基于马尔可夫链的上证指数预测MATLAB系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建马尔可夫链模型，实现上证综指走势预测。功能包括历史数据自动获取与清洗、波动状态划分、状态转移概率计算及可视化预测结果，适用于量化分析与市场研究。

详 情 说 明

基于马尔科夫链的中国股市上证综合指数预测系统

项目介绍

本项目采用马尔科夫链建模技术，构建了一个针对中国股市上证综合指数的走势预测系统。通过分析历史价格数据的状态转移规律，系统能够对未来短期内的指数走势进行概率预测，并提供可视化的分析结果和模型验证报告。

功能特性

• 数据预处理：自动获取并清洗上证指数历史日线数据
• 状态划分：基于价格波动率将股价走势划分为不同的市场状态
• 转移矩阵计算：构建状态间的概率转移矩阵，捕捉市场动态规律
• 多步预测：支持基于当前状态预测未来N日的股价走势概率分布
• 模型验证：采用历史回测方法评估预测准确率，提供误差分析
• 可视化展示：生成股价走势预测图、状态转移热力图等多种分析图表

使用方法

1. 准备上证指数历史数据CSV文件，需包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量
2. 配置模型参数（状态划分阈值、预测窗口长度、马尔科夫链阶数）
3. 运行主程序开始模型训练和预测分析
4. 查看生成的预测报告、验证结果和可视化图表

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，建议8GB以上用于处理大量历史数据
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括数据读取与清洗、状态划分算法执行、转移概率矩阵计算、多步预测实现、模型回测验证以及结果可视化生成。该文件通过模块化设计实现了从数据输入到分析输出的完整工作流程，用户可通过修改参数配置灵活调整模型特性。