基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

在深度学习的众多模型中，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）因其独特的优势而被广泛应用于时间序列预测领域。CNN能够有效捕捉数据的局部特征，尤其对于图像或时间序列数据中的空间结构具有强大的建模能力；而LSTM则通过其内部的记忆单元和门控机制，能够处理序列数据中的长期依赖关系，非常适合于股票这类具有时序特性的数据。然而，尽管CNN和LSTM的结合已经在许多时间序列预测任务中取得了显著的效果，但在面对多变量、高噪声的股票数据时，其预测精度仍有待提高。为此，我们引入了多头注意力机制（Multihead Attention），以进一步提高模型的预测能力。

多头注意力机制最初由Google的《Attention is All You Need》一文提出，是Transformer模型的核心组件之一。它通过并行计算多个注意力头，为每个位置的数据提供多个独立的表示，并对其进行加权聚合，从而能够捕捉数据中的多种依赖关系。在股票预测任务中，多头注意力机制可以帮助模型更好地关注不同变量之间的相关性，以及不同时间点之间的依赖关系，从而提高预测的准确性和稳定性。

因此，本文提出了一种基于CNN+LSTM+Multihead Attention的股票多变量时间预测模型。该模型首先利用CNN从股票数据中提取局部特征，然后利用LSTM学习这些特征之间的时序关系，最后通过多头注意力机制对关键信息进行加权聚合，得到最终的预测结果。我们期望通过该模型，能够更准确地预测股票市场的走势，为投资者提供有价值的参考。同时，我们也希望本文的研究能够为深度学习在股票预测领域的应用提供新的思路和方向。