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简介：这份资源是面向计算机、人工智能、自动化等专业学生与教师的期货价格预测毕业设计项目，核心为基于相关性分析的CNN-Attention-LSTM组合模型实现，可用于课程设计、毕设、作业或项目初期立项演示。压缩包共29个文件，约30.28MB，包含8个Python源码文件、6个npy数据文件、3个xlsx表格、2个模型checkpoint文件及2份PDF教程，覆盖数据预处理、相关性分析、时间步处理、模型训练与预测推理等完整流程，并附有配置教程与详细注释。项目代码经过测试运行成功，读者可据此掌握从特征筛选到深度学习建模的完整链路，理解CNN提取局部特征、Attention加权与LSTM时序建模的融合思路，也可在现有代码基础上修改以扩展其他功能。目前已有677人学习，适合需要完整赛题方案与排错参考的学习者。

1. 期货价格预测毕设项目：相关性分析加 CNN-Attention-LSTM 到底能跑出什么

做期货价格预测的毕设，最怕两件事：一是数据拿不到，二是模型跑出来一条直线。这个标题里的方案，核心思路是用 Spearman 相关性分析先筛因子，再把筛选后的多变量序列喂给 CNN-Attention-LSTM 做预测。它解决的不是"预测明天涨跌"这种玄学问题，而是"给定一段历史量价数据，能不能比单变量 LSTM 更稳地拟合下一根 K 线的收盘价"。适合谁？适合正在做量化方向毕设、手里有 Python 基础、但不知道从哪套模型下手的同学。整套流程在普通笔记本上就能跑，不需要 GPU 集群。下面我把从数据到模型到评估的完整路径拆开讲，包括我踩过的坑和参数怎么调。

2. 相关性分析筛因子：Spearman 为什么比 Pearson 更适合期货数据

2.1 期货收益率序列的非正态性决定了相关系数的选择

期货价格序列有两个显著特征：一是非平稳，二是收益率分布尖峰厚尾。Pearson 相关系数假设变量线性相关且服从正态分布，直接套在期货收益率上会严重低估尾部关联。Spearman 秩相关系数不要求正态假设，只关心排序一致性，对异常值也更稳健。我一般会先对原始价格做一阶差分得到收益率，再算 Spearman 矩阵。

实际操作中，把主力连续合约的收盘价、成交量、持仓量、以及几个宏观因子（比如螺纹钢对应的铁矿石价格）一起纳入候选池，算完 Spearman 矩阵后按绝对值排序，取前 60% 作为入模特征。阈值不要卡太死，0.3 以上就可以保留，因为后续 CNN 层本身有特征提取能力。

import pandas as pd import numpy as np from scipy.stats import spearmanr # 假设 df 的列是各因子，行是时间序列 # 先做一阶差分转收益率，避免伪相关 returns = df.pct_change().dropna() # 计算 Spearman 相关系数矩阵 corr_matrix, p_values = spearmanr(returns) # 转成 DataFrame 方便筛选 corr_df = pd.DataFrame(corr_matrix, index=returns.columns, columns=returns.columns) # 假设目标变量是 'close'，取与它相关性绝对值大于 0.3 的因子 target_corr = corr_df['close'].abs().sort_values(ascending=False) selected_features = target_corr[target_corr > 0.3].index.tolist() print("入选因子：", selected_features)

这段代码的关键点：pct_change()做差分是必须的，否则价格序列之间的高相关性只是共同趋势造成的伪相关。spearmanr返回的是矩阵和 p 值矩阵，p 值可以用来做显著性过滤，但毕设场景下样本量通常够大，p 值普遍很小，重点看相关系数绝对值。selected_features里会包含 'close' 自身，后续建模时要把它从特征列里去掉，只保留其他因子作为输入。

2.2 滚动窗口相关性：静态矩阵会骗你

静态 Spearman 矩阵算的是全样本相关性，但期货市场结构会变。2020 年之前螺纹钢和铁矿石的联动关系和现在完全不同。我建议用滚动窗口算时变相关性，窗口长度取 60 或 120 个交易日。具体做法是每个窗口算一次 Spearman，然后看目标因子相关性的稳定性——如果某个因子在多个窗口里相关性忽高忽低，直接剔除。

window_size = 60 rolling_corr = [] for i in range(window_size, len(returns)): window = returns.iloc[i-window_size:i] corr, _ = spearmanr(window) corr_df = pd.DataFrame(corr, index=window.columns, columns=window.columns) rolling_corr.append(corr_df['close']) rolling_corr_df = pd.concat(rolling_corr, axis=1) # 计算每个因子相关性的均值和标准差 stability = rolling_corr_df.T.describe().T[['mean', 'std']] # 保留均值绝对值大于 0.25 且标准差小于 0.15 的因子 stable_features = stability[(stability['mean'].abs() > 0.25) & (stability['std'] < 0.15)].index.tolist()

参数说明：window_size取 60 是因为期货大约三个月换一次主力合约，60 个交易日覆盖了一个完整的主力周期。std阈值 0.15 是我试出来的经验值，太严会筛掉所有因子，太松等于没筛。这一步做完，入模特征通常从十几个降到五六个，模型训练速度明显提升。

3. CNN-Attention-LSTM 模型搭建：从输入形状到注意力权重的完整实现

3.1 为什么是 CNN 在前、LSTM 在后、Attention 夹中间

这个架构的顺序不是随便排的。CNN 做一维卷积，负责从原始序列里提取局部模式，比如连续三天的放量上涨。LSTM 处理时序依赖，记住更长周期的趋势。Attention 放在 LSTM 之后，对 LSTM 每个时间步的输出加权，让模型自己决定哪些历史时刻对当前预测更重要。如果反过来先 LSTM 再 CNN，卷积会破坏时序结构，效果通常更差。

输入数据的形状是(样本数, 时间步长, 特征数)。时间步长我一般取 20，也就是用过去 20 天的数据预测第 21 天。特征数就是上一步筛选后的因子数量。标签是下一日的收盘价收益率，注意是收益率不是价格，这样模型学的是变化量，泛化更好。

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def build_cnn_attention_lstm(input_shape, cnn_filters=64, kernel_size=3, lstm_units=64): inputs = layers.Input(shape=input_shape) # CNN 层：提取局部特征 x = layers.Conv1D(filters=cnn_filters, kernel_size=kernel_size, padding='same', activation='relu')(inputs) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.MaxPooling1D(pool_size=2)(x) # LSTM 层：捕捉时序依赖，return_sequences=True 保留每个时间步输出 x = layers.LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(x) x = layers.LSTM(lstm_units // 2, return_sequences=True)(x) # Attention 层：对 LSTM 输出加权 attention = layers.Dense(1, activation='tanh')(x) attention = layers.Flatten()(attention) attention = layers.Activation('softmax')(attention) attention = layers.RepeatVector(lstm_units // 2)(attention) attention = layers.Permute([2, 1])(attention) # 加权求和 x = layers.Multiply()([x, attention]) x = layers.Lambda(lambda z: tf.reduce_sum(z, axis=1))(x) # 输出层 x = layers.Dense(32, activation='relu')(x) x = layers.Dropout(0.2)(x) outputs = layers.Dense(1)(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse', metrics=['mae']) return model model = build_cnn_attention_lstm(input_shape=(20, 6)) model.summary()

逻辑说明：Conv1D的padding='same'保证输出长度不变，MaxPooling1D把时间步从 20 降到 10，减少 LSTM 的计算量。两层 LSTM 的return_sequences=True是必须的，否则 Attention 拿不到每个时间步的输出。Attention 的实现方式是先用一个 Dense 层算每个时间步的分数，softmax 归一化成权重，再和 LSTM 输出逐元素相乘后求和。RepeatVector和Permute是为了把权重维度对齐到 LSTM 输出。

参数说明：cnn_filters=64是起点，数据量大可以加到 128。kernel_size=3对应三天的局部模式，改成 5 会捕捉更长的模式但参数更多。lstm_units=64配合两层结构，第二层减半是为了压缩表示。学习率 0.001 是 Adam 的默认值，如果 loss 震荡明显降到 0.0005。

3.2 训练集划分与早停策略：别让模型在验证集上过拟合

期货数据不能随机打乱划分，必须按时间顺序切。我一般用 70% 训练、15% 验证、15% 测试。验证集用来做早停，测试集只在最后评估一次。早停的patience设 10，意思是验证集 loss 连续 10 个 epoch 不下降就停。

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping, ReduceLROnPlateau # 假设 X_train, y_train, X_val, y_val 已经准备好 early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10, restore_best_weights=True) reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.5, patience=5, min_lr=1e-6) history = model.fit( X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32, callbacks=[early_stop, reduce_lr], verbose=1 )

restore_best_weights=True是关键，它保证训练结束后模型权重是验证集 loss 最低的那个 epoch，而不是最后一个 epoch。ReduceLROnPlateau在 loss 停滞时自动降学习率，比手动调省事。batch_size=32是常规选择，数据量少于 5000 条可以降到 16。

4. 避坑与排查：相关性分析和模型训练里最容易翻车的五个地方

4.1 现象：Spearman 矩阵全是 0.9 以上，模型却完全不收敛

原因：没有做差分，直接用价格算相关性。所有期货价格都有共同趋势，算出来当然高度相关。模型输入的是价格绝对值而不是收益率，量纲差异巨大，梯度爆炸。

解决：建模前强制做pct_change()，并且检查returns.describe()确认均值在 0 附近。如果某个因子差分后全是 NaN，说明原始数据有缺失，先做前向填充。

4.2 现象：训练 loss 降到 0.001，测试集 loss 是 0.5

原因：时间序列泄露。划分训练集和测试集时随机打乱了，或者用未来数据做了标准化。期货预测里这是最致命的错误。

解决：用train_test_split(shuffle=False)或者手动按索引切。标准化参数只能用训练集的均值和方差，然后应用到验证集和测试集。我一般写一个StandardScaler只在训练集上fit，再transform其他集。

4.3 现象：Attention 权重全是均匀的 1/20

原因：Attention 的 Dense 层初始化太小，或者 LSTM 输出本身没有区分度。常见于 LSTM 层数太少或return_sequences没开。

解决：检查 LSTM 是否设置了return_sequences=True。把 Attention 的 Dense 初始化改成glorot_uniform，或者加一个BatchNormalization在 Attention 之前。如果还是均匀，说明数据本身没有时序模式，考虑换因子。

4.4 现象：验证集 loss 比训练集低

原因：Dropout 在验证集不生效，训练集有 Dropout 导致 loss 偏高。这是正常的，不是 bug。但如果验证集 loss 持续低于训练集很多，说明验证集太简单或者太小。

解决：把验证集比例提高到 20%，或者用 K 折交叉验证（时间序列要用TimeSeriesSplit）。不用纠结这个现象，重点看测试集表现。

4.5 现象：预测曲线比真实曲线滞后一天

原因：模型学到了y[t] = y[t-1]这个恒等映射。因为期货收益率自相关性很弱，模型找不到其他模式，只能复制前一天。

解决：在损失函数里加一个惩罚项，或者把标签改成y[t+1] - y[t]的差分。更直接的办法是检查输入特征里是否包含了当天的收盘价——如果包含了，模型直接抄就行，必须把当天收盘价从特征里去掉。

5. 评估与调参：用 IC 和方向准确率替代 MSE

MSE 只能告诉你预测值离真实值多远，但期货交易更关心方向对不对。我习惯加两个指标：IC（Information Coefficient）和方向准确率。IC 是预测收益率和真实收益率的 Spearman 相关系数，方向准确率是预测涨跌符号和真实符号一致的比例。

from scipy.stats import spearmanr y_pred = model.predict(X_test).flatten() y_true = y_test.flatten() # IC ic, _ = spearmanr(y_pred, y_true) print(f"IC: {ic:.4f}") # 方向准确率 direction_acc = np.mean(np.sign(y_pred) == np.sign(y_true)) print(f"方向准确率: {direction_acc:.4f}")

IC 在 0.05 以上就算有效因子，方向准确率超过 0.52 就有实用价值。如果 MSE 很小但 IC 接近 0，说明模型只是拟合了均值，没有预测能力。

调参顺序我一般这样：先调 LSTM 层数和 units，再调 CNN 的 filters 和 kernel_size，最后调学习率和 dropout。每次只动一个参数，记录验证集 IC。Attention 层本身没有太多超参，Dense 的 units 固定为 1 就行。

最后一个技巧：把训练好的模型在测试集上跑 10 次，每次用不同的随机种子，取 IC 的均值和标准差。如果标准差大于均值，说明模型不稳定，需要简化结构或增加数据量。这个习惯帮我省了很多后悔药，希望帮到你。

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