基于MATLAB的SVM股市趋势预测分析系统

资 源 简 介

该项目运用MATLAB实现支持向量机（SVM）算法，对股票历史数据进行多维度分析，训练高精度预测模型。系统可预测股价走势、生成买卖信号，并集成技术指标计算与可视化功能，辅助投资决策。

详 情 说 明

基于支持向量机（SVM）的股市趋势预测分析系统

项目介绍

本项目是一个利用机器学习技术对股票市场趋势进行预测的分析系统。核心算法采用支持向量机（SVM），通过对历史股价数据（开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量）进行多维度分析和特征工程，构建高精度的分类预测模型。系统能够预测未来股价走势，生成买卖信号，并进行风险评估，为投资决策提供数据支持。系统集成了完整的数据预处理、模型训练、回测验证与结果可视化流程。

功能特性

• 多维度数据预处理：自动处理原始历史股价数据，支持缺失值填补、数据标准化/归一化。
• 灵活的特征工程：内置多种常用技术指标（如移动平均线、RSI等）的计算与提取，可根据参数配置生成特征向量。
• SVM模型训练与优化：使用支持向量机算法进行分类模型训练，并采用交叉验证技术进行参数调优，以提升模型泛化能力。
• 精准趋势预测：基于训练好的模型，对未来股价的涨跌趋势进行分类预测。
• 直观的信号提示：根据预测结果，自动生成直观的买入、卖出或持有操作建议。
• 全面的回测验证：提供模型在历史数据上的回测功能，评估策略表现。
• 详尽的可视化分析：生成股价走势对比图、买卖信号标记图等，帮助用户直观理解预测结果。
• 量化性能评估：输出包括准确率、召回率、F1分数在内的详细模型评估报告。
• 风险评估：提供预测置信度分析及对应的风险等级提示。

使用方法

1. 准备输入数据：确保拥有所需的历史股票数据CSV文件，数据应包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等基本字段。
2. 配置系统参数：在指定配置文件或脚本参数区，设置或修改以下关键输入：

* 股票代码 或 历史数据文件路径。 * 时间范围：用于模型训练的历史数据时间段以及需要进行预测的未来时间段。 * 技术指标参数：如移动平均线的周期、RSI的计算窗口等。

1. 运行主程序：执行系统的主入口文件，系统将自动按以下流程运行：

* 加载并预处理数据。 * 计算技术指标，构建特征数据集。 * 划分训练集与测试集，训练SVM模型并进行参数优化。 * 进行股价趋势预测，生成买卖信号。 * 执行回测并生成评估报告。

1. 查看与分析结果：程序运行完毕后，将在指定输出目录生成：

* 股价走势预测图表：包含历史真实价格与预测走势的可视化对比。 * 买卖信号提示文本或图表标记。 * 模型性能评估报告文件（如txt或csv格式）。 * 预测置信度及风险评估等级信息。 * 未来n个交易日的价格预测数值表。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, macOS 10.14+, 或主流Linux发行版（如Ubuntu 18.04+）
• 编程语言：Python 3.7 或更高版本
• 必要Python库：

* scikit-learn (用于SVM模型) * pandas (用于数据处理) * numpy (用于数值计算) * matplotlib 和/或 seaborn (用于可视化) * ta-lib 或等效的技术指标计算库（如ta）

文件说明

主程序文件main.m是系统的核心控制与执行入口，它整合并协调了项目的各个关键模块。其主要功能包括：解析用户输入的参数与配置，调度数据加载与预处理模块完成原始数据的清洗与格式化，调用特征工程模块计算所需的技术指标并构建模型特征集，组织训练数据并驱动支持向量机模型的训练与超参数优化过程，利用训练好的模型执行股价趋势的预测分析，生成买卖信号及风险评估结果，最后负责组织预测结果、性能评估报告及各类图表的输出与展示。