华量杯-股票预测， keras+LSTM

对每日a股数据取样，提取出包括时间序列类型指标，非时间序列类型指标以及股票分类属性指标；利用所提供的指标来预测t -1日的个股收益。

代码：clean.py

Keras安装之前，需要先安装好numpy,scipy。下面是在windows下的安装。

(1)安装pip

<pre class="brush:php;toolbar:false;">https://pypi.python.org/pypi/pip#downloads

下载对应版本的pip。如"pip-9.0.1.tar.gz (md5, pgp)"

然后解压，进入到pip-9.0.1这个目录中，运行下面的代码安装

<pre class="brush:php;toolbar:false;">python setup.py install

重启，使环境变量生效

（2）安装numpy

注意，不能用pip install numpy的方式安装，会缺少依赖的库。采用下面的方法：

下载numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl，(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy

下载好之后，进入到numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl所在目录，运行下面的命令安装：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">pip install numpy‑1.11.3+mkl‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl

（3）安装scipy

注意，不能用pip install scipy的方式安装，会报下面的错：

正确的做法是，采用下面的方法进行安装：

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首先，下载scipy‑0.19.0‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl，(由于我的python版本是2.7.9,是windows 64位)下载的地址为：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy

下载好之后，进入到scipy‑0.19.0‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl所在目录，运行下面的命令安装：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">pip install scipy‑0.19.0‑cp27‑cp27m‑win_amd64.whl

（4）安装keras 运行下面的命令：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">pip install keras

现在keras己经安装好了。接下来就可以用Keras提供的LSTM进行训练了！

2. 训练，测试，评估

在运行代码前需要把keras的backend改一下，改成theano，而不用tensorflow。因为theano在keras安装时己经安装好了，而tensorflow还要重新安装。首先找到keras.json文件，在下面的目录：

<pre class="brush:php;toolbar:false;">C:\Users\zhangyanni\.keras\keras.json

然后把下面"backend": "tensorflow" 中的tensorflow改成theano

接下来，就可以运行predict.py了

代码: predict.py

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