DSAI_HW2 Stock Forcasting

本作業所使用的 time series 模型為 LSTM ，並以前五天的資料來當作每次預測的依據，去預測接下來後一天的資料。

Environment

• Python 3.8.3
• Ubuntu 20.04.2 LTS

Requirement

• pandas == 1.2.3
• keras == 2.4.3
• matplotlib == 3.2.2
• numpy == 1.19.5
• sklearn == 0.24.1
• pydot == 1.4.2
• graphviz == 0.16

Build

Install requirement.txt

pip3 install -r requirements.txt

執行 trader.py。 Input 和 Output path 已經有一份default定義在trader.py里了.

python3 trader.py dataset/training.csv dataset/testing.csv output.csv

建議直接執行ipynb檔案來直接看我們在各個區塊的輸出結果。

Input data

Input的data為來自NASDAQ:IBM。在這份資料中有共有1476個 entries 和 4 個 features。而本模型只使用的features為 close，而testing data則為20個entries。

Scaling

為了加快模型收斂找到最佳參數組合，這裡使用MinMaxScaler把資料重新scaling成 -1 至 1 之間。

Model Structure

Training

epochs設定為100，最後loss約位於0.0014左右：

Prediction Result

以此模型進行往後20天的股票之預測結果。

Action Decision

由於題目規定允許買空與賣空之動作，基於準確的預測結果，在決定買賣動作時，我們會觀察兩天後與三天後的曲線變化的預測，並分為以下情形：

• 當目前持有股票時： 若曲線向下，則賣，反之則不做動作
• 當目前無股票時： 若曲線向下，則賣空，反之則買
• 當目前賣空時： 若曲線向上，則買，反之則不做動作

觀察兩天後而不是一天後的目的在於當股票在持續漲跌時，可以利用買空與賣空動作獲得更大的利潤，由於一天只能買賣一張股票，故提早兩天預測。

最後產出之Actoin Table：

預測獲利經由test_calculator計算後可得約為8.87

Keywords

• Stock
• Forecasting
• LSTM
• RNN
• Multivariables