Stock-prediction-with-GAN-and-WGAN 项目亮点解析

项目的基础介绍

本项目旨在探索使用生成对抗网络（GAN）及其变体WGAN-GP进行股票价格预测的方法，并与传统的门控循环单元（GRU）模型进行对比。项目通过开源的方式，提供了完整的代码和数据处理流程，使得感兴趣的研究者和开发者可以深入研究和改进股票价格预测模型。

项目代码目录及介绍

项目的代码目录结构清晰，主要包括以下几个部分：

• models/：包含了用于股票价格预测的GAN、WGAN-GP和GRU模型。
• assets/：存放了项目所需的数据集和其他辅助文件。
• data_preprocessing.ipynb：用于数据预处理，包括数据清洗、特征提取等。
• gan_demo.ipynb：展示了GAN模型的使用示例和预测结果。
• gru_demo.ipynb：展示了GRU模型的使用示例和预测结果。
• wgan-gp_demo.ipynb：展示了WGAN-GP模型的使用示例和预测结果。
• README.md：项目说明文件，介绍了项目的基本信息和使用方法。

项目亮点功能拆解

1. 模型对比：项目不仅实现了GAN和WGAN-GP模型，还实现了GRU模型，方便用户对比不同模型的预测效果。
2. 数据处理：项目提供了数据预处理的完整流程，包括数据清洗和特征提取，有助于用户更好地理解数据准备过程。
3. 预测结果展示：通过Jupyter Notebook展示了模型的训练和预测过程，直观地显示了不同模型的预测结果。

项目主要技术亮点拆解

1. 生成对抗网络（GAN）：利用GAN的学习机制，通过生成器和判别器的对抗过程，生成更接近真实股价分布的数据。
2. WGAN-GP：在GAN的基础上，引入了梯度惩罚（Gradient Penalty）技术，提高了训练过程的稳定性。
3. 门控循环单元（GRU）：作为一种传统的时序预测模型，GRU在本项目中作为基准，用于与GAN和WGAN-GP进行性能对比。

与同类项目对比的亮点

1. 全面的模型实现：项目不仅实现了GAN和WGAN-GP，还引入了GRU模型，使得对比更加全面。
2. 直观的结果展示：通过Jupyter Notebook直观展示预测结果，便于用户理解和分析。
3. 丰富的文档资料：项目提供了详细的文档和代码注释，降低了用户的使用门槛。

通过本项目，用户不仅可以学习到GAN和WGAN-GP在股票价格预测中的应用，还可以通过对比实验，深入理解不同模型的优势和局限。