灰色马尔可夫链股市预测案例代码
时间: 2023-06-19 19:08:43 浏览: 132
灰色马尔可夫链模型(GM(1,1))是一种用于建立灰色系统的数学模型,可以用于预测股市等时间序列数据。以下是一个简单的股市预测案例代码:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取股票数据
df = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 构造灰色预测模型
def GM_1_1(data):
# 累加生成序列
data_cumsum = np.cumsum(data)
# 构造累加生成序列矩阵
X0 = data_cumsum[:-1]
X1 = data[1:]
B = np.vstack((-X0, np.ones(len(X0)))).T
Y = X1
# 计算参数
a, b = np.linalg.lstsq(B, Y, rcond=None)[0]
# 构造灰色预测序列
data_predict = [data[0]]
for i in range(1, len(data)):
data_predict.append((data[0] - b/a)*(1 - np.exp(a))*np.exp(-a*(i)))
return data_predict
# 预测未来5天的股价
data = df['close'].values
data_predict = GM_1_1(data)
data_future = data_predict[-5:]
# 绘制预测结果
plt.plot(df['date'].values, data, label='actual')
plt.plot(df['date'].values, data_predict, label='predict')
plt.plot(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'], data_future, label='future')
plt.legend()
plt.show()
```
需要注意的是,该模型的预测精度受到数据质量、样本数量等因素的影响,可能存在误差。因此,在实际应用中需要进行充分的数据分析和模型验证。