基于MATLAB的股票价格时间序列预测

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本文介绍了如何使用MATLAB进行股票价格时间序列预测,包括数据准备、模型训练(ARMA模型)、预测与评估。通过计算预测误差,评估模型性能,为金融领域的交易策略提供依据。

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基于MATLAB的股票价格时间序列预测

股票价格的时间序列预测一直是金融领域中的重要问题之一。通过对股票价格进行预测,投资者可以制定更准确的交易策略,从而增加投资回报率。本文将介绍如何使用MATLAB进行股票价格的时间序列预测,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备股票价格的历史数据。可以从金融数据供应商或在线金融数据平台获取股票价格数据,并将其保存为CSV文件。在本例中,假设我们已经获得了一只股票的每日收盘价数据,并将其保存为名为"stock_price.csv"的文件。

接下来,我们将使用MATLAB读取并处理这些数据。首先,我们需要导入数据文件。可以使用readmatrix函数来读取CSV文件,并将其存储为一个矩阵。

data = readmatrix('stock_price.csv');

读取数据后,我们可以将其分为训练集和测试集

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