深度學習RNN實現股票預測實戰（附資料、程式碼）
背景知識
最近再看一些量化交易相關的材料，偶然在網上看到了一個關於用RNN實現股票預測的文章，出於好奇心把文章中介紹的程式碼在本地跑了一遍，發現可以work。於是就花了兩個晚上的時間學習了下程式碼，順便把核心的內容翻譯成中文分享給大家。
首先講講對於股票預測的理解，股票是一種可以輕易用數字表現律動的交易形式。因為大數定理的存在，定義了世間所有的行為都可以通過數字表示，並且存在一定的客觀規律。股票也不例外，量化交易要做的就是通過數學模型發現股票的走勢趨勢。“趨勢”要這樣理解：對於股票的預測，不是說我知道這個股票昨天指數是多少，然後預測今天他的指數能漲到多少。而是，我們通過過去一段時間股票的跌或者漲，總結出當出現某種波動的時候股票會有相應的漲或者跌的趨勢。於是就引出了
RNN是一種深度學習的網路結構，RNN的優勢是它在訓練的過程中會考慮資料的上下文聯絡，非常適合股票的場景，因為某一時刻的波動往往跟之前的走勢蘊含某種聯絡。RNN是由一個個神經元cell組成，然而傳統的RNN當網路過於複雜的時候，後方節點對於前方的感知力會下降，LSTM（Long-short Term Memory）是一種變型，從名字就可以看出來，LSTM可以增加記憶力，解決上面提到的問題。對於股票這個場景，我們就可以通過LSTM來實現股票的走勢的預測。
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