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(100 / (1 rs)) return np.column_stack([klines, ma, rsi]) class PatternMatcher: def __init__(self, history_data, pattern_length10): self.history history_data self.pattern_length pattern_length def find_similar_patterns(self, current_pattern, top_k5): n_candidates len(self.history) - self.pattern_length - 1 distances [] for i in range(n_candidates): candidate self.history[i:iself.pattern_length] dist np.sqrt(np.sum((current_pattern - candidate)**2)) distances.append((i, dist)) distances.sort(keylambda x: x[1]) return [d[0] for d in distances[:top_k]] def predict_from_patterns(self, indices, steps_ahead): future_values [] for idx in indices: future_start idx self.pattern_length future_end future_start steps_ahead if future_end len(self.history): future_values.append(self.history[future_start:future_end, 3]) if future_values: return np.mean(future_values, axis0) return None class KLineFeatureExtractor(nn.Module): def __init__(self, input_channels6, hidden_dim64): super(KLineFeatureExtractor, self).__init__() self.conv1 nn.Conv1d(input_channels, 32, kernel_size3, padding1) self.conv2 nn.Conv1d(32, 64, kernel_size3, padding1) self.conv3 nn.Conv1d(64, hidden_dim, kernel_size3, padding1) self.pool nn.AdaptiveAvgPool1d(1) self.fc nn.Linear(hidden_dim, 32) self.output nn.Linear(32, 1) self.relu nn.ReLU() self.dropout nn.Dropout(0.3) def forward(self, x): x x.permute(0, 2, 1) x self.relu(self.conv1(x)) x self.relu(self.conv2(x)) x self.relu(self.conv3(x)) x self.pool(x).squeeze(-1) x self.dropout(self.relu(self.fc(x))) return self.output(x) class PM25Predictor: def __init__(self, seq_length10, pred_horizon6): self.seq_length seq_length self.pred_horizon pred_horizon self.scaler MinMaxScaler() self.model KLineFeatureExtractor() self.converter KLineConverter() def prepare_sequences(self, kline_data): X, y [], [] for i in range(len(kline_data) - self.seq_length - self.pred_horizon): X.append(kline_data[i:iself.seq_length]) y.append(kline_data[iself.seq_length, 3]) return np.array(X), np.array(y) def train(self, train_data, epochs100, batch_size32, lr0.001): klines self.converter.convert_to_kline(train_data) klines_with_indicators self.converter.compute_technical_indicators(klines) scaled_data self.scaler.fit_transform(klines_with_indicators) X, y self.prepare_sequences(scaled_data) X_tensor torch.FloatTensor(X) y_tensor torch.FloatTensor(y).unsqueeze(1) dataset TensorDataset(X_tensor, y_tensor) loader DataLoader(dataset, batch_sizebatch_size, shuffleTrue) optimizer optim.Adam(self.model.parameters(), lrlr) criterion nn.MSELoss() self.model.train() for epoch in range(epochs): total_loss 0 for batch_x, batch_y in loader: optimizer.zero_grad() outputs self.model(batch_x) loss criterion(outputs, batch_y) loss.backward() optimizer.step() total_loss loss.item() def predict_multistep(self, test_data, use_pattern_matchingTrue): klines self.converter.convert_to_kline(test_data) klines_with_indicators self.converter.compute_technical_indicators(klines) scaled_data self.scaler.transform(klines_with_indicators) self.model.eval() predictions [] if use_pattern_matching: matcher PatternMatcher(scaled_data, self.seq_length) current_pattern scaled_data[-self.seq_length:] similar_indices matcher.find_similar_patterns(current_pattern) pattern_pred matcher.predict_from_patterns(similar_indices, self.pred_horizon) if pattern_pred is not None: predictions.extend(pattern_pred.tolist()) return np.array(predictions)如有问题可以直接沟通