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时间序列预测

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发表于 2020-10-16 17:27 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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红色为实际值,蓝色为预测值(数据检查无误,程序或算法的问题,不是的绘图的问题)
/ U  Z: Q7 @0 E1 @               大家好,# M* n% j6 Z0 j) D" t# X8 X# F: M
        最近在做股市预测,即时间序列预测在股市预测方面的应用。' [  T) ?0 B) w5 v( _
        做的是提前一布预测,比如知道前三天的股市影响因素去预测第四天的股市值。6 d3 V: q% k; i5 Z' Q. b* K
        用的是LIBSVM,但是预测的第四天的数值并不跟实际第四天的数值差不多(指一定误差范围内),而是跟第三天的实际值差不多。8 B" i" V( X4 ~
         整个建模过程可以这样简单描述。用1、2、3天的数值预测第4天
: c1 `4 g3 Z; V: D7 w: t3 V4 g                                                      用2、3、4天的数值预测第5天
2 S$ j. p) A7 e7 d                                                       用3、4、5天的数值预测第6天' h. ]6 W9 i8 U
                                                      一次类推
% J9 K+ }! a( u9 n        输出的预测序列prediction就是一个向量(第5天预测值、第6天预测值、、、、第n天预测值)
2 G, }: [) A8 X7 v; r         而将预测序列prediction与(第5天实际值、第6天实际值、、、、第n天实际值)比较时发现,他们存在一个“错位”,即预测值滞后实际值一天。/ W$ G( }3 w0 j4 l4 X3 O
         问题不仅仅出现在预测上,绘制训练序列时候也发现训练的时候他们就已经存在滞后。4 s$ G( m  E; t2 q( e& Z
         有看franto发表的一个关于股市预测的程序,用到的数据波动性较小,预测出来的数据看起来非常好,但是放大图形后也发现存在滞后,我猜可能是因为用到的数据波动小所以才看起来滞后小吧。(还有一点,忘记看横坐标轴了,如果预测的样本数量非常多,远看预测值跟实际值也貌似是重合,要把横坐标放大到相同尺度后才能跟我的那个结果比较滞后的大小,如果是这个原因,那么滞后可能并不小。。。。); z+ B9 t, R1 r

该用户从未签到

2#
发表于 2020-10-16 17:57 | 只看该作者
最好拿实际数据和你的模型来讨论。就这么说没法知道问题所在

该用户从未签到

3#
发表于 2020-10-16 18:15 | 只看该作者
0 o) Z" m( }4 w1 w% X8 M2 q
用什么函数做的?

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4#
发表于 2020-10-19 14:27 | 只看该作者
来学习一下
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