matlab使用支持向量机（SVM）预测股票市场趋势的实例.pdf
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matlab
使
⽤
⽀
持
向
量
机
（
SVM
）
预
测
股
票
市
场
趋
势
的
实
例
简
介
：
股
票
市
场
的
趋
势
预
测
⼀
直
是
投
资
者
和
交
易
员
关
注
的
重
要
问
题
之⼀
。
⽀
持
向
量
机
（
SVM
）
作
为⼀
种
强
⼤
的
机
器
学
习
算
法
，
被
⼴
泛
应
⽤
于
股
票
市
场
趋
势
预
测
。
本
实
例
将
介
绍
如
何使
⽤
SVM
来
预
测
股
票
市
场
的
涨
跌
趋
势
，
并
提
供
⼀个
MATLAB
代
码
⽰
例
。
1.
数
据
准
备
：
⾸
先
，
我
们
需
要
获
取
股
票
市
场
的
历
史
数
据
作
为
训
练
集
。
可
以
从
各
种
⾦
融
数
据
提
供
商
、
交
易
所或
第
三
⽅数
据
供
应
商
获
取历
史
股
票
价
格
数
据
。
通
常
，
这
些
数
据
包
括
每
⽇
的
开
盘
价
、
收
盘
价
、
最
⾼
价
、
最
低
价
和
成
交
量
等
信
息
。
2.
特
征
提
取
：
从
历
史
股
票
数
据
中
，
我
们
需
要
提
取
⼀些
有
⽤
的
特
征
作
为
SVM
的
输
⼊
。
常
⻅
的
特
征
包
括
技
术
指
标
（
如
移
动
平
均
线
、
相
对
强弱
指
标
）
、
市
场
情
绪
指
标
（
如
交
易
量
变
化
、
波
动
率
指
标
）
和
基
本
⾯
指
标
（
如
财
务
数
据
、
⾏
业
指
标
）
等
。
这
些
特
征
应
该
具
有
与
股
票
市
场
趋
势
相
关
的
信
息
。
3.
数
据
预
处
理
：
在
将
数
据
输
⼊
到
SVM
之
前
，
需
要
对
数
据
进
⾏
预
处
理
。
这
包
括
数
据
清
洗
、
缺
失
值
处
理
、
特
征
缩
放
和
特
征
选
择
等
步
骤
。
数
据
清
洗
可
以
去
除
异
常
值
和
错
误
数
据
。
缺
失
值
处
理
可
以
通过
填
充
、
删
除
或
插
值
等
⽅
法
进
⾏
。
特
征
缩
放
可
以
将
不
同
范
围
的
特
征
缩
放
到
相
同
的
尺
度
，
常
⽤
的
⽅
法
包
括
标
准
化
和
归
⼀
化
。
特
征
选
择
可
以
通过
统
计
⽅
法
、
相
关
性
分
析
或
特
征
重
要
性
评
估
等
进
⾏
。
4.
数
据
划分
：
将
预
处
理
后
的
数
据
集
划分
为
训
练
集
和
测
试
集
。
通
常
，
将
⼤
部
分
数
据
⽤
于
训
练
，
少
部
分
数
据
⽤
于
测
试
。
常
⽤
的
划分
⽐
例
是
70%
的
数
据
⽤
于
训
练
，
30%
的
数
据
⽤
于
测
试
。
5.
模
型
训
练
：
使
⽤
SVM
算
法
对
训
练
集
进
⾏
训
练
。
在
MATLAB
中
，
可
以使
⽤
fitcsvm
函
数
来
训
练
SVM
模
型
。
选
择
适
当
的
核
函
数
和
超
参
数
是
SVM
模
型
训
练
的
关
键
。
常
⽤
的
核
函
数
包
括
线
性
核
、
多
项
式
核
和
径
向
基
函
数
（
RBF
）
核
。
超
参
数
如
正
则
化参
数
C
、
核
函
数
参
数
gamma
等
需
要
通过
交
叉
验
证
或
⽹
格
搜
索
等
⽅
法
进
⾏
调
优
。
6.
模
型
评
估
：
使
⽤
测
试
集
评
估
训
练
好
的
SVM
模
型
的
性
能
。
常
⽤
的
评
估
指
标
包
括
准
确
率
、
精
确
率
、
召
回
率
、
F1
分
数
等
。
可
以使
⽤
MATLAB
提
供
的
评
估
函
数
（
如
predict
和
confusionmat
）
计
算
这
些
指
标
。
7.
趋
势
预
测
：
使
⽤
训
练
好
的
SVM
模
型
对
新
的
股
票
数
据
进
⾏
趋
势
预
测
。
将
新数
据
提
取
的
特
征
输
⼊
到
SVM
模
型
中
，
通
过
预
测
输
出
来
判
断
趋
势
是
涨
还
是
跌
。
可
以使
⽤
MATLAB
的
predict
函
数
进
⾏
预
测
。
资源评论
