时间序列预测

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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）
& T% v5 i) _- X2 @+ B, L, y               大家好，
* J1 ?" P7 T2 A' r. w& s# `        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。
" d/ f1 H, c/ A- D) z        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。
7 {5 p; b$ G/ c8 o, x        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。
         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
                                                      用2、3、4天的数值预测第5天
- z( {+ _7 X6 X& M- n6 c                                                       用3、4、5天的数值预测第6天
' l# `' ?: G# B                                                      一次类推
        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）
         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。
         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。
         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。。。。）
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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