matlab代码实现支持向量机

资 源 简 介

matlab代码实现支持向量机

详 情 说 明

在MATLAB中实现支持向量机(SVM)进行股票价格预测并结合一元线性回归分析是一个典型的金融时间序列预测问题。以下是实现这一目标的技术思路和分析框架：

数据准备阶段： 首先需要获取历史股票价格数据，通常包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等特征。对于一元线性回归，我们可以选择单一特征如收盘价作为预测目标，而SVM则可以处理多维特征。

特征工程处理： 对原始价格数据进行归一化处理 构建技术指标特征(如移动平均线、RSI等) 创建时间滞后特征来捕捉时序依赖性 划分训练集和测试集(一般采用7:3或8:2比例)

SVM模型实现： MATLAB的统计与机器学习工具箱提供了fitrsvm函数用于回归型SVM的实现。核心步骤包括： 选择合适的核函数(线性核、高斯核等) 设置适当的惩罚参数C和不敏感参数ε 使用交叉验证优化超参数 训练模型并评估预测性能

线性回归作为基准： 建立一元线性回归模型作为预测基准，与SVM结果进行对比。可以采用MATLAB的fitlm函数快速实现。

模型评估与比较： 使用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)等指标 可视化预测结果与实际价格的对比曲线 分析两种模型在不同市场条件下的表现差异

实际应用考虑： 需要注意金融时间序列的非平稳性和噪声问题 考虑加入波动率特征提高模型鲁棒性 定期重新训练模型以适应市场变化

这种组合方法既可以利用SVM处理非线性关系的能力，又能通过简单线性回归提供可解释的基准参考，适合对股票价格这种复杂系统进行多角度分析。