基于SVM支持向量机的股票价格时间序列预测(libsvm) - MATLAB代码示例

支持向量机（SVM）是一种强大的机器学习算法，广泛应用于分类和回归问题。在股票价格预测中，我们可以使用SVM来预测未来的股票价格。下面是一个使用MATLAB和libsvm库实现基于SVM的股票价格时间序列预测的示例代码。
首先，确保你已经安装了MATLAB和libsvm库。你可以从MATLAB的Add-Ons商店或libsvm官网下载并安装libsvm库。
接下来，按照以下步骤进行操作：

1. 导入数据：首先，你需要导入股票价格数据。你可以从Yahoo Finance等网站获取历史股票数据。将数据导入MATLAB后，将其存储在一个变量中。
2. 数据预处理：为了训练SVM模型，需要对数据进行预处理。将数据划分为训练集和测试集，通常使用70-30分割或者交叉验证等方法。同时，你可能还需要对数据进行归一化处理，以便SVM更好地学习数据特征。
3. 训练SVM模型：使用libsvm函数来训练SVM模型。你可以设置不同的核函数和参数来优化模型的性能。训练模型后，将其保存为一个变量。
4. 预测股票价格：使用训练好的SVM模型对测试集进行预测。将预测结果存储在一个变量中。
5. 评估预测结果：计算预测结果的准确率、均方误差等指标，以评估模型的性能。
   下面是一个示例代码，演示了如何使用MATLAB和libsvm库实现基于SVM的股票价格时间序列预测：
   ```matlab
   % 导入股票价格数据
   stockData = readtable(‘your_stock_data.csv’); % 替换为你的股票数据文件路径
   % 数据预处理
   % 将数据划分为训练集和测试集
   trainRatio = 0.7; % 训练集占比
   testRatio = 1 - trainRatio; % 测试集占比
   trainIdx = randperm(size(stockData,1), round(trainRatiosize(stockData,1))); % 随机划分训练集索引
   testIdx = setdiff(1:size(stockData,1), trainIdx); % 剩余部分为测试集索引
   trainData = stockData(trainIdx, :); % 提取训练集数据
   testData = stockData(testIdx, :); % 提取测试集数据
   % 数据归一化
   [trainData, testData] = normalize(trainData, testData);
   % 训练SVM模型
   % 使用RBF核函数和网格搜索进行参数优化
   kernelFunction = ‘rbf’; % 设置核函数为RBF核函数
   parameterGrid = [1 10 100; 1e-2 1e-3 1e-4]; % 设置网格搜索参数范围
   options = statset(‘MaxFunEvals’,100,’MaxIter’,100); % 设置网格搜索选项
   [bestParameters, bestScore] = gridsearch(@(p) svmtrain(trainData(:,2:end), trainData(:,1), ‘KernelFunction’,p{1}, ‘BoxConstraint’,p{2}), parameterGrid, options); % 使用网格搜索进行参数优化
   bestParameters = {bestParameters{1}, bestParameters{2}}; % 将参数转换为cell数组格式
   bestScore = bestScore.score; % 获取最佳得分
   % 使用最佳参数训练SVM模型
   model = svmtrain(trainData(:,2:end), trainData(:,1), ‘KernelFunction’,bestParameters{1}, ‘BoxConstraint’,bestParameters{2}); % 使用最佳参数训练SVM模型
   % 预测股票价格
   predictedPrices = svmpredict(testData(:,2:end), model); % 对测试集进行预测
   predictedPrices = reshape(predictedPrices, size(testData,1), []).’; % 将预测结果调整为与测试集相同的维度
   % 评估预测结果
   accuracy = sum(predictedPrices == testData(:,1)) / size(testData,1); % 计算准确率
   mse = mean((predictedPrices - testData(:,1)).^2); % 计算均方误差
   fprintf(‘Accuracy: %.2f%%
   ‘, accuracy 100); % 输出准确率
   fprintf(‘MSE: %.4f
   ‘, mse