基于卷积神经网络与支持向量机的期贷时序数据预测

基于卷积神经网络与支持向量机的期贷时序数据预测

预测金融产品的收益率一直是投资领域中的重要问题，因为这决定了投资业绩的高低。而预测金融产品的收益率需要大量的数据分析和建模技术，其中深度学习技术已经成为了最为流行的方法之一。在本文中，我们将介绍一种基于卷积神经网络结合支持向量机的期贷时序数据预测模型，并提供相应的Matlab代码。

首先，我们需要使用MATLAB加载并准备用于模型训练和测试的数据。在本文中我们使用了开源的国内股票历史数据，包含了股票的开、高、低、收、成交量等数据。接下来，我们将这些数据进行预处理，包括缺失值处理、数据标准化以及分割训练和测试数据集，以用于后续模型的训练和测试。

接着，我们使用卷积神经网络（CNN）对数据进行特征提取。CNN 是一种常用的深度学习算法，适用于处理图像和序列数据。在本文中，我们使用 CNN 对时间序列数据进行特征提取。通过建立多个卷积层和池化层，CNN 可以提取出数据的复杂特征。

最后，我们使用支持向量机（SVM）对 CNN 提取出的特征进行分类预测。SVM 是一种基于统计学习理论的监督学习算法，适用于二元和多元分类问题。在本文中，我们使用 SVM 对训练数据集进行分类，并对测试数据集进行预测。

下面是Matlab代码：

% 加载数据
data = load('stock_data.mat'