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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混合模型实现，可用于课程设计、毕设、作业或项目立项演示。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。项目代码经测试运行成功，模型权重与数据集齐备，读者可直接复现训练与预测结果，也可在现有结构上修改以扩展其他功能。目前已有677人学习下载，适合希望快速掌握深度学习时序预测方法、需要完整可运行毕设方案的学习者参考。

1. 期货价格预测毕设项目：从相关性分析到 CNN-Attention-LSTM 的完整落地

做期货价格预测的毕设，最怕两件事：一是数据拿到手不知道怎么筛特征，二是模型跑起来只有一条平线。这套资源把这两个坑都填了——它先用 Spearman 相关性分析把玉米期货的原始周报数据筛成有效特征，再喂给 CNN-Attention-LSTM 做时序预测，源码、数据集、训练好的 checkpoint、前端配置教程全都在包里。适合计算机、人工智能、自动化方向的在校学生做毕设或课程设计，也适合想入门 python 量化交易策略代码的从业者拿来拆结构。整个项目基于 TensorFlow 1.x 的静态图写法，python 环境配好后能直接复现训练和预测流程，不是那种只给个模型定义、数据全靠自己编的"半成品"。

2. 相关性分析先行：Spearman 筛特征比拍脑袋选变量靠谱

2.1 为什么期货预测必须先做相关性分析

期货价格受多因子驱动，但把十几个宏观指标一股脑塞进 LSTM，结果往往是维度灾难加过拟合。这个项目里相关性分析.py和相关性分析数据.npy就是干筛选这件事的。它用的是 Spearman 秩相关系数，不是 Pearson。原因很直接：期货价格和库存、成交量、持仓量之间大概率不是线性关系，Pearson 只能捕捉线性相关，遇到单调非线性就失效；Spearman 基于秩次，对异常值和单调非线性都更稳。常见做法是先把原数据/data(1).sql里的原始字段和相关性分析用表.xlsx对齐，算出每个候选因子与目标价格的 Spearman 系数，再按阈值砍掉弱相关变量。

2.2 跑一遍相关性分析脚本

# 相关性分析.py 核心逻辑还原 import numpy as np import pandas as pd from scipy.stats import spearmanr # 读取对齐后的特征表，第一列假定为日期，最后一列为目标价格 df = pd.read_excel('相关性分析用表.xlsx') feature_cols = df.columns[1:-1] # 中间列是候选因子 target_col = df.columns[-1] # 最后一列是期货价格 corr_result = {} for col in feature_cols: # nan_policy='omit' 跳过缺失值，避免整列被丢弃 coef, pval = spearmanr(df[col], df[target_col], nan_policy='omit') corr_result[col] = (coef, pval) # 按相关系数绝对值排序，阈值 0.3 是经验值，可调 sorted_corr = sorted(corr_result.items(), key=lambda x: abs(x[1][0]), reverse=True) selected = [k for k, v in sorted_corr if abs(v[0]) >= 0.3] print('入选特征:', selected) np.save('相关性分析数据.npy', df[selected].values)

逻辑说明：spearmanr返回相关系数和 p 值两个量，p 值用来判断显著性，相关系数绝对值用来排序。参数上，nan_policy='omit'是关键，期货周报数据常有缺失，不设这个参数整列会返回 nan。阈值 0.3 不是铁律，样本量小的时候可以放宽到 0.2，样本量大可以提到 0.4。跑完把入选特征存成 npy，后面时间步处理直接读这个文件，保证训练和预测用的是同一套特征，不会出现训练用 8 列、预测用 10 列的低级错误。

2.3 时间步处理与数据集切分

时间步处理.py负责把二维特征表转成 LSTM 要的三维张量(样本数, 时间步, 特征数)。项目里已经生成了train_x.npy、train_y.npy、test_x.npy、test_y.npy四个文件，说明切分逻辑是固定的。我一般会确认时间步长度设成多少——周报数据通常取 4 到 8 周作为一个窗口，太短捕捉不到趋势，太长梯度容易消失。切分比例上，训练集和测试集按时间顺序切，不能随机打乱，否则未来信息泄漏，测试集指标会虚高，这是时序预测里最隐蔽的翻车点之一。

3. CNN-Attention-LSTM 模型拆解：三块结构各管什么

3.1 模型文件结构与加载方式

models/cnn_attention_lstm.py是主模型定义，checkpoint_目录下放着my_modelv1.ckpt和my_modelv2.ckpt两套权重，配套的.index和.data-00000-of-00001是 TensorFlow 1.x 的标准 checkpoint 格式。train_v2.py是训练入口，pred.py和pred_API.py分别是本地预测和接口预测。加载已有权重不用重新训练，直接 restore 就行：

import tensorflow as tf # 静态图模式下先定义结构再恢复权重 tf.reset_default_graph() # 此处省略模型结构定义，实际从 cnn_attention_lstm.py 导入 saver = tf.train.Saver() with tf.Session() as sess: # 恢复 v2 版本权重，路径指向 checkpoint 前缀 saver.restore(sess, 'checkpoint_/my_modelv2.ckpt') # 用 test_x.npy 做一次前向推理 test_x = np.load('test_x.npy') pred = sess.run(prediction, feed_dict={x_placeholder: test_x}) np.save('pred.npy', pred)

逻辑说明：TensorFlow 1.x 必须先建图再 restore，顺序反了会报 "Attempting to use uninitialized value"。saver.restore的路径写 checkpoint 前缀，不带.index后缀。参数上，feed_dict的 key 必须和训练时用的 placeholder 名字一致，否则报找不到张量。项目里pred.npy已经生成好，可以直接和test_y.npy对比看效果，不用自己从头跑。

3.2 CNN 层提取局部特征，Attention 加权，LSTM 抓时序

三块结构分工明确。CNN 部分用一维卷积在时间维上滑动，提取相邻几周的局部波动模式，比如连续放量上涨这种形态；Attention 层对 CNN 输出的每个时间步算权重，让模型自己决定哪几周对当前预测更重要，避免 LSTM 把远期信息一视同仁地衰减掉；LSTM 层负责建模长程依赖，输出最终预测值。这个组合比纯 LSTM 的优势在于：CNN 降了序列长度，Attention 补了可解释性，LSTM 保了时序记忆。我是热力图.png大概率就是 Attention 权重的可视化，能看出模型在哪些时间点关注度高。

3.3 训练参数与 checkpoint 版本差异

train_v2.py相比 v1 应该是调过超参或加了正则。从 checkpoint 命名看，v2 是优化后的版本。训练时重点看几个参数：学习率一般设 1e-3 到 1e-4，batch size 周报数据量小可以设 16 或 32，epoch 数看 loss 曲线收敛情况，通常 100 到 300 轮。如果 loss 震荡不降，先查学习率是不是太大；如果训练 loss 降但测试 loss 升，就是过拟合，加 dropout 或减 LSTM 单元数。项目里处理后的数据表.xlsx和玉米期货数据周报7.25.xlsx是原始和处理后的对照，方便核对数据管道有没有出错。

4. 避坑与排查：这套代码跑不起来多半是这几个原因

4.1 现象：import tensorflow 报错或版本不兼容

原因：项目基于 TensorFlow 1.x 静态图 API，如果环境里装的是 TensorFlow 2.x，tf.placeholder、tf.Session这些全没了。解决：建独立虚拟环境装 1.15 版本，pip install tensorflow==1.15，python 版本对应 3.7 或 3.9。别在主环境里降级，容易把其他项目的依赖搞崩。

4.2 现象：restore 权重时报 "NotFoundError: Key not found"

原因：checkpoint 里的变量名和当前代码定义的变量名对不上，通常是改了模型结构但没重新训练，或者加载了错误版本的 ckpt。解决：确认加载的是my_modelv2.ckpt而不是 v1，检查cnn_attention_lstm.py里的变量命名和训练时是否一致。用tf.train.list_variables可以打印 checkpoint 里所有变量名做比对。

4.3 现象：预测结果是一条直线，没有波动

原因：最常见的是输入数据没做归一化，或者归一化参数在训练和预测时不一致。另一个可能是 Attention 层权重初始化不当，softmax 输出均匀分布，等于没加权。解决：确认时间步处理.py里做了 MinMax 或 Z-score 归一化，且预测时用训练集的均值和方差做同样的变换。检查 Attention 的 softmax 轴有没有设错，应该在时间步维度上归一化。

4.4 现象：相关性分析选出的特征每次跑都不一样

原因：Spearman 对样本顺序敏感，如果数据里有重复秩次且没处理，或者缺失值填充方式变了，相关系数会波动。解决：固定随机种子，缺失值统一用前向填充或均值填充，别混用。相关性分析数据.npy存的是筛选后的结果，如果每次重跑都覆盖它，训练数据就变了，建议先备份一份。

4.5 现象：Web 前端配置教程跑不通

原因：Web前端配置及使用教程.pdf里的环境依赖可能和当前系统不匹配，比如 node 版本或端口占用。解决：先确认后端pred_API.py能独立跑通返回预测值，再配前端。端口冲突就换端口，依赖装不上就按 pdf 里的版本号锁死，别用 latest。

5. 进阶用法：用 pred_API.py 把模型接成可调用的预测服务

5.1 从 pred.py 到 pred_API.py 的改造思路

pred.py是本地脚本，读 npy 文件出结果；pred_API.py把它包成了 HTTP 接口，方便前端或其他系统调用。核心改造就三步：加载模型权重只做一次，放在服务启动时；把预测逻辑抽成函数，接收输入返回 JSON；用 Flask 或 FastAPI 挂路由。我一般会加一个健康检查接口，确认模型加载成功再对外服务。

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import tensorflow as tf app = Flask(__name__) # 服务启动时加载一次模型，避免每次请求都 restore sess = tf.Session() saver = tf.train.Saver() saver.restore(sess, 'checkpoint_/my_modelv2.ckpt') @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): data = request.get_json() # 输入需为 (1, 时间步, 特征数) 的三维数组 x = np.array(data['features']).reshape(1, -1, n_features) result = sess.run(prediction, feed_dict={x_placeholder: x}) return jsonify({'prediction': float(result[0][0])}) @app.route('/health', methods=['GET']) def health(): return jsonify({'status': 'ok'}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

逻辑说明：模型加载放在模块级而不是请求里，是因为 restore 耗时且占内存，每次请求都加载会拖垮服务。reshape(1, -1, n_features)里的n_features必须和训练时一致，从相关性分析数据.npy的列数取。参数上，host='0.0.0.0'允许外部访问，生产环境要加鉴权和限流。返回用float()转一下，避免 numpy 类型 JSON 序列化报错。

5.2 验证模型效果的几个硬指标

光看预测曲线不够，得算指标。pred.npy和test_y.npy对齐后，至少算三个：MAE 看平均绝对误差，RMSE 对大误差更敏感，MAPE 看百分比误差。期货价格波动大，MAPE 在 5% 以内算可用，超过 10% 基本没法指导交易。另外建议画一张预测值和真实值的对比图，横轴时间纵轴价格，肉眼看一下趋势有没有跟上。如果模型只在测试集开头准、后面越来越偏，说明它学的是短期模式，长程依赖没抓住，得回头调 LSTM 层数或时间步长度。

5.3 一个容易忽略的细节：数据泄漏检查

时序预测里最致命的不是模型差，是数据泄漏。检查方法很简单：确认train_x.npy的时间范围完全早于test_x.npy，中间没有重叠。如果切分时用了 shuffle，或者归一化用了全量数据的均值方差，测试集指标会好得离谱，但上线就废。我现在的习惯是，每次跑完训练先打印训练集和测试集的日期范围，确认没有交叉，再去看 loss 和指标。从那以后我每次做时序项目都强制走一遍这个检查，省得答辩时被老师问住。希望帮到你。

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