【Matlab股票价格预测】基于RF随机森林算法的股票价格时间序列预测（附MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 15:32:05 发布 · 897 阅读

24 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab #随机森林

神经网络预测专栏收录该内容

704 篇文章

订阅专栏

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，

代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机

🔥 内容介绍

股票市场是一个高度不确定的市场，股票价格的涨跌往往受到多种因素的影响。因此，股票价格预测一直是金融领域的热门研究课题。在本文中，我们将介绍一种基于RF随机森林算法的股票价格时间序列预测方法。

RF随机森林算法是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来提高预测准确性。在RF随机森林算法中，每个决策树的训练数据是从原始数据中随机抽取的一部分，这样可以减少过拟合的风险。最终的预测结果是所有决策树的预测结果的平均值。

在进行股票价格预测时，我们需要收集相关的数据，包括历史股票价格、公司财务报表、宏观经济指标等。在本文中，我们将以某家公司的股票价格为例进行预测。

首先，我们需要对数据进行预处理。我们可以使用Python中的Pandas库对数据进行清洗和处理。具体来说，我们需要对数据进行缺失值处理、异常值处理、数据归一化等操作，以便更好地进行模型训练和预测。

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。在本文中，我们将采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。我们可以使用Python中的Scikit-learn库来进行数据集划分。

然后，我们需要选择合适的特征和目标变量。在本文中，我们将选取历史股票价格作为特征，选取未来一周的股票价格作为目标变量。我们可以使用Python中的Numpy库来进行特征和目标变量的选择和处理。

接下来，我们可以使用Python中的Scikit-learn库来构建RF随

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );