基于支持向量机和一元线性回归的股票趋势预测MATLAB项目

资 源 简 介

该项目运用MATLAB实现支持支持向量机和一元线性回归双模型股票预测。利用历史交易数据训练模型，完成价格涨跌分类与数值预测，并对比模型性能，为量化分析提供参考。

详 情 说 明

股票趋势预测系统

项目介绍

本项目基于支持向量机（SVM）与一元线性回归算法，构建了一个股票趋势预测系统。系统能够分析历史交易数据，对股票价格趋势进行二元分类预测（上涨/下跌），并提供未来价格的具体数值预测。通过对比两种模型的预测效果，为用户提供可视化分析图表，辅助投资决策。

功能特性

• 双模型预测：集成支持向量机分类算法与一元线性回归建模，分别进行趋势判断和价格预测。
• 技术指标集成：支持移动平均线、相对强弱指数等常用技术指标作为特征输入（可选）。
• 灵活参数配置：可自定义历史数据回溯周期与未来预测天数。
• 全面评估报告：输出模型准确率、拟合度指标及预测效果对比分析。
• 可视化展示：生成预测曲线图、趋势分类结果及置信区间可视化图表。

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、成交量的股票历史交易数据（CSV格式）放入指定目录。
2. 配置参数：在程序中设置时间窗口参数（如30天）和预测周期参数（如未来5天）。
3. 运行模型：执行主程序，系统将自动进行数据预处理、特征工程、模型训练与预测。
4. 查看结果：获取模型评估报告、预测数值及可视化图表，分析预测效果。

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程语言：Python 3.7+
• 主要依赖库：pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib、seaborn

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制与调度中心，实现了完整的预测流程。其主要功能包括：读取并预处理输入的股票历史数据；根据配置参数进行特征工程与数据集构建；分别训练支持向量机分类模型和一元线性回归模型；执行股票趋势分类与未来价格预测；生成模型评估指标与可视化分析图表；并最终输出预测结果与对比报告。