使用【matlab】写【股票线性预测】的代码
时间: 2024-09-28 15:14:25 浏览: 0
在MATLAB中编写股票线性预测的代码通常涉及到时间序列分析和简单的线性回归模型。以下是一个基础示例,展示了如何使用历史数据来预测未来的股票价格:
```matlab
% 导入所需库
addpath('toolbox/stats'); % 如果没有安装,需先下载并添加到路径
% 假设你已经有了股票收盘价的历史数据,存储在变量stock_prices中
data = stock_prices; % 应该是日期对收盘价的数据表或向量
% 提取时间序列数据
close_prices = data(:,2); % 取出收盘价列
% 将数据分为训练集和测试集
train_size = floor(0.8 * length(close_prices)); % 80%的数据用于训练
train_data = close_prices(1:train_size);
test_data = close_prices(train_size+1:end);
% 创建线性回归模型
model = fitlm(train_data, 'y ~ 1');
% 预测
predicted_prices = predict(model, test_data);
% 计算预测误差
error = test_data - predicted_prices;
% 绘制实际值与预测值的对比图
plot(test_data, 'b', 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(predicted_prices, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
title('Stock Price Linear Prediction');
xlabel('Time (days)');
ylabel('Price');
legend('Actual Prices', 'Predicted Prices');
hold off;
% 打印相关系数
disp(['Linear correlation coefficient: ', num2str(correlation(test_data, predicted_prices))]);