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基于SVM的股市预测Matlab程序

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简介:
本作品为基于支持向量机(SVM)算法的股市预测系统,采用MATLAB编程实现。通过历史数据训练模型并进行未来趋势预测。 基于SVM的股票预测的MATLAB程序: ```matlab D = d * (d.); H = D .* K; f = -ones(N,1); Aeq = d.; beq = 0; lb = zeros(N,1); ub = C*ones(N,1); x0 = zeros(N,1); [alphasup,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,[],[],Aeq,beq,lb,ub,x0,options); W = alphasup .* d; index = find(W ~= 0); supportvectors = X(index,:); weight = W(index); ``` 这段代码展示了如何使用MATLAB进行基于支持向量机(SVM)的股票预测,包括计算矩阵、设置优化参数以及求解权重和支撑向量。

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客服
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  • SVMMatlab
    优质
    本作品为基于支持向量机(SVM)算法的股市预测系统,采用MATLAB编程实现。通过历史数据训练模型并进行未来趋势预测。 基于SVM的股票预测的MATLAB程序: ```matlab D = d * (d.); H = D .* K; f = -ones(N,1); Aeq = d.; beq = 0; lb = zeros(N,1); ub = C*ones(N,1); x0 = zeros(N,1); [alphasup,fval,exitflag,output,lambda] = quadprog(H,f,[],[],Aeq,beq,lb,ub,x0,options); W = alphasup .* d; index = find(W ~= 0); supportvectors = X(index,:); weight = W(index); ``` 这段代码展示了如何使用MATLAB进行基于支持向量机(SVM)的股票预测,包括计算矩阵、设置优化参数以及求解权重和支撑向量。
  • SVM】利用SVM进行Matlab代码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于支持向量机(SVM)技术在Matlab环境下实现股票市场预测的源代码及使用说明。 【SVM预测】基于SVM进行股票预测的Matlab源码分享。本段落档提供了使用支持向量机(SVM)算法在MATLAB环境中实现股票价格预测的具体代码示例,旨在帮助读者理解如何利用机器学习技术分析金融数据,并做出相应的投资决策。
  • MATLAB代码-(stock-market-prediction)
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    本项目提供了一系列基于MATLAB开发的股票预测代码,旨在帮助投资者通过技术分析和机器学习模型来预测股市趋势,为投资决策提供参考。 在我们的项目中,我们设计了一个利用机器学习模型来预测股票未来价值的系统。该模型基于2011年1月至6月每周收集的数据(共750个实例),用于训练和测试各种算法和技术。 团队成员包括希瓦·瓦姆西·古迪瓦达文卡塔、普拉尼斯·巴维里塞蒂阿努杰、贾恩帕万·西瓦·库马尔以及阿马拉帕利。我们预测了接下来一周的开盘价,并分析比较不同方法的效果,以确定最佳算法。 该项目使用MATLAB/Octave环境进行开发和运行。主要执行文件为StockPrediction.m,此外还有一些辅助脚本如assignNumbersToSymbols.m、正态方程计算成本.m等支持代码的功能实现。为了在本地环境中成功运行这些代码,请确保将道琼斯工业平均指数的数据集放置于源代码所在的相同目录下。 通过这种方式,我们的模型能够基于历史数据做出预测,并评估其准确性以进一步优化算法性能。
  • SVM风速
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    本程序采用支持向量机(SVM)算法,旨在精准预测风速变化趋势,为风电场运营和天气预报提供科学依据,优化能源调度与管理。 使用支持向量机预测风速的MATLAB程序需要放在SVM工具箱中才能运行。
  • 与模拟-Matlab代码: StockForecast
    优质
    《股市预测与模拟》利用Matlab编写StockForecast程序进行股票市场分析和预测。该工具通过历史数据训练模型,帮助投资者理解市场趋势并做出决策。 在股票预测领域,MATLAB提供了多种模型来模拟股市的表现。目前的任务是将getopt切换到argparse以处理开始与结束日期的命令行参数,并向神经网络模型中添加更多的性能指标,从而改进整体预测效果并避免过拟合现象。此外,还需要为doxygen编写makefile文件,包括生成分析图等功能。 通过使用python-mcProfile、gprof2dot等工具进行性能测试和代码优化是必要的步骤之一。同时需要研究标准普尔与道琼斯指数在遵守假期规则上的差异,并改进文档以使其对doxygen更加友好。 最近的工作重点是从MATLAB股票框架移植到Python中,目前仅实现了线性和随机模型的功能,但使用Python可以极大地扩展整体的通用性和功能范围。这不仅能够提高代码的可访问性与灵活性,还能够在没有其他MATLAB许可证的情况下于服务器上安装并运行程序。 当前预测状态示例:红外模型在短期内低买高卖方面表现良好;然而,在长期投资策略中,随机购买模式可能更为适用。
  • MatlabSVM方法
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    本研究采用MATLAB平台实现支持向量机(SVM)算法,探讨其在数据预测领域的应用效果,旨在优化模型参数以提高预测准确率。 使用支持向量机进行预测。调用示例:in=load(testData.txt); SVM(in(:,2:12), in(:,1), 3)。
  • 价展望】SVM票价格(附带Matlab代码180期).zip
    优质
    本资料深入探讨利用支持向量机(SVM)进行股票价格预测的方法,并提供详尽的Matlab代码,适用于第180期学习与实践。 【股价预测】SVM股票价格预测【包含Matlab源码 180期】.zip
  • SVM模型】利用MATLAB进行票趋势SVM源码.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB开发的支持向量机(SVM)预测模型代码,用于股票市场趋势分析与预测。适合研究和学习使用。 基于SVM实现股票趋势预测的MATLAB源码提供了一个利用支持向量机模型进行金融数据分析的方法。此代码可用于研究或教育目的,帮助用户理解如何应用机器学习技术来分析股市数据并作出预测。
  • LSTM原理方法
    优质
    简介:本文探讨了一种利用长短期记忆网络(LSTM)对股市进行预测的方法。通过分析历史股价数据,模型能够学习并捕捉时间序列中的长期依赖关系,从而提高对未来股票价格变动趋势的预测准确性。这种方法在金融数据分析领域具有重要应用价值。 利用深度学习中的长短记忆网络(LSTM)对美国纳斯达克股市进行预测。
  • BP神经网络
    优质
    本研究运用BP(Back Propagation)神经网络模型对股市数据进行深度学习与分析,旨在揭示股票市场的潜在规律,并据此作出准确预测。通过大量历史交易数据训练模型,优化算法参数以提升预测精度,为投资者提供决策支持工具。 一款用MATLAB实现的BP神经网络程序,可用于预测股票的多个指标。