基于机器学习的股票价格预测 - MATLAB 大作业选题

基于机器学习的股票价格预测

1. 问题分析

股票价格预测是投资者关注的重点问题之一。通过机器学习方法，可以对大量的历史数据进行分析，预测未来的股票价格趋势，为投资决策提供参考。

具体问题分析如下：

• 如何获取并整理历史股票价格数据？
• 如何确定影响股票价格的因素？
• 如何建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测？

2. 问题分解

1. 获取并整理历史股票价格数据
   • 如何获取股票市场数据？
   • 如何对数据进行清洗和整理？
   • 如何将数据存储到 MATLAB 中？
2. 确定影响股票价格的因素
   • 如何对股票数据进行特征工程？
   • 如何分析不同因素对股票价格的影响？
3. 建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测
   • 如何选择合适的机器学习算法？
   • 如何进行模型的训练和测试？
   • 如何评估模型的表现？

3. 模型设计

1. 获取并整理历史股票价格数据
   • 使用 tushare 库获取历史股票数据。
   • 对数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值。
   • 将数据存储到 MATLAB 中。
2. 确定影响股票价格的因素
   • 对股票数据进行特征工程，例如使用技术指标和基本面指标。
   • 分析不同因素对股票价格的影响，例如通过相关系数矩阵分析。
3. 建立合适的机器学习模型对股票价格进行预测
   • 选择合适的机器学习算法，例如线性回归、支持向量机、随机森林等。
   • 进行模型的训练和测试，使用交叉验证方法评估模型的表现。
   • 评估模型的表现，使用均方误差、平均绝对误差等指标进行评估。

4. 参考文献

1. 周志华，机器学习，清华大学出版社，2016 年
2. 李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012 年
3. 张爱民，机器学习算法及其应用，人民邮电出版社，2019 年

5. 小组成员 A、B、C

评分标准

• 分析的正确程度 (30 分)：包括对问题的理解和分析是否准确，对模型设计的合理性进行评估等。
• 是否详细 (30 分)：包括对问题分解的详细程度，对模型设计的详细程度等。
• 代码实现 (30 分)：包括代码的完整性和规范性，代码的可读性和可维护性等。
• 报告撰写 (10 分)：包括报告的排版格式和内容结构，报告的语言表达和文字准确度等。