基于SVM的股票预测代码实现
时间: 2023-07-26 14:39:51 浏览: 53
以下是一个简单的基于SVM的股票预测的代码实现示例(使用Python语言和scikit-learn库):
```python
# 导入必要的库
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
# 读取股票价格数据
data = pd.read_csv('stock_data.csv')
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
data.iloc[:, 1:], data.iloc[:, 0], test_size=0.2, random_state=0)
# 构建 SVM 分类模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma='auto')
# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果和准确率
print('预测结果:', y_pred)
print('准确率:', clf.score(X_test, y_test))
```
其中,`stock_data.csv`是存储股票价格数据的CSV文件,第一列是涨跌标签(1表示涨,-1表示跌),其余列是各种因素的数据。代码中将数据分为训练集和测试集,使用线性 SVM 分类器进行训练和预测,并输出预测结果和准确率。需要注意的是,该代码只是一个简单的示例,实际应用中需要根据具体情况进行调参和优化。