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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)
9 e9 e3 R9 {' U, K; Q 大家好,
+ l6 k) K l, v4 x2 P/ E3 `& { 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* G/ f9 n
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 ^& x7 a5 y& J8 \5 r
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。
+ V' _$ S- R* e. ]6 E0 i( Z# C8 V: ^ 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4 }* V: w) E$ r# N) B3 g2 |& u
用2、3、4天的数值预测第5天! Q+ |4 ~0 r! F4 I
用3、4、5天的数值预测第6天/ m" i1 D; y5 @$ r5 t
一次类推
/ U: U, D' N2 l" q8 A/ Y0 `- p; A 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)/ ^) N5 d" `0 X$ ]& j, ^% f
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。
Z! p: w. q; ~4 t 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。9 t* N$ b' d3 p* Y
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。。。。)+ D8 m, e- O& h& [5 {8 E( B+ f0 \
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