1. 整体实现思路

step1:导入所需的库

• torch：用于构建神经网络和进行模型训练
• torch.nn：包含用于构建神经网络的类和函数
• numpy：用于数据处理和数组操作
• pandas：用于数据读取和处理
• matplotlib.pyplot：用于数据可视化
• sklearn：用于数据预处理和评估模型性能
• torchviz：用于绘制动态计算图

step2:读取数据、构建训练样本

• 从文件中读取股票收益率数据
• 进行必要的数据预处理，如时间序列排序和数据划分
• 定义一个函数，将收益率序列转换为训练样本
• 使用滑动窗口方法，将收益率序列划分为输入特征和目标值
• 将输入特征和目标值转换为PyTorch张量

step3:定义部分辅助函数

• 定义模型动态计算图绘制函数
• 定义时序数据序列化处理函数

step4:LSTM模型构建

• 定义一个LSTM类，继承自torch.nn.Module
• 在构造函数中定义LSTM层和全连接层
• 实现forward方法，定义前向传播过程

step5:模型训练