StockPredictionRNN 开源项目教程

1. 项目的目录结构及介绍

StockPredictionRNN/
├── data/
│   ├── external/
│   ├── interim/
│   ├── processed/
│   └── raw/
├── models/
├── notebooks/
├── src/
│   ├── data/
│   ├── features/
│   ├── models/
│   └── visualization/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

• data/: 存储数据文件的目录，包含四个子目录：
  • external/: 外部数据。
  • interim/: 临时处理数据。
  • processed/: 处理后的数据。
  • raw/: 原始数据。
• models/: 存储训练好的模型文件。
• notebooks/: Jupyter Notebook 文件，用于数据探索和模型测试。
• src/: 源代码目录，包含以下子目录：
  • data/: 数据处理脚本。
  • features/: 特征工程脚本。
  • models/: 模型训练和评估脚本。
  • visualization/: 数据可视化脚本。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常位于 src/ 目录下，具体文件名可能因项目而异。假设启动文件为 main.py，其主要功能如下：

# src/main.py

import argparse
from src.data.make_dataset import make_dataset
from src.models.train_model import train_model
from src.models.predict_model import predict_model

def main(args):
    if args.mode == 'train':
        make_dataset()
        train_model()
    elif args.mode == 'predict':
        predict_model()

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Stock Prediction RNN')
    parser.add_argument('--mode', type=str, default='train', help='train or predict')
    args = parser.parse_args()
    main(args)

• main.py: 项目的入口文件，根据传入的参数决定是进行训练还是预测。
• make_dataset(): 数据处理函数，用于准备训练数据。
• train_model(): 模型训练函数，用于训练 RNN 模型。
• predict_model(): 模型预测函数，用于进行股票价格预测。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常为 config.py 或 config.yaml，假设配置文件为 config.py，其主要内容如下：

# config.py

import os

BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

DATA_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'data')
RAW_DATA_DIR = os.path.join(DATA_DIR, 'raw')
PROCESSED_DATA_DIR = os.path.join(DATA_DIR, 'processed')

MODEL_DIR = os.path.join(BASE_DIR, 'models')

TRAIN_DATA_FILE = os.path.join(PROCESSED_DATA_DIR, 'train.csv')
TEST_DATA_FILE = os.path.join(PROCESSED_DATA_DIR, 'test.csv')

EPOCHS = 50
BATCH_SIZE = 32
LEARNING_RATE = 0.001

• BASE_DIR: 项目根目录。
• DATA_DIR: 数据目录。
• RAW_DATA_DIR: 原始数据目录。
• PROCESSED_DATA_DIR: 处理后的数据目录。
• MODEL_DIR: 模型存储目录。
• TRAIN_DATA_FILE: 训练数据文件路径。
• TEST_DATA_FILE: 测试数据文件路径。
• EPOCHS: 训练轮数。
• BATCH_SIZE: 批大小。
• **LEARNING