灰色马尔可夫链股市预测案例代码

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：

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。