用滤波器进行股票特征选择MATLAB

股票特征选择是一项重要的任务，可以帮助投资者更好地预测股票价格趋势。其中，使用滤波器进行特征选择是一种常用的方法，下面是一个用MATLAB实现滤波器进行股票特征选择的示例：

首先，加载股票数据，可以使用MATLAB自带的数据集，或者从外部数据源获取数据。在此示例中，我们使用MATLAB自带的数据集“stocks.mat”。

load stocks.mat % 加载数据

接下来，计算各个特征之间的相关系数矩阵，并可视化展示：

corr_matrix = corr(stocks); % 计算相关系数矩阵
imagesc(corr_matrix); % 可视化展示
colorbar; % 添加颜色条

然后，使用滤波器进行特征选择。常用的滤波器包括卡方检验、皮尔逊相关系数等，这里以卡方检验为例。首先，需要将特征和标签数据转换为分类变量：

labels = stocks(:,end); % 获取标签数据
features = stocks(:,1:end-1); % 获取特征数据
labels = discretize(labels, median(labels)); % 将标签数据转换为分类变量
for i=1:size(features,2)
    features(:,i) = discretize(features(:,i), 3); % 将特征数据转换为分类变量
end

然后，使用卡方检验进行特征选择：

num_features = size(features,2); % 特征数量
scores = zeros(num_features,1); % 存储特征得分
for i=1:num_features
    [~,~,~,stats] = crosstab(features(:,i), labels); % 计算卡方检验
    scores(i) = stats.chi2stat; % 存储特征得分
end

最后，根据特征得分进行特征选择：

threshold_score = 10; % 设定特征得分阈值
selected_features = find(scores > threshold_score); % 选择得分高于阈值的特征

经过上述步骤，就可以得到选择出来的特征。这里使用了简单的卡方检验作为示例，实际应用中需要结合具体问题选择合适的滤波器进行特征选择。