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前言
相信大家這幾天或多或少的都開始關注到股市了，雖然我還不是很懂裡面的一些套路，但是從最近各個公眾號的推送裡面，我也看到最近的股市確實是形勢大好。對很多人來說，股票就和房價一樣，他的升與降牽動著眾多人的心。這幾天很多qq群、微信群都開始討論起股票了，各位坊間大神也紛紛開始預測各種股票走勢了。
股票價格是典型的時間序列數據（簡稱時序數據），會受到經濟環境、政府政策、人為操作多種複雜因素的影響，所以說股票價格預測是一件非常唬人的事情。但是基於歷史數據，以股票價格為例，介紹如何對時序數據進行預測，仍然值得一做。
不過今天我們不聊股市，因為我也不是很懂，今天我們來聊聊我們知道的東西。如今深度學習在金融市場的應用越來越廣泛，我們能否利用已有的歷史數據通過深度學習的方式來進行預測呢？
準備工作
答案自然是可以的，雖然我們無法非常準確的進行預測，但是作為一個深度學習入手的項目是完完全全可以的。
實驗環境
老樣子，以免出現因環境導致的問題，先將實驗環境列出：
- MacOS 10.14.3
- Python 3.6.8（Anaconda）
- Jupyter Notebook
- 使用的包有：
- TensorFlow
- Keras
- numpy
- matplotlib
- pandas
數據
此次實驗，我們採用STATWORX的 S&P500股價數據，該數據集爬取自Google Finance API，已經進行過缺失值處理。他們的官方網站是：https://www.statworx.com/。
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數據預覽
在這裡我們還是使用pandas，主要用於數據清洗和整理
執行 data.info()可以查看特徵的概要：
從上述結果可知：該數據集數據共502列，41266行，502列分別為：
- DATE：該行數據的時間戳
- SP500：可以理解為大盤指數
- 其他：可以理解為500支個股的股價
查看數據的前五行
data.head()
繪製大盤趨勢折線圖
plt.plot(data['SP500'])
結果如下：
Tips：此次實驗的調試環境為Jupyter Notebook，我們最好在開頭導入 matplotlib包的時候在加一行 %matplotlibinline，這樣就可以在Jupyter Notebook中內嵌繪圖，並且省略掉plt.show()這一步。
數據整理
在這裡，我們需要將數據集分為訓練和測試數據。分配比為8:2，即訓練數據包含總數據集的80％。當然在這之前我們需要先將 DATE這個無關變量捨去。
我們來查看一下訓練集和測試集的 shape：
數據歸一化
將屬性縮放到一個指定的最大和最小值（通常是（-1，1））之間，這可以通過 sklearn.preprocessing.MinMaxScaler類實現。
使用這種方法的目的包括：
- 對於方差非常小的屬性可以增強其穩定性。
- 維持稀疏矩陣中為0的條目。
預測
在此次預測過程中，我採用TensorFlow這個深度學習框架，它是目前領先的深度學習和神經網絡計算框架。這一部分推薦有基礎的人閱讀，在這推薦我還在整理的 ，有興趣的可以瞭解下。
這裡我們需要解決的問題是：
使用當前時刻的500支個股股價，預測當前時刻的大盤指數。即一個迴歸問題，輸入共500維特徵，輸出一維，即 [None,500]=>[None,1]設置X與Y
這裡的x和y是已經分類好的數據集，只是用X和Y兩個變量表示，可以理解為函數里面的X和Y。
設置超參數
這裡我們設置了幾個超參數， input_dim表示輸入數據的維度，即500。 output_dim表示輸出數據的維度，即1。在該模型中設置了4層隱藏層，第一層包含1024個神經元，略大於輸入大小的兩倍。 後續的隱藏層總是前一層的一半大小，即分別為512,256和128個神經元。 每個後續層的神經元數量的減少壓縮了網絡在先前層中識別的信息。 當然，其他網絡架構和神經元配置也是可能的，只是由於本文只是一個入門的項目所以並未深究。
在機器學習中，超參數是在開始學習過程之前設置值的參數，而不是通過訓練得到的參數數據。通常情況下，需要對超參數進行優化，給學習機選擇一組最優超參數，以提高學習的性能和效果。
設置佔位符（placeholder）
為了適應我們的模型，我們需要兩個佔位符：X（神經網絡的輸入）和Y（神經網絡的輸出）。
設置神經網絡
根據之前設置好的超參數進行神經網絡的配置，其中w為權重，b為偏置值
瞭解輸入層，隱藏層和輸出層之間所需的變量尺寸非常重要。作為多層感知器(MLP，這裡使用的網絡類型)的一個經驗法則，前一層的第二維是當前層中權重矩陣的第一維。這可能聽起來很複雜，但實質上只是每個圖層都將其輸出作為輸入傳遞到下一圖層。偏差維度等於當前圖層的權重矩陣的第二維度，其對應於該層中的神經元的數量。
設置網絡體系結構
在定義所需的權重和偏置變量後，需要指定網絡拓撲結構和網絡結構。因此，佔位符(數據)和變量(權重和偏置)需要組合成一個連續矩陣乘法系統。
此外，網絡的隱藏層需要被激活函數激活。激活函數是網絡體系結構的重要組成部分，因為它們將非線性引入到系統中。這裡採用最常見的ReLU激活函數。
下圖說明了網絡架構。 該模型由三個主要構建塊組成。 輸入層，隱藏層和輸出層。 該體系結構稱為前饋網絡。 前饋表示該批數據僅從左向右流動。 其他網絡架構，例如遞歸神經網絡，也允許數據在網絡中“向後”流動。
設置損失函數（loss function）和優化器（Optimizer）
這一部分沒啥好說的，記住這麼寫就可以了，想了解的話可以去https://juejin.im/post/5c751da2f265da2dba022fd9中瞭解下。
執行訓練過程
在定義好神經網絡的佔位符，結構，損失函數函數和優化器之後，我們就可以開始對模型進行訓練了。訓練數據集分為n / batch_size批次，這些批次按順序送入網絡。 此時佔位符X和Y開始起作用。 它們存儲輸入和目標數據，並將它們作為輸入和目標呈現給網絡。
數據X分批次流經網絡，直到到達輸出層。 在那裡，TensorFlow將模型預測與當前批次中實際觀察到的目標Y進行比較。 之後，TensorFlow進行優化步驟並更新與所選學習方案相對應的網絡參數。 更新了權重和偏差後，對下一批進行採樣，並重復該過程。 該過程將繼續，直到所有批次都已呈現給網絡。對所有數據進行一次全面掃描被稱為一個epoch（輪）。
一旦達到了最大數量的epochs或用戶定義的另一個停止標準，網絡的訓練就會停止。
運行結果為：
MSE Train: 9.56518e-05
MSE Test: 0.0025863606
MSE Train: 6.0618047e-05
MSE Test: 0.0025002975
MSE Train: 0.00014856807
MSE Test: 0.0017371146
MSE Train: 0.00016200903
MSE Test: 0.0025396077
MSE Train: 0.00010259051
MSE Test: 0.0030134947
MSE Train: 7.979905e-05
MSE Test: 0.0023832247
MSE Train: 5.92488e-05
MSE Test: 0.0032762515
MSE Train: 8.747634e-05
MSE Test: 0.004848172
MSE Train: 8.5051965e-05
MSE Test: 0.0032768336
最後測試集的loss在0.003左右，可以說是比較精確了。
可視化訓練結果：
有很多方法可以進一步改善這一結果：增加隱藏層和改進神經元的設計，選擇不同的初始化和激活方案，提前停止等等。 此外，不同類型的深度學習模型，例如循環神經網絡，可以在此任務上實現更好的性能。 但是，這不是這篇介紹性文章的範圍。有興趣的小夥伴可以自行查找資料。
結論
正如開頭所說，股票的價格會受到經濟環境、政府政策、人為操作多種複雜因素的影響，真正想要預測股市走向單靠這篇文章裡面所敘述的遠遠不夠，本文旨在結合時下熱點進行一次有關TensorFlow的技術推薦。
TensorFlow的發佈是深度學習研究中的一個里程碑事件。作為一個學生，筆者也在積極的學習中，有興趣學習的小夥伴可以在公眾號後臺回覆「TensorFlow視頻」獲取一份質量較高的TensorFlow視頻，也可以添加我的微信一起交流進步。
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