svm股票涨跌预测模型

### 使用支持向量机构建股票涨跌预测模型

#### 构建流程概述

支持向量机（SVM）能够有效处理非线性分类问题，通过核函数映射到高维空间来找到最优超平面[^1]。对于股票市场而言，价格变动受多种因素影响，因此可以利用历史交易数据作为特征输入给SVM来进行趋势判断。

#### 数据准备阶段

为了训练和支持向量机的有效工作，需要收集并预处理相关金融时间序列资料：

- 获取收盘价、开盘价、最高价、最低价等基本指标；
- 计算技术分析指标如移动平均线(MA)，相对强弱指数(RSI)等辅助决策变量；
- 将连续型的价格变化转换成二元标签：“上涨”或“下跌”。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设已经有一个DataFrame df包含了日期索引和其他列的数据
df['Return'] = df['Close'].pct_change()
df.dropna(inplace=True)

# 创建目标变量：如果收益率大于零则标记为1(上升), 否则为0(下降)
df['Target'] = (df['Return'] > 0).astype(int)

X = df[['Open', 'High', 'Low', 'Volume']].values  
y = df['Target'].values 

scaler = StandardScaler().fit(X)
X_scaled = scaler.transform(X)

# 划分测试集和训练集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42, shuffle=False
)

#### 模型建立与评估

选择合适的参数配置，并应用交叉验证方法优化性能；最后采用准确率、召回率等评价标准衡量最终效果。

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import classification_report, accuracy_score

svc_model = SVC(kernel='rbf')  # RBF Kernel is commonly used for non-linear problems.
svc_model.fit(X_train, y_train)

predictions = svc_model.predict(X_test)
print(f'Accuracy Score: {accuracy_score(y_test,predictions)}')
print(classification_report(y_test, predictions))