matlab代码实现SVM的股市预测

资 源 简 介

matlab代码实现SVM的股市预测

详 情 说 明

使用支持向量机（SVM）进行股市预测是一种常见的机器学习方法，尤其在处理非线性数据时表现出色。在MATLAB中，这一过程主要涉及数据预处理、模型训练和预测评估三个核心环节。

数据预处理 股市数据通常包含价格、成交量等时间序列，需要进行归一化或标准化处理以消除量纲差异。同时，特征工程是关键步骤，比如提取移动平均、相对强弱指数（RSI）等技术指标作为输入变量。目标变量可以是未来某段时间的价格涨跌标签（分类问题）或具体价格（回归问题）。

模型训练 MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了`fitcsvm`（分类）和`fitrsvm`（回归）函数。选择合适的核函数（如高斯核）能显著提升非线性关系的捕捉能力。通过交叉验证调整超参数（如惩罚系数C和核参数）可避免过拟合。

预测与评估 使用测试集验证模型效果，分类任务常用准确率/混淆矩阵，回归任务则关注均方误差（MSE）或与真实趋势的吻合度。股市数据具有高噪声和时变性，建议结合滚动时间窗口训练策略更新模型。

扩展思路： 结合其他技术指标（如MACD）丰富特征； 集成方法（如Bagging）提升鲁棒性； 引入情绪分析数据（新闻/社交媒体）作为辅助特征。

注意：实际应用中需警惕过拟合，且股市预测受政策、突发事件等不可控因素影响较大。