揭秘：如何用思想增强型LSTM网络精准预测股价？

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写在前面的话：本文介绍了一种创新模型——“思想增强型 LSTM”，用于提升股价预测的准确性。该模型在每个时间步生成抽象的“思想”表征，与 LSTM 输出结合，捕捉股价序列的复杂模式。通过实验证明，这种方法在股价预测上优于传统 LSTM，这为您的金融投资提供了一种新的技术工具，我会在文末附上全部源码和Google Colab笔记本运行环境地址，感兴趣的朋友不妨一探究竟。

一、了解 LSTM 网络

长短期记忆（LSTM）网络是一种递归神经网络（RNN），旨在捕捉连续数据中的长期依赖关系。与标准 RNN 不同的是，LSTM 可以选择性地记忆或遗忘长序列中的信息，这使其对股票价格预测等时间序列预测任务尤为有效。

1. LSTM 网络的核心在于其单元结构，主要由以下几个部分组成：

LSTM 利用这些方程更新其单元状态，并在每个时间步产生输出：

f_t = σ(W_f · [h_(t-1), x_t] + b_f) i_t = σ(W_i · [h_(t-1), x_t] + b_i) o_t = σ(W_o · [h_(t-1), x_t] + b_o) c̃_t = tanh(W_c · [h_(t-1), x_t] + b_c) c_t = f_t * c_(t-1) + i_t * c̃_t h_t = o_t * tanh(c_t)
f_t = σ(W_f - [h_(t-1), x_t] + b_f) i_t = σ(W_i - [h_(t-1), x_t] + b_i) o_t = σ(W_o - [h_(t-1)、x_t] + b_o) c̃_t = tanh(W_c - [h_(t-1), x_t] + b_c) c_t = f_t * c_(t-1) + i_t * c̃_t h_t = o_t * tanh(c_t)

f_t、i_t、o_t 分别是遗忘门、输入门和输出门
c_t 是单元状态
h_t 是隐藏状态
x_t 是 t 时刻的输入
W 和 b 是权重矩阵和偏置向量
σ 是正余弦函数。

2. LSTM 的工作流程可以概括为以下几个步骤：

3. LSTM 网络在多个领域表现出色，以下是一些典型应用：

我也曾写过几篇涉及 LSTM 的文章，感兴趣的朋友可以点击下面的链接阅读：

二、思维增强 LSTM 简介

传统的LSTM模型无疑具有强大的功能，但我们的愿景是将其推向一个新的高度。我们计划通过引入一种“思维”机制来进一步提升其性能。我们的创新思路在于，为输入序列的每一个时间步生成一种抽象的表征——我们称之为“思想”。将这些“思想”融合在一起，并与LSTM的输出相结合，以此来实现更为精准的预测。这就像是在LSTM的大脑中植入一颗思考的种子，让它能够以更接近人类思维的方式理解和预测数据。

这种方法受到注意力机制概念的启发，但我们并不是专注于输入的特定部分，而是产生更高层次的抽象（思维），从而捕捉整个序列中的复杂模式。

三、代码实现

我们的实现被称为 LSTMWithThoughts，它扩展了基本的 LSTM 架构：

class LSTMWithThoughts(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, thought_dim, num_thoughts, output_dim):
        super(LSTMWithThoughts, self).__init__()
        self.encoder = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.thought_generator = nn.Linear(hidden_dim, num_thoughts * thought_dim)
        self.mlp_combine_thoughts = nn.Sequential(
            nn.Linear(num_thoughts * thought_dim, thought_dim),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(thought_dim, thought_dim)
        )
        self.output_layer = nn.Linear(hidden_dim + thought_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        # LSTM encoding
        _, (h_enc, _) = self.encoder(x.unsqueeze(1))  # Add sequence dimension
        h_last = h_enc[-1]

        # Generate thoughts
        thoughts = self.thought_generator(h_last)

        # Apply MLP to combine thoughts
        combined_thoughts = self.mlp_combine_thoughts(thoughts)

        # Combine with last hidden state
        combined_rep = torch.cat((combined_thoughts, h_last), dim=-1)

        # Predict next price
        prediction = self.output_layer(combined_rep)
        return prediction

主要组成部分：

LSTM 编码器：处理输入序列，为每个时间步生成隐藏状态。
思维生成器：为每个隐藏状态创建一个思维向量。
思维组合器：将所有思维向量合并为单一的综合思维表征。
输出层：将最终的 LSTM 隐藏状态与综合思维相结合，做出最终预测。

The forward pass：

使用 LSTM 对输入序列进行编码。
为每个时间步生成想法。
将这些想法合并为一个表征。
将组合思想与最终的 LSTM 隐藏状态合并。
得出最终预测结果。

这种架构使模型既能利用 LSTM 的顺序处理能力，又能利用抽象的 “思维 “表征，从而捕捉股价数据中更多细微的模式。

四、输出成果

1. Reliance.NS

平均绝对误差 (MAE)：32.8966
平均绝对百分比误差 (MAPE)：0.0184
测试平均绝对误差 (MAE)：33.4168
测试平均绝对百分比误差 (MAPE)： 0.01430.0143

2. SBIN.NS

平均绝对误差 (MAE)：6.5945
平均绝对百分比误差 (MAPE)：0.0206
测试平均绝对误差 (MAE)：7.9423
测试平均绝对百分比误差 (MAPE)： 0.01430.0143

3. Manali Petro

平均绝对误差 (MAE)：3.1939
平均绝对百分比误差 (MAPE)：0.1065
测试平均绝对误差 (MAE)：1.8901
测试平均绝对百分比误差 (MAPE)： 0.02110.0211

五、观点总结

我们上面的文章中尝试了一种方法，即：网络在给出最终预测之前会进行更多的思考。它会反思之前的隐藏状态，然后将这些组合成一个思想向量，用它来预测未来。我还认为这可以进一步与策略网络结合起来，通过奖励机制进一步优化预测结果。这就像是给网络装上了一个智慧的大脑，让它能够更有效地学习和进化。

传统LSTM网络能够处理长期依赖问题，但在股价预测任务中可能需要进一步的增强。
通过引入“思想”机制，可以使LSTM网络生成更高层次的抽象表示，从而提高对股价时间序列的预测能力。
LSTMWithThoughts模型的关键在于它能够结合LSTM的隐藏状态和生成的思维表征，合成出更为全面的特征，用于最终的预测。
实验结果表明，相较于传统LSTM，思想增强型LSTM在股价预测上取得了更好的性能。
未来的研究可能会将思想增强型LSTM与策略网络结合，通过奖励机制进一步优化预测结果。

代码示例和 Google Colab 笔记本地址如下：

https://colab.research.google.com/drive/10k_L1ISBoL5kKBlHWU_oDnP4ZFimGHDC?usp=sharing

感谢您阅读到最后，希望本文能给您带来新的收获。祝您投资顺利！如果对文中的内容有任何疑问，请给我留言，必复。

本文内容仅仅是技术探讨和学习，并不构成任何投资建议。

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二、思维增强 LSTM 简介

三、代码实现

四、输出成果

五、观点总结

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