يتم التنبؤ بسعر سهم Tesla على مدار بضعة أشهر باستخدام نموذج LSTM (الذاكرة الطويلة قصيرة المدى). تُستخدم التغريدات حول تسلا لتحسين دقة التنبؤ.
أولا، يتم التنبؤ بسعر السهم على مدى بضعة أشهر باستخدام نموذج التنبؤ بالسلسلة الزمنية المتعددة المتغيرات LSTM . بعد ذلك، يتم تنظيف التغريدات حول Tesla ويتم حساب متوسط درجات المشاعر اليومية باستخدام TextBlob. وأخيرًا، تتم إضافة متوسط درجات المشاعر اليومية كميزة في نموذج LSTM واستخدامها للتنبؤ.
إخلاء المسؤولية: لا يمكن استخدام نموذج LSTM للتنبؤ بأسعار الأسهم في الحياة الواقعية لأن سوق الأسهم لا يمكن التنبؤ به إلى حد كبير. في هذا المشروع، يتم استخدام مرحلة التحقق لاختبار أداء النموذج. الغرض من المشروع هو تنفيذ التنبؤ بالسلاسل الزمنية متعددة المتغيرات باستخدام LSTM.
وتتمثل المهمة في التحقيق في تأثير التغريدات حول شركة تسلا على سعر سهمها.
يمكن الوصول إلى ملف CSVS المضغوط وحالات النموذج من مجلد البيانات .
يتم استخدام سعر الإغلاق Adj كاستجابة ويتم استخدام ما يلي كميزات:
يتم تطبيع الميزات لأن نموذج LSTM حساس لمقياس البيانات، ثم يتم تحويله إلى موترات.
معلمات نموذج LSTM:
input_size=5batch_first=Truenum_classes=1optimizer=Adamloss_function=MSELoss()المعلمات الفائقة لنموذج LSTM بعد الضبط باستخدام Ray Tune باستخدام خوارزمية بحث الشبكة:
hidden_size=3num_layers=1learning_rate=0.001num_epochs=8000يتم الاستفادة من GPU .
نتائج MSE (متوسط الخطأ التربيعي) :
يتم تنظيف التغريدات ومعالجتها مسبقًا بالطرق التالية:
ثم يتم تجسيدها ، ويتم إجراء تحليل التردد على الكلمات.
يتم حساب درجات المشاعر للتغريدات باستخدام TextBlob. نطاق القطبية هو [-1.0، 1.0]، مع -1.0 باعتباره القطبية الأكثر سلبية، و1.0 باعتباره القطبية الأكثر إيجابية و0.0 باعتباره القطبية المحايدة. ومن ثم، يتم إجراء تحليل التردد على درجات المشاعر. وأخيرًا، يتم حساب متوسط درجات المشاعر اليومية .
وأخيرًا، تتم إضافة متوسط درجات المشاعر اليومية كميزة لنموذج LSTM الخاص بنا.
معلمات نموذج LSTM:
input_size=6num_classes=1optimizer=Adamloss_function=MSELoss()المعلمات الفائقة لنموذج LSTM بعد الضبط باستخدام Ray Tune باستخدام خوارزمية بحث الشبكة:
hidden_size=5num_layers=1learning_rate=0.002num_epochs=8000يتم الاستفادة من GPU .
نتائج MSE (متوسط الخطأ التربيعي) :
من نتائج MSE للتنبؤ بدون ومع درجات المشاعر، من الواضح أن إضافة متوسط درجات المشاعر اليومية للتغريدات كميزة إلى نموذج LSTM يحسن دقة التنبؤ. وهذا يعني أن التغريدات حول شركة تيسلا لها مستوى من التأثير على سعر سهمها.
