随机模型预测股票价格MATLAB代码

在MATLAB中，使用随机模型预测股票价格通常涉及到时间序列分析和统计建模。一种常见的方法是基于历史数据应用自回归整合移动平均（ARIMA）模型或更复杂的随机过程，如GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型。以下是一个简单的步骤概述：

% 导入股票价格数据
stockData = readtable('stock_data.csv'); % 假设数据在CSV文件中
priceSeries = stockData.Open; % 提取开价时间序列

% 数据预处理（如有需要）
priceSeries = priceSeries(~isnan(priceSeries)); % 去除缺失值
dataLength = length(priceSeries);
trainSize = floor(dataLength * 0.8); % 设定训练集和测试集的比例

% 将数据分为训练集和测试集
trainingPrices = priceSeries(1:trainSize);
testPrices = priceSeries(trainSize+1:end);

% 创建并训练ARIMA模型
model = arima('p', 1, 'd', 1, 'q', 1); % 这是一个简单的ARIMA(1,1,1)模型，根据实际需要调整参数
estModel = estimate(model, trainingPrices); % 训练模型

% 预测测试集
predictedPrices = forecast(estModel, length(testPrices));

% 绘制原始价格、训练集和预测结果
plot([trainingPrices, testPrices], 'LineWidth', 2);
hold on;
plot(predictedPrices, 'r', 'LineWidth', 2);
legend('Training Prices', 'Test Prices', 'Predicted Prices');
title('Stock Price Prediction using ARIMA Model');
xlabel('Time');
ylabel('Price');

% 评估模型性能
mse = mean((predictedPrices - testPrices).^2); % 计算均方误差
mape = mean(abs((predictedPrices - testPrices)./testPrices)); % 计算平均绝对百分比误差

%