股票价格模式匹配与量化预测系统

资 源 简 介

本项目是一个基于MATLAB开发的高级股票市场预测与分析系统，旨在通过识别历史价格数据中的特定模式来预估未来的走势。该系统核心功能包括大规模历史股价数据集的自动化读取与预处理，利用先进的滤波算法去除市场噪声。其核心逻辑在于模式匹配技术，通过对比当前价格序列与历史长周期中的形态特征，寻找具有统计学意义的相似片段。该程序包引入了多维度技术分析指标，如指数移动平均线、支撑位与阻力位自动识别以及动量振荡器，用于辅助验证预测信号的可靠性。此外，系统通过动态调整权重参数，能够适应不同波动率的市场环境，并生成带有置信区

详 情 说 明

项目名称: 基于价格模式匹配的高级股票市场预测与分析系统

本项目是一个基于 MATLAB 开发的量化分析工具，旨在通过历史价格模式匹配、技术指标验证及高斯过程回归（GPR）模型，对金融资产（如股票、期货、外汇）的未来价格走势进行多维度的预测与分析。系统集成了数据预处理、特征提取、模式识别与非线性回归等核心技术，为投资者提供数据驱动的决策参考。

功能特性

1. 自动化数据模拟与预处理: 内置几何布朗运动（GBM）数据生成器，模拟生成真实的股市交易数据，并采用 Savitzky-Golay 滤波器动态滤除市场高频噪声。
2. 多维技术指标分析: 自动计算指数移动平均线（EMA）、相对强弱指标（RSI），并能智能识别历史数据中的关键支撑位与阻力位。
3. 先进的模式匹配算法: 利用动态时间规整（DTW）算法计算序列间的非线性相似度，从长周期历史中寻找最具代表性的价格走势特征。
4. 统计学习预测模型: 结合高斯过程回归（GPR）模型生成具备 95% 置信区间的预测曲线，提供未来走势的波动范围估计。
5. 多指标协同决策: 综合模型预测趋势与 RSI 能量指标，自动生成买入、卖出或观望的交易建议，并计算预测误差指标（RMSE/MAE）。
6. 交互式可视化面板: 提供包含历史趋势、指标细节、模式对比及未来预测在内的全方位图形展示。

使用方法

1. 打开 MATLAB 软件。
2. 将系统脚本文件放置在您的 MATLAB 工作目录下。
3. 直接运行主函数。
4. 在生成的图形窗口中观察历史指标、模式对比与未来预测曲线。
5. 在 MATLAB 命令行窗口（Command Window）查看生成的详细分析报告及交易操作建议。

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本。
• Signal Processing Toolbox（信号处理工具箱）。
• Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）。

实现逻辑与算法详情

该量化分析系统严格遵循“数据准备 -> 特征提取 -> 模式识别 -> 回归预测 -> 决策输出”的逻辑架构：

1. 数据模拟与环境初始化 程序开始会定义分析所需的超参数，如 30 天的模式观察窗口和 20 天的未来预测步长。通过几何布朗运动模型，基于设定的漂移率（mu）和波动率（sigma）生成 800 组包含开盘价、最高价、最低价、收盘价及成交量的结构化数据。

2. 噪声抑制与平滑处理 为了避免市场瞬时噪声对模式匹配的干扰，系统采用了 Savitzky-Golay 滤波器。该算法通过局部多项式拟合，在平滑价格曲线的同时，比传统移动平均线更能有效地保留原始趋势的形态特征。

3. 指数指标与形态特征提取

• 均线与动量: 计算 EMA（指数移动平均线）反映中线趋势，计算 RSI（相对强弱指标）衡量市场超买或超卖状态。
• 支撑与阻力位识别: 系统利用局部极值检测算法，通过设置最小峰值距离，自动在平滑后的曲线中寻找高点的阻力位与低点的支撑位。

4. 动态时间规整 (DTW) 模式匹配 这是系统的核心逻辑。程序提取当前最近的 30 天价格序列并进行 Z-score 归一化处理。通过自定义的 DTW 算法，系统在历史数据中进行滑动窗口扫描。DTW 算法允许时间轴上的非线性对齐，能够捕捉到形态相似但步调不一致的历史走势。系统最终找出距离最近（即最相似）的 5 个历史片段。

5. 高斯过程回归 (GPR) 预测 系统将当前模式作为训练输入，利用 fitrgp 函数构建高斯过程回归模型。该模型使用平方指数核函数（Squared Exponential Kernel），能够学习价格序列中的复杂非线性关系。模型不仅输出未来的预测均值，还生成预测区间的标准差，从而在可视化中呈现出 95% 的置信区间阴影层。

6. 回测评估与决策报告 系统选取最相似的历史片段后的真实走势与预测值进行对比，计算均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）。最后，系统执行一套复合决策逻辑：如果预测趋势涨幅超过 2% 且 RSI 尚未进入超买区，则输出买入信号；反之，若预测趋势走弱或 RSI 过高，则触发卖出预警，并给出阻力位与支撑位的数值参考。

关键函数与计算细节

• calculate_dtw: 自定义函数，通过动态编程（Dynamic Programming）构建累积距离矩阵，计算两个序列间的最佳匹配路径距离。
• sgolayfilt: 执行 Savitzky-Golay 滤波，通过 3 阶多项式拟合保留信号的一阶和二阶导数特性。
• fitrgp: 核心学习算子，通过最大化边缘似然自动优化超参数，实现高精度的非参数回归预测。
• findpeaks: 极值识别函数，用于确定价格序列中的关键折返点，从而定位支撑与阻力水平。

--- *注：本工具仅供量化分析学习使用，所生成的交易建议基于历史模式统计，不构成对实际金融市场的投资承诺。*