svm预测股票python源码

SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，可以用于预测股票的走势。下面是一个使用Python编写的基本的SVM股票预测源代码示例：

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split

然后，我们读取并准备我们的股票数据集：

# 读取股票数据集
data = pd.read_csv('stock_data.csv')

# 提取特征变量和目标变量
X = data[['特征1', '特征2', '特征3']]
y = data['目标']

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

接下来，我们创建并训练SVM模型：

# 创建SVM模型对象
model = svm.SVC(kernel='linear')

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

然后，我们可以使用训练好的模型进行预测：

# 预测测试集
y_pred = model.predict(X_test)

最后，我们可以评估模型的准确性：

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("准确率：", accuracy)

这是一个简单的SVM股票预测模型的源代码示例。请注意，该示例仅用于演示目的，实际应用中可能需要更多的特征工程和调参来提高预测准确性。