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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)3 z2 J9 [+ M+ H( T7 N8 S
               大家好,
6 R. c2 s. n+ Z& K3 `        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。7 \# F( A7 ~5 f+ }. ]. E& }
        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。$ j% }5 \. _0 H
        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。. R' C% s3 i, f
         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7 f5 B7 o* j! A$ d) {
                                                      用2、3、4天的数值预测第5天$ y4 F' j- J& S
                                                       用3、4、5天的数值预测第6天& A5 s& \) C8 a3 \& I; `
                                                      一次类推
0 Q( V. \% P! y8 V* z2 Q) E+ P        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)
# z  K2 H) w; _$ B6 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。8 E8 o, f4 z! Z1 |- d& t& r+ M& m
         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。" z8 w6 j' ~( I9 m& X
         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。。。。)7 G1 b9 e* {5 Q) k. t, e# C

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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

1 h9 y: [& s" w& ~" C! @1 t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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