请生成一段python代码，应用SVR模型，使用前一天的收盘价作为因子来预测股票收益率，与测试集作图比较，以rbf为核函数，并对gamma进行cross validation

好的，以下是生成的Python代码，用于应用SVR模型，使用前一天的收盘价作为因子来预测股票收益率，与测试集作图比较，以rbf为核函数，并对gamma进行cross validation：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 加载数据
data = np.genfromtxt('stock_data.csv', delimiter=',')
X = data[:-1]
y = data[1:]

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(X) * 0.8)
X_train, y_train = X[:train_size], y[:train_size]
X_test, y_test = X[train_size:], y[train_size:]

# 创建SVR模型
svr = SVR(kernel='rbf')

# 设置参数范围
params = {'C': [1, 10, 100, 1000], 'gamma': [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001]}

# 对gamma进行cross validation
grid = GridSearchCV(svr, params)
grid.fit(X_train, y_train.ravel())
best_gamma = grid.best_params_['gamma']

# 使用最佳gamma进行模型训练
svr = SVR(kernel='rbf', gamma=best_gamma)
svr.fit(X_train, y_train.ravel())
y_pred = svr.predict(X_test)

# 比较预测结果和实际结果
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predict')
plt.legend()
plt.show()

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

请注意，此代码仅作为示例，需要根据实际情况进行修改，例如修改数据文件路径等。