利用MATLAB线性回归模型进行股价预测

基于历史数据的股价预测

此模型利用MATLAB，通过线性回归算法分析历史股价数据，并以此预测未来股价趋势。

核心步骤

1. 数据收集: 获取目标股票的历史交易数据，例如开盘价、收盘价、最高价、最低价和交易量等。
2. 数据预处理: 对数据进行清洗和处理，例如缺失值填充、异常值处理和数据标准化等。
3. 模型训练: 选择合适的线性回归模型，并使用历史数据进行训练。
4. 模型评估: 通过评估指标，例如均方误差或R平方，评估模型的预测性能。
5. 预测未来股价: 利用训练好的模型，输入未来相关数据，预测未来股价走势。

优势

• 线性回归模型简单易懂，便于理解和解释。
• MATLAB提供丰富的工具箱和函数，方便模型的构建和评估。

注意事项

• 股价波动受多种因素影响，线性回归模型可能无法完全捕捉市场复杂性。
• 预测结果仅供参考，投资者需结合多种因素进行决策。