基于KNN算法的股票价格趋势预测MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现KNN机器学习算法，通过分析历史股票价格与成交量等数据，构建智能预测模型，可识别相似历史市场模式并预测短期价格趋势，适用于金融数据分析研究。

详 情 说 明

基于K最近邻（KNN）算法的股票价格趋势预测模型

项目介绍

本项目是一个基于K最近邻（KNN）机器学习算法的股票价格趋势预测系统。通过分析历史股票交易数据（包括价格、成交量等关键指标），构建智能预测模型，能够学习历史数据的特征模式，识别与当前市场情况最相似的历史时期，并基于相似时期的价格走势预测未来短期股价趋势。项目提供完整的可视化分析结果和预测精度评估，为投资决策提供数据支持。

功能特性

• 智能趋势预测：利用KNN算法识别市场相似模式，预测未来股价走势
• 多维度特征分析：支持价格、成交量及多种技术指标作为输入特征
• 可视化结果展示：生成预测曲线图、置信区间图、精度评估图表
• 参数灵活配置：可调整K值、预测周期、特征窗口大小等关键参数
• 精度评估体系：提供MAE、RMSE等多种评估指标量化预测效果
• 相似度分析报告：展示最近邻样本的相似度分布和匹配质量

使用方法

1. 准备数据：将包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段的股票历史数据保存为CSV格式
2. 配置参数：在程序中设置K值、预测周期、技术指标参数等
3. 运行模型：执行主程序开始训练和预测
4. 查看结果：分析生成的预测图表、精度指标和数据分析报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大规模数据时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了数据预处理、特征工程、模型训练、预测生成和结果展示的全流程功能。该文件负责读取原始股票数据，执行标准化处理，通过滑动窗口技术提取有效特征，构建KNN预测模型，生成未来价格趋势预测，并计算模型精度指标。同时，该程序还实现了预测结果的可视化展示，包括价格预测曲线图、置信区间分析图以及模型性能评估图表。