Python支持向量回归实现股票价格预测

Python中的支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）是一种监督学习算法，特别适用于处理非线性和小样本数据。在股票价格预测中，SVR可以通过找到最优的决策边界（超平面），来对历史股价数据进行建模，然后预测未来的股价走势。

以下是使用Python实现股票价格预测的一般步骤：

1. **数据收集**：首先，你需要收集历史股票价格数据，可以从金融数据API或公开的数据源获取。

2. **数据预处理**：清洗数据，处理缺失值、异常值，并进行必要的特征工程，如技术指标计算（如移动平均线、MACD等）。

3. **特征选择或创建**：选择与股票价格变动相关的特征，或者利用统计方法和领域知识构建新的特征。

4. **模型训练**：使用sklearn库中的`SVR`模型，设置参数（如C, gamma, epsilon等），将数据划分为训练集和测试集。

from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = SVR(kernel='rbf') # 使用径向基函数kernel
model.fit(X_train, y_train)

5. **模型评估**：用测试集评估模型性能，如计算均方误差（Mean Squared Error, MSE）或决定系数（R-squared）。

6. **预测应用**：使用训练好的模型对新数据进行预测，并分析结果。