基于MATLAB的马尔科夫链上证指数预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于马尔科夫链的上证指数预测模型。通过历史股票数据构建状态转移矩阵，支持多步预测、概率分析及可视化验证，可生成未来N日趋势报告，为投资决策提供数据支持。

详 情 说 明

基于马尔科夫链的上证综合指数预测与验证系统

项目介绍

本项目基于马尔科夫链理论，构建了一个上证综合指数的预测与验证系统。通过分析历史股票数据的波动特征，将连续的价格变化离散化为有限的状态空间，建立状态转移概率矩阵。系统能够实现未来交易日的多步状态预测，并提供概率分析和模型验证功能，为投资者提供量化的趋势判断参考。

功能特性

• 状态转移矩阵构建：自动处理历史股指数据，根据设定的状态划分规则生成马尔科夫链状态转移概率矩阵
• 多步预测与概率分析：支持未来N个交易日的状态预测，输出各状态的概率分布和变化趋势
• 蒙特卡洛路径模拟：通过大量模拟生成预测路径，提供预测区间和置信水平分析
• 模型验证与可视化：包含完整的验证指标体系，通过热力图、概率分布曲线等多种可视化方式展示结果
• 预测报告生成：自动生成包含预测结果、置信区间和模型精度的综合分析报告

使用方法

数据准备

准备上证综合指数历史数据CSV文件，需包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段。

参数配置

设置状态划分参数（如价格波动阈值或聚类数量）、预测参数（预测天数、模拟次数、初始状态）等。

运行预测

执行主程序，系统将自动完成数据预处理、状态划分、转移矩阵计算、预测模拟和结果分析全过程。

结果查看

系统将生成以下输出结果：

• 状态转移概率矩阵热力图
• 预测期内各状态概率分布曲线图
• 股指预测区间与置信水平分析报告
• 模型验证指标（状态预测准确率、均方误差等）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学与机器学习工具箱
• 数据处理与可视化相关工具箱
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持CSV数据文件读取

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能流程，包括历史数据的载入与预处理、状态空间的划分与定义、马尔科夫链转移概率矩阵的计算与优化、基于蒙特卡洛模拟的多步预测路径生成、预测结果的统计分析与区间估计、模型精度验证指标的计算，以及最终结果的可视化展示与报告输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的顺序执行与数据传递。