最近邻算法的股票价格预测

资 源 简 介

最近邻算法的股票价格预测

详 情 说 明

基于最近邻算法的股票价格预测是一种经典的机器学习应用，尤其在时间序列分析领域具有较高的实用性。最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）算法的核心思想是通过历史数据中的相似模式来推断未来的价格走势。

在股票预测场景中，该算法首先需要构建特征向量，常用的特征包括历史价格、成交量、技术指标等。算法会计算当前市场状态与历史数据的相似度，并选取K个最相似的邻居。最终的预测值通常由这些邻居的后续表现加权平均得出，权重可以按距离或等权重分配。

MATLAB实现时需重点关注三个环节：首先是数据预处理，包括归一化和滑动窗口构建；其次是距离度量，欧氏距离或动态时间规整（DTW）适用于不同波动特性的股票；最后是参数优化，通过交叉验证确定最佳的K值和特征组合。

相比复杂神经网络，最近邻算法的优势在于模型透明且无需训练，但需警惕过拟合风险。实际应用中常采用滚动预测方式，结合基本面分析形成混合预测系统。这种方法的预测精度虽不及深度学习，但在中小规模数据集和快速原型开发中仍具实用价值。