O treinamento e a avaliação de uma rede neural recorrente (RNN) baseada em LSTM para previsão de preços de ações são discutidos. O modelo aprende a prever preços futuros de ações com base em dados passados por meio de um processo que inclui a definição da arquitetura, configuração da função de perda e do otimizador, treinamento do modelo e avaliação de seu desempenho.

• Definição do modelo: o modelo LSTM é definido utilizando PyTorch, com componentes principais como o tamanho da entrada, tamanho da camada oculta e o número de camadas. O modelo consiste em uma camada LSTM seguida por uma camada linear para previsão da saída. O modelo é projetado para receber os preços anteriores das ações como entrada e prever o preço do próximo passo temporal;

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

• Treinamento do modelo: nesta etapa, o modelo é treinado utilizando a função de perda mean squared error (MSE) e o otimizador Adam. O modelo é treinado por várias épocas, com a perda sendo calculada e atualizada para cada lote de dados de treinamento. O loop de treinamento inclui propagação direta e reversa, otimizando os pesos para minimizar a perda. Durante o treinamento, monitora-se o valor da perda para garantir que o modelo está aprendendo de forma eficaz;

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

• Avaliação: após o treinamento, o modelo é avaliado no conjunto de teste. As previsões do modelo são comparadas com os preços reais das ações utilizando o root mean squared error (RMSE) como métrica de avaliação. Essa métrica mede a diferença entre os valores previstos e reais, sendo que um RMSE menor indica melhor desempenho. O processo de avaliação também inclui a transformação inversa das previsões escaladas para obter os valores reais dos preços para comparação;

• Métrica de desempenho: o RMSE é utilizado para avaliar o quão bem o modelo se comporta em dados não vistos. Um valor de RMSE menor indica que as previsões do modelo estão mais próximas dos valores reais. O RMSE é calculado após comparar os valores previstos com os valores reais não escalados do conjunto de teste.

Em resumo, este capítulo descreve o processo de treinamento e avaliação de um modelo LSTM para previsão de séries temporais, com foco na previsão de preços de ações. As etapas principais incluem definição do modelo, treinamento utilizando a função de perda MSE e o otimizador Adam, e avaliação do modelo utilizando o RMSE.