神经网络（NeuralNetworks）是一种用训练数据拟合目标函数的黑箱模型，只要数据量足够大，它可以拟合出输入到输出之间的任意函数关系。
本篇教程我们将使用神经网络进行股市的预测，利用数据样本学习，得到相关因素预测股票走势。
01
问题描述
1）数据
首先我们预设一组数据，下图为股票上证指数2019年07月到2019年09月的30天开盘价格和收盘价格。
▍股票开盘和收盘价格
2）网络结构
设计三层神经网络，隐含层包括25个节点，利用所设计的神经网络来预测股票的收盘均价。
3）可视化
可建立一个30行2列的矩阵存储股票数据，矩阵的第一列输入上列数据中的股票开盘价格，第二列输入股票的收盘价格，如果股票的收盘价格高于开盘价格则用红色显示，反之则用绿色显示，可视化股票数据如下图所示。采用本实例所设计的神经网络预测股票收盘均价，并可视化预测结果。
▍股票价格柱形图
02
实现代码
Python实现代码如下所示：
importtensorflow as tf
importnumpy as np
importmatplotlib.pyplot as plt
date = np.linspace(1,30,30)
beginPrice = np.array([2923.19,2928.06,2943.92,2946.26,2944.40,2920.85,2861.33,2854.58,2776.69,2789.02,
2784.18,2805.59,2781.98,2798.05,2824.49,2762.34,2817.57,2835.52,2879.08,2875.47,
2887.66,2885.15,2851.02,2879.52,2901.63,2896.00,2907.38,2886.94,2925.94,2927.75])
endPrice = np.array([2937.36,2944.54,2941.01,2952.34,2932.51,2908.77,2867.84,2821.50,2777.56,2768.68,
2794.55,2774.75,2814.99,2797.26,2808.91,2815.80,2823.82,2883.10,2880.00,2880.33,
2883.44,2897.43,2863.57,2902.19,2893.76,2890.92,2886.24,2924.11,2930.15,2957.41])
for i in range(0,30): #画柱状图
dateOne = np.zeros([2])
dateOne[0] = i;
dateOne[1] = i;
priceOne = np.zeros([2])
priceOne[0] = beginPrice[i]
priceOne[1] = endPrice[i]
ifendPrice[i]>beginPrice[i]:
plt.plot(dateOne,priceOne,'r',lw=6)
else:
plt.plot(dateOne,priceOne,'g',lw=6)
plt.xlabel("date")
plt.ylabel("price")
# 网络结构：X(30x1)*w1(1x25)+b1(1*25) = hidden_layer(30x25)
# hidden_layer(30x25)*w2(25x1)+b2(30x1) = output(30x1)
# X->hidden_layer->output
dateNormal = np.zeros([30,1])
priceNormal = np.zeros([30,1])
#归一化
for i in range(0,30):
dateNormal[i,0] = i/29.0;
priceNormal[i,0] = endPrice[i]/3000.0;
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
y = tf.placeholder(tf.float32,[None,1])
# X->hidden_layer
w1 = tf.Variable(tf.random_uniform([1,25],0,1))
b1 = tf.Variable(tf.zeros([1,25]))
wb1 = tf.matmul(x,w1)+b1
layer1 = tf.nn.relu(wb1) # 激励函数
# hidden_layer->output
w2 = tf.Variable(tf.random_uniform([25,1],0,1))
b2 = tf.Variable(tf.zeros([30,1]))
wb2 = tf.matmul(layer1,w2)+b2
layer2 = tf.nn.relu(wb2)
loss = tf.reduce_mean(tf.square(y-layer2)) #y为真实数据， layer2为网络预测结果
#梯度下降
train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.1).minimize(loss)
withtf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer())
for i in range(0,20000):
sess.run(train_step,feed_dict={x:dateNormal,y:priceNormal})
#预测， X w1w2 b1b2 -->layer2
pred = sess.run(layer2,feed_dict={x:dateNormal})
predPrice = np.zeros([30,1])
for i in range(0,30):
predPrice[i,0]=(pred*3000)[i,0]
plt.plot(date,predPrice,'b',lw=1)
plt.show()
03
运行结果
运行以上代码可视化神经网络的预测结果如下图所示。
▍可视化股票价格预测结果
04
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