MATLAB投资者情绪股指多空预判系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，通过量化分析历史投资者情绪与股指走势的相关性构建预测模型，实现下月涨跌预判与多空交易信号生成，集成策略回测与风险预警功能，为量化投资提供决策支持。

详 情 说 明

基于投资者情绪的股指走势多空预判系统

项目介绍

本项目旨在开发一个基于投资者情绪指标的股指走势多空预判系统。通过量化分析历史情绪数据与股指走势的相关性，构建机器学习预测模型，生成交易信号，并提供策略回测与风险评估功能，为量化投资决策提供数据支持。

功能特性

1. 相关性分析：量化分析多种投资者情绪指标（如VIX恐慌指数、投资者信心指数）与股指走势的历史相关性。
2. 涨跌预测：利用机器学习分类算法（如支持向量机、随机森林）建立预测模型，输出下月股指涨跌方向的概率预测值。
3. 交易信号生成：根据当前的情绪指标值和模型预测结果，自动生成明确的交易信号（做多/做空/观望）。
4. 策略回测：集成回测引擎，对生成的交易策略进行历史绩效评估，输出胜率、最大回撤、夏普比率等关键指标。
5. 风险预警：提供策略置信度评估和风险提示，辅助用户进行风险控制。

使用方法

1. 数据准备：准备输入数据文件，包括历史投资者情绪指标数据、对应时间段的股指价格数据（开盘、收盘、最高、最低价），以及可选的宏观经济指标数据。数据应为月度或更高频率的时间序列。
2. 配置参数：根据需求调整模型参数与回测设置。
3. 运行系统：执行主程序，系统将依次进行数据分析、模型训练、预测和回测。
4. 结果分析：查看系统输出的相关性分析报告、预测概率、交易信号及回测绩效报告，并结合风险提示进行决策。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：Python 3.8 或以上版本
• 主要依赖库：

- pandas, numpy (数据处理) - scikit-learn (机器学习模型) - matplotlib, seaborn (数据可视化) - backtrader 或类似库 (策略回测)

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化环境并加载配置参数，读取并预处理用户提供的各类输入数据；执行投资者情绪指标与股指价格之间的相关性计算与分析；利用预处理后的特征数据训练指定的机器学习分类模型，以预测股指的未来涨跌方向；基于训练好的模型对当前市场情绪进行推断，进而生成具体的交易指令；调用回测引擎模拟历史交易，并计算多项绩效评估指标；最终，汇总并输出包括相关性分析、预测结果、交易信号及回测报告在内的完整分析结果。