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        基于matlab曲線擬合的數(shù)據(jù)預測分析

        2016-11-28 11:28:07屈長杰
        商情 2016年40期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)分析

        屈長杰

        【摘要】試驗所得的數(shù)據(jù)一般為離散的,且不能直接用一般的方程去描述它們,這樣給數(shù)據(jù)的分析和預測帶來了極大的麻煩,本文針對股票數(shù)據(jù)的變化,使用matlab的多項式擬合,求導,以及預測功能,對股票的實時變化及其變化快慢做出分析,并用得出的擬合方程對未來的股票行情做一個基本的預測。

        【關鍵詞】數(shù)據(jù)分析 擬合 matlab

        21世紀的來臨,宣告了信息化和數(shù)字化時代的到來,大量的數(shù)據(jù)在我們身邊傳輸,其中包括關系國家發(fā)展的眾多數(shù)據(jù)庫,如人口增長,糧食增長,失業(yè)率等等,對這些數(shù)據(jù)的處理和運用,直至預測出未來數(shù)據(jù)的變化,以達到對相關方面的宏觀調控,提升我國的綜合實力,相當重要。本文利用matlab將股票的實時數(shù)據(jù)進行分析,對未來的股票走勢做出預測,得出相關數(shù)據(jù),以達到提前掌握市場的目的。

        一、數(shù)據(jù)采集

        本文使用通達信金融終端輸出躍嶺股份(002725)2014年1月29號至2014年4月23號股市收盤價表格,并輸入起始文件夾,存為txt格式文件。

        二、數(shù)據(jù)導入

        采集的數(shù)據(jù)存入gupiaoy.xls文件中, 擬合的橫坐標定義為單位的采樣信號,數(shù)據(jù)輸入gupiaox.xls文件中, 將采集的數(shù)據(jù),定義在MATLAB工作區(qū)間,為X和Y的矩陣。

        三、matlab多項式線性擬合

        (一)多項式擬合

        調用格式為p=polyfit(x,y,n),其中x和y是輸入的原始數(shù)據(jù),而n代表階次,當n=1時,擬合形式為線性回歸,當n=2時,多項式為二階多項式,原則上當n越大是,所取多項式越接近于原方程的形式,誤差越小。

        (二)系統(tǒng)設置原始數(shù)據(jù)

        以驗證系統(tǒng)是否處于正常工作狀態(tài),并測試系統(tǒng)的準確率是否有所更改,原始數(shù)據(jù)系列x為0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、 0.7、0.8、0.9、1;其中y為0.46、1.99、3.27、6.16、7.08、7.34、 7.56、9.66、9.45、9.34、11.4。

        (三)當n取值不同時

        N決定了擬合結果的逼近程度,當n越大是理論上,逼近的誤差會越來越小擬合結果表明,在n較大時,有一個明顯的逼近,并減小了擬合的誤差。在實際的操作中,我們應該選擇合適的擬合參數(shù),以達到預期的擬合效果。

        四、matlab多項式求導

        (一)多項式的求導

        多項式的求導,是基于多項式擬合的,所求導數(shù),顯示了數(shù)據(jù)的變化率的大小變化,找出突變和極大極小值點,對預測未來的走勢是很有必要的。

        (二)原始數(shù)據(jù)的變化率

        原始數(shù)據(jù)系列x為0、0.1、0.2、0.3、0.4、0.5、0.6、0.7、0.8、 0.9、1;其中y為0.46、1.99、3.27、6.16、7.08、7.34、7.56、9.66、 9.45、9.34、11.4。

        (三)股票數(shù)據(jù)的變化率

        數(shù)據(jù)存入在gupiaoy.xls文件中, 擬合的橫坐標定義為單位的采樣信號,數(shù)據(jù)輸入gupiaox.xls文件中。

        結果表明,在n取較大值時,股票數(shù)據(jù)的變化率顯示的更加的準確,對極大極小點的把握度也就越高。

        五、matlab多項式預測實現(xiàn)

        由n=20時的擬合p值可知,擬合的多項式方程,由方程預測出未來的曲線走勢:

        p=1.634189e-022、-7.985738e-020、1.812691e-017、

        -2.536997e-015、2.450626e-013、-1.732897e-011、 9.284576e-010、-3.848748e-008、1.249608e-006、

        -3.197207e-005、0.0006453738、-0.01024455、0.1269246、

        -1.212533、8.776476、-46.97276、179.7072、-468.017、

        768.5526、 -692.8437、280.4576。

        以n=3時的例子,得出擬合方程y=0.000628345x3-0.0448101

        x2+0.693902x+30.3757。

        由此可推斷出股票未來的走勢是一個明顯上升的態(tài)勢,可以小股買入,試探買進,等待上漲。

        圖中顯示,可知,預測走勢誤差較小,預測結果穩(wěn)定。

        六、結論

        對股票數(shù)據(jù)的擬合和預測,經過數(shù)據(jù)采集,擬合分析,預測結果等幾個步驟,matlab的guide界面進行實施,有較好的用戶使用界面,試驗結果表明,實際預測能力較強,穩(wěn)定性較好。

        參考文獻:

        [1]李顯宏. MATLAB7.X 界面設計與編輯技巧[M]. 北京:電子工業(yè)出版社,2006.

        [2]Patrick Marchand and O.Thomas Holland. Graphics and GUIs with MATLAB 3rd ed ,CRC Press Company, 2003.

        [3]王正林,劉明. 精通MATLAB.7[M].北京:電子工業(yè)出版社,2006.

        [4]施曉紅,周佳.精通GUI圖形界面編程[M]. 北京:北京大學出版社,2003.

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