Trening og evaluering av et LSTM-basert rekurrent nevralt nettverk (RNN) for aksjeprisprediksjon diskuteres. Modellen lærer å forutsi fremtidige aksjepriser basert på historiske data gjennom en prosess som inkluderer å definere arkitekturen, konfigurere tapsfunksjonen og optimalisatoren, trene modellen og evaluere ytelsen.

• Modelldefinisjon: LSTM-modellen defineres ved bruk av PyTorch, med sentrale komponenter som input-størrelse, skjult lag-størrelse og antall lag. Modellen består av et LSTM-lag etterfulgt av et lineært lag for utgangsprediksjon. Modellen er utformet for å ta tidligere aksjepriser som input og forutsi prisen for neste tidssteg;

class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size=1, hidden_layer_size=50, num_layers=2, output_size=1):
super().__init__()
self.hidden_layer_size = hidden_layer_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, num_layers, batch_first=True)
self.linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size)

def forward(self, input_seq):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, input_seq.size(0), self.hidden_layer_size).to(input_seq.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, input_seq.size(0), self.hidden_layer_size).to(input_seq.device)
lstm_out, _ = self.lstm(input_seq, (h0.detach(), c0.detach()))
          last_time_step_out = lstm_out[:, -1, :]
predictions = self.linear(last_time_step_out)
return predictions

• Trening av modellen: i dette steget trenes modellen ved bruk av mean squared error (MSE) tapsfunksjon og adam-optimalisator. Modellen trenes over flere epoker, med tap beregnet og oppdatert for hver batch av treningsdata. Treningsløkken inkluderer fremover- og bakoverpropagering, der vektene optimaliseres for å minimere tapet. Under treningen overvåkes tapet for å sikre at modellen lærer effektivt;

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

• Evaluering: etter trening evalueres modellen på testdatasettet. Modellens prediksjoner sammenlignes med de faktiske aksjeprisene ved bruk av root mean squared error (RMSE) som evalueringsmetode. Denne metrikken måler forskjellen mellom predikerte og faktiske verdier, der lavere RMSE indikerer bedre ytelse. Evalueringsprosessen inkluderer også invers transformasjon av de skalerte prediksjonene for å få de faktiske prisverdiene til sammenligning;

• Ytelsesmetrikker: RMSE brukes for å vurdere hvor godt modellen presterer på ukjente data. En lavere RMSE-verdi indikerer at modellens prediksjoner er nærmere de faktiske verdiene. RMSE beregnes etter sammenligning av de predikerte verdiene med de faktiske, ikke-skalerte verdiene fra testdataene.

Oppsummert beskriver dette kapittelet prosessen med å trene og evaluere en LSTM-modell for tidsserieprognoser, med fokus på aksjeprisprediksjon. Viktige steg inkluderer modelldefinisjon, trening med MSE-tapsfunksjon og Adam-optimalisator, samt evaluering av modellen ved bruk av RMSE.