[pytorch+lstm]实战(预测股价涨跌,二分类)问题:我有一份表格式的股票的数据, 其中包含100只股票,每只股

我们首先需要理解LSTM模型对输入数据的要求。LSTM通常用于处理序列数据，对于股票预测，我们通常将一段时间内的数据作为一个序列，然后预测下一个时间点的涨跌。

假设我们有100只股票，每只股票500天，每天14个特征。我们想要预测未来一天是涨还是跌（二分类问题).

一种常见的方法是：对于每只股票，我们使用过去N天的数据来预测下一天的涨跌。因此，我们需要将数据重构为样本，每个样本是一个序列（长度为N，包含N天的数据，每天有14个特征），对应的标签是下一天的涨跌（例如，如果收盘价上涨则为1，否则为0）。

步骤：

具体处理：
假设原始数据是一个二维数组，形状为（100*500，14），其中前500行是第一只股票，接着500行是第二只股票,接着500行是第三只股票...但更常见的是，我们有一个三维数组，形状为（100, 500, 14），即（股票数量，时间步长，特征数）。

但是，如果原始数据是每行一只股票一天的数据，并且按股票顺序排列（即前500行是股票1，接着500行是股票2,接着500行是股票3...），那么我们可以先reshape成（100, 500, 14）。

然后，对于每只股票，我们生成一系列长度为N的序列，以及对应的标签。

例如，对于一只股票，我们有500天数据，使用过去N天，那么我们可以生成500-N个样本(也就是500-N个序列).

因此，总样本(及:总序列数)数为：100 * (500 - N)

注意：在生成样本时，我们需要确保每个样本的标签是下一天的涨跌。这里涨跌可以根据收盘价（假设收盘价是其中一个特征）来定义，比如如果下一天的收盘价高于当前收盘价，则标签为1，否则为0。

假设收盘价是第3个特征（索引为2），那么我们可以这样计算标签。

具体步骤：

将原始数据reshape为（100, 500, 14）
确定序列长度N
初始化两个空列表，一个用于存储样本（序列），一个用于存储标签。
对于每只股票，从索引N开始到索引499（最后一天）结束，取每个位置i的前N天数据作为样本，然后取i+1天的收盘价与i天的收盘价比较，设置标签。
注意：我们只能到499，因为i+1不能超过499（因为我们只有500天，索引从0到499，所以i最大为498，但我们是从N开始，所以i最大为498，实际上我们取样本的时候，最后一个样本是第498天（索引498）的前N天，然后预测第499天。所以标签是用第499天和第498天的收盘价比较。

但是注意：我们共有500天，所以对于每只股票，我们可以生成500-N个样本。例如，N=20，那么每只股票有480个样本(也就是序列)。

另外，注意：在训练LSTM时，我们通常需要对特征进行归一化。这里我们可以对每只股票的特征分别归一化，因为不同股票的价格范围可能不同，通常建议对每只股票单独归一化, 不要所有股票的数据放在一起进行归一化.

归一化：对于每只股票，我们使用其自身的均值和标准差对每个特征进行归一化。注意：在归一化时，我们不应该使用未来的数据，所以我们应该用每个样本序列内的数据来计算均值和标准差，或者更常用的，使用训练集的统计量来归一化训练集和测试集。但这里我们只是生成样本，可以在后续划分训练集和测试集后再归一化。
但是，如果我们使用每只股票的全部数据(比如500天的数据)来归一化，可能会存在数据泄露。所以更好的做法是：先划分训练集和测试集（按股票划分或按时间划分），然后使用训练集的统计量来归一化训练集和测试集。
由于我们是用过去N天预测下一天，所以我们可以按时间划分训练集和测试集。例如，前80%的时间步(也就是序列)作为训练集，后20%作为测试集。但是注意，我们不能打乱顺序，因为时间序列是有顺序的。
另一种划分是按股票划分，比如80%的股票作为训练集，20%作为测试集。

这里，我们假设按股票划分训练集和测试集。那么我们可以先划分股票，然后对训练集和测试集分别归一化（使用训练集的均值和标准差归一化训练集和测试集，注意测试集使用训练集的统计量）。

步骤：

但是，注意：归一化时，我们是在每个特征上进行的，即对每个特征，我们使用训练集中所有样本（所有股票的所有时间步）的均值和标准差。但是，如果我们按股票划分，我们可以这样计算训练集的均值和标准差：

训练集数据形状为（80, 500, 14），我们可以将其reshape为（80*500, 14）然后计算每个特征的均值和标准差。

代码步骤：

假设原始数据已经按股票顺序排列，每只股票500天，我们可以这样处理：

注意：我们假设原始数据是一个二维数组，形状为（100*500, 14），我们首先将其reshape为（100, 500, 14）

步骤：