基于LSTM长短期记忆网络的多变量股票价格预测

LSTM是一种特殊的递归神经网络（RNN），它能够学习长期依赖关系。由于其独特的记忆单元设计，LSTM能够克服传统RNN的梯度消失问题，使得它更适合处理具有长序列历史数据的问题，如股票价格预测。
首先，我们需要安装MATLAB的Deep Learning Toolbox。如果你还没有安装，可以从MATLAB官网下载并安装。
接下来，我们将使用MATLAB来构建一个简单的LSTM网络。以下是一个基本的代码示例：

% 导入数据
data = readmatrix('stock_prices.csv'); % 假设你的股票价格数据存储在CSV文件中
inputData = data(:, 1:end-1); % 假设最后一列是目标价格
targetData = data(:, end);
% 数据预处理
inputData = inputData(:, 2:end); % 假设我们使用除日期外的其他所有变量作为输入特征
targetData = targetData(:, 1); % 我们只预测一个目标，即下一个时间步的股票价格
% 分割数据集
trainInputs = inputData(1:end-20, :); % 用于训练的数据，不包括最后的20个时间步
trainTargets = targetData(1:end-20, :); % 对应的目标值
testInputs = inputData(end-19:end, :); % 用于测试的数据，最后20个时间步
testTargets = targetData(end-19:end, :); % 对应的真实目标值
% 创建LSTM网络
numFeatures = size(trainInputs, 2);
numResponses = 1;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(numFeatures)
lstmLayer(50,'OutputMode','last') % 50个LSTM单元
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer];
% 训练网络
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs',100, ...
'GradientThreshold',1, ...
'InitialLearnRate',0.005, ...
'LearnRateSchedule','piecewise', ...
'LearnRateDropPeriod',125, ...
'LearnRateDropFactor',0.2, ...
'Verbose',0, ...
'Plots','training-progress');
net = trainNetwork(trainInputs,trainTargets,layers,options);

在上述代码中，我们首先导入了股票价格数据，并将其分为输入数据和目标数据。然后，我们对数据进行了一些预处理，例如删除日期列和只预测一个目标（下一个时间步的股票价格）。接下来，我们将数据集分割为训练集和测试集。然后，我们创建了一个包含一个输入层、一个LSTM层和一个全连接层的LSTM网络。最后，我们使用训练选项训练了网络。这个训练过程将持续100个epochs，使用ADAM优化器和动态学习率调整。在训练过程中，我们可以监视网络的训练进度。
一旦我们训练好了网络，我们就可以使用它来预测股票价格了。以下是一个简单的代码示例：

% 预测股票价格
predictedPrices = predict(net, testInputs);

在这个例子中，我们使用训练好的网络对测试集中的股票价格进行了预测。