分别基于svm和arima模型的股票预测 python实现 附github源码

SVM（支持向量机）是一种常用的分类器和回归分析器，在股票预测中也有很多应用。SVM的核心思想是利用一个非线性映射将样本从原始空间映射到高维特征空间，进而在特征空间中构造最优分类超平面。

使用SVM进行股票预测需要将历史股票数据转化为特征向量。此外，还需要确定SVM的正则化参数和核函数类型等超参数。

ARIMA（自回归移动平均）模型是一种常用的时间序列分析模型，在股票预测中也很受欢迎。ARIMA模型可以分为三个部分：自回归(AR)、积分(I)、移动平均(MA)。

使用ARIMA进行股票预测需要确定模型的ARMA阶数(ARIMA(p,d,q))，并对模型的参数进行估计和预测，同时还需要对时间序列进行差分、平稳性检验等处理。

这里给出基于Python实现的SVM和ARIMA股票预测代码的GitHub链接：

SVM: https://github.com/omkarkhunwadkar/Stock-Prediction-Using-SVM

ARIMA: https://github.com/HudsonHu/Stock-Prediction-ARIMA

相关问题

基于SVM实现股票趋势预测，写出python代码

以下是一个简单的基于SVM的股票趋势预测的Python代码示例：

首先，我们需要导入必要的库：

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

然后，我们可以读取股票数据，例如：

df = pd.read_csv('stock_data.csv')

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括特征提取和标签编码等。例如，我们可以将每天的收盘价作为特征，将涨跌幅度编码为1或-1作为标签：

X = df['Close'].values.reshape(-1, 1)
y = np.where(df['Change'] > 0, 1, -1)

然后，我们可以将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们可以训练一个SVM分类器：

svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
svm.fit(X_train, y_train)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能：

y_pred = svm.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

完整代码如下：

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

df = pd.read_csv('stock_data.csv')
X = df['Close'].values.reshape(-1, 1)
y = np.where(df['Change'] > 0, 1, -1)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
svm = SVC(kernel='linear', C=1.0, random_state=42)
svm.fit(X_train, y_train)
y_pred = svm.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', acc)

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。