股票价格预测代码支持向量机python代码

当涉及到股票价格预测时，支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法之一。下面是一个使用Python实现的简单的股票价格预测的SVM代码示例：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.svm import SVR
import matplotlib.pyplot as plt

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

# 准备训练数据
X = data['日期'].values.reshape(-1, 1)  # 日期作为特征
y = data['价格'].values  # 价格作为目标变量

# 创建并训练SVM模型
model = SVR(kernel='linear')
model.fit(X, y)

# 预测未来一段时间的股票价格
future_dates = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10')
future_dates = future_dates.strftime('%Y-%m-%d')
future_dates = future_dates.values.reshape(-1, 1)
predictions = model.predict(future_dates)

# 可视化预测结果
plt.plot(data['日期'], data['价格'], label='实际价格')
plt.plot(future_dates, predictions, label='预测价格')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('价格')
plt.title('股票价格预测')
plt.legend()
plt.show()

请注意，上述代码仅提供了一个简单的示例，实际的股票价格预测可能需要更多的特征工程和模型调优。此外，还需要准备相应的股票数据集（例如`stock_data.csv`）来进行训练和预测。