split]
X_scoring, y_scoring = X[lstm_split:scoring_split], y[lstm_split:scoring_split]
X_finetuning, y_finetuning = X[scoring_split:], y[scoring_split:]lstm_train_split = int(0.8 * len(X_lstm))
X_lstm_train, y_lstm_train = X_lstm[:lstm_train_split], y_lstm[:lstm_train_split]
X_lstm_test, y_lstm_test = X_lstm[lstm_train_split:], y_lstm[lstm_train_split:]我们将数据分为三个主要部分：
1. LSTM 训练和测试
2.评分模型训练
3.微调
这确保了我们流程的每个阶段都使用单独的数据，防止数据泄露，并对我们的方法进行公平评估。
4. LSTM 模型定义
class LSTMModel(nn.Module):def __init__(self, input_size=1, hidden_size=50, num_layers=2, output_s