摘要:根据股市公开披露的财务报表和营运数据,对上市公司进行财务预警,是进行价值投资的有效手段。但这些披露的数据与实际的财务状况之间往往缺乏相关性,让人很难从中发现价值。本文将从数据挖掘的角度,使用开源机器学习库Pytorch,基于长短期记忆网络原理(LSTM),构建分析财务数据与财务预警之间关系的简化模型。
关键字:Pytorch,LSTM,深度学习,财务预警
目录
引言
需求建模
Pytorch深度学习框架
代码实现
读入数据
定义网络和损失函数
开始训练
测试模型结果
待优化
总结
引言
股票市场投资在高回报的同时往往伴随着高风险。要充分挖掘上市公司真实财务状况,在纷繁复杂的公司财报中很难找到线索,并且极易判断失误。但随着大数据和机器学习的普及,使得对相关报表进行分析并找出真实财务状况变得可能。
本文将从数据挖掘的角度,通过流行的深度学习库Pytorch,构建一个简易的财务预警分析模型。
需求建模
分析上市公司财务状况,提出与财务预警相关的6个指标,分别为销售利润率、资产收益率、净资产收益率、主营业务利润增长率、净利润增长率、利润总额增长率。依据以上指标,收集到14组样本数据。作为简易模型,将选取12组为训练数据,对模型进行训练,并取两组样本作为测试数据,对最终的模型进行测试。
将以上原始数据整理,分成四个数据文件,分别为训练输入、输出,测试输入、输出文件,保存为csv格式供后续程序导入。
Pytorch深度学习框架
PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。
1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能:1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy)。2、包含自动求导系统的深度神经网络。
开发环境
代码实现
具体编码实现流程如下
读入数据
将四个数据文件放入程序目录下的dataset文件夹
首先将两个训练数据通过pandas组件读入python内存。读入后自动转换为数组形式,并可以通过首行作为列的索引访问,如training_input.x1
第二步,将数组结构转化为torch中的张量结构,即为两个变量:training_input_tensor和training_output_tensor
导入后的内存结构如下
以相同的方式导入测试数据集。
定义网络和损失函数
使用torch.nn包中的组件,构建线性回归模型网络Net,并定义前向计算过程。
定义完成后创建网络模型的对象net,在本场景下,根据数据模型6个输入维度和3个输出维度,分别设定n_feature=6, n_output=3,同时设定中间隐藏层为10,也就是构建中间层为10个神经元节点。
最后,设置优化器,设定学习速率(每次优化率)为0.02。选用损失函数BCEWithLogitsLoss(Sigmoid+BCELoss)
开始训练
开始迭代训练,首先设定迭代次数为100,观察损失函数输出结果
迭代训练100次后,损失函数结果从0.7279降为0.6797
调整迭代为10000次,最终的损失函数结果为0.2773
测试模型结果
使用优化后的模型,输入测试input张量,将得到的输出张量与测试集比较:
得到损失函数结果为0.1747,证明根据模型得到的输出与测试数据偏差较小,比较满足预期。
待优化
后续可尝试使用其他神经网络结构(如深层次神经网络mnist),并进行参数调整,使回归更加快速准确。
另外,中间的训练数据和最终测试结果的呈现,可引入matplotlib.pyplot进行多样化的报表来展现。
总结
本文使用Pytorch中的线性回归网络,结合LSTM实现了对上市公司财务预警的简单建模分析,尝试使用深度学习框架解决现实中的分类问题。实际情况下公司的财务指标更加多样复杂,需要尝试引入更多指标,并需要多层神经网络、增大数据集达到优化训练的效果。
参考:
python中用pytorch机器学习分类预测银行客户流失模型
从Linear到LSTM,5种方法由浅入深预测股价
源码:
/VincentChi/pytorch_demo