【原创】R语言股票实际价格和预测价格差异分析论文报告
基于R语言的数据挖掘模型在股票市场预测中的应用
基于R语言的数据挖掘模型在股票市场预测中的应用内容提要：随着计算机科学、统计学等学科的发展，数据挖掘成为一门日趋成熟且应用广泛的学科。
文章以上海证券综合指数为例，分别使用人工神经网络、支持向量机、多元自适应回归样条算法建立上证指数走势预测的数据挖掘模型，就模型的精确度和交易仿真实验进行了对比分析，找出最适当的股票预测模型。
最后，根据实验结果分析各个数据挖掘模型的预测效果。
关键词：数据挖掘;股票预测;人工神经网络;支持向量机;多元自适应回归样条;中图分类号：F224.7 文献标识码：AData Mining Applied in the Stock Prediction Based on RProgramming LanguageAbstract:With the prosperity of Computer Science and Statistics,data mining became a mature discipline and was applied in many fields.This article based on the Shanghai Composite Index as the object of study, and established several models with artificial neural network, support vector machine and multivariate adaptive regression splines, and compared each one by simulation experiment to find the optimum model.Finally,the prediction effect were analyzed on the basis of the experiment results.Key words:Data Mining;Stock Prediction; ANN; SVM; MARS;一、引言在证券市场中，每天的股票交易活动产生大量的交易数据，这些数据反过来又影响着股票交易活动。
【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性，而不是网络结构的分析。
由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大，当客户公司的股票价格发生变化时，对供应商公司股票价格的反应被认为更大。
k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。
在我们进入k-Shape之前，让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。
时间序列距离测度欧几里德距离（ED）和动态时间扭曲（DTW）通常用作距离测量值，用于时间序列之间的比较。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog两个时间序列x =（x1，...，xm）和y =（y1，...，ym）的ED，其中m是系列的长度如下。
DTW是ED的扩展，允许局部和非线性对齐。
k-Shape提出称为基于形状的距离（SBD）的距离。
k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。
k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。
SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。
使用FFT（+α）代替DFT来提高计算效率。
归一化互相关（系数归一化）NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。
检测NCCc最大的位置ω。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogSBD取0到2之间的值，两个时间序列越接近0就越相似。
形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法，请参阅文章。
R语言回归模型项目分析报告论文
R语言回归模型项目分析报告论文摘要本文旨在介绍并分析一个使用R语言实现的回归模型项目。
该项目主要探究了自变量与因变量之间的关系，并利用R语言的回归模型进行了预测和估计。
本文将首先介绍项目背景和数据来源，接着阐述模型的构建和实现过程，最后对结果进行深入分析和讨论。
一、项目背景和数据来源本项目的目的是探究自变量X1、X2、X3等与因变量Y之间的关系。
为了实现这一目标，我们收集了来自某一领域的实际数据，数据涵盖了多个年份和多个地区的情况。
数据来源主要是公开可用的数据库和相关文献。
在数据处理过程中，我们对缺失值、异常值和重复值进行了适当处理，以保证数据的质量和可靠性。
二、模型构建和实现过程1、数据预处理在构建回归模型之前，我们对数据进行预处理。
我们检查并处理缺失值，采用插值或删除的方法进行处理；我们检测并处理异常值，以防止其对回归模型产生负面影响；我们进行数据规范化，将不同尺度的变量转化为同一尺度，以便于回归分析。
2、回归模型构建在数据预处理之后，我们利用R语言的线性回归函数lm()构建回归模型。
我们将自变量X1、X2、X3等引入模型中，然后通过交叉验证选择最佳的模型参数。
我们还使用了R-squared、调整R-squared、残差标准误差等指标对模型性能进行评价。
3、模型实现细节在构建回归模型的过程中，我们采用了逐步回归法（stepwise regression），以优化模型的性能。
逐步回归法是一种回归分析的优化算法，它通过逐步添加或删除自变量来寻找最佳的模型。
我们还使用了R语言的arima()函数进行时间序列分析，以探究时间序列数据的规律性。
三、结果深入分析和讨论1、结果展示通过R语言的回归模型分析，我们得到了因变量Y与自变量X1、X2、X3等之间的关系。
我们通过表格和图形的方式展示了回归分析的结果，其中包括模型的系数、标准误差、t值、p值等指标。
我们还提供了模型的预测值与实际值之间的比较图，以便于评估模型的性能。
【原创】R使用LASSO回归预测股票收益论文(代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR使用LASSO回归预测股票收益数据分析报告来源：大数据部落使用LASSO预测收益1.示例只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票收益的变量。
对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini （2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞后回报预测的。
两步流程。
当你考虑它时，找到这些变量实际上包括两个独立的问题，识别和估计。
首先，你必须使用你的直觉来识别一个新的预测器，然后你必须使用统计来估计这个新的预测器的质量：咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog但是，现代金融市场庞大。
可预测性并不总是发生在易于人们察觉的尺度上，使得解决第一个问题的标准方法成为问题。
例如，联邦信号公司的滞后收益率是2010 年10月一小时内所有纽约证券交易所上市电信股票的重要预测指标。
你真的可以从虚假的预测指标中捕获这个特定的变量吗？2.使用LASSOLASSO定义。
LASSO是一种惩罚回归技术，在Tibshirani（1996）中引入。
它通过投注稀疏性来同时识别和估计最重要的系数，使用更短的采样周期- 也就是说，假设在任何时间点只有少数变量实际上很重要。
正式使用LASSO意味着解决下面的问题，如果你忽略了惩罚函数，那么这个优化问题就只是一个OLS 回归。
惩罚函数。
但是，这个惩罚函数是LASSO成功的秘诀，允许估算器对最大系数给予优先处理，完全忽略较小系数。
为了更好地理解LASSO如何做到这一点，当右侧变量不相关且具有单位方差时。
一方面，这个解决方案意味着，如果OLS估计一个大系数，那么LASSO将提供类似的估计。
【原创】R语言股票时间序列分析报告代码
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了library(quantmod)# library(neuralnet)library(quantmod)library(plyr)library(TTR)library(ggplot2)library(scales)library(tseries)data=read.csv("600119.csv")a=data$收盘价a=diff(a)/a[-length(a)]a[a=="NaN"]=0a[a=="Inf"]=0##浏览数据data[,2]=data$日期data[,4]=c(0, a)##绘制时间序列图## 收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。
时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。
data=data[nrow(data):1,]plot(data[,2],data[,4])##技术指标lines( data[,2], DEMA(data[,4]) ,col="green")lines( data[,2], SMA(data[,4]) ,col="red")legend("bottomright",col=c("green","red"),legend =c("DEMA","SMA"),lty= 1,pch=1)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 从时间序列图形来看，序列有明显趋势，所以该序列一定不是平稳序列。
因为原序列为非平稳序列，所以选择一阶差分继续分析birthstimeseries=data[,4]birthstimeseries <-ts(birthstimeseries, frequency=300, start=c(1998,1 5))birthstimeseries=na.omit(birthstimeseries)## 2)Decompose the time series data into trend, seasonality and error components. （10 points）## 开始分解季节性时间序列。
R语言隐马尔科夫模型HMM识别股市变化分析报告
R语言隐马尔科夫模型HMM识别股市变化分析报告
了解不同的市场状况如何影响您的策略表现可能会对您的回报产生巨大的影响。
某些策略在波动剧烈的市场中表现良好，而其他策略则需要强劲而平稳的趋势，否则将面临长时间的下跌风险。
搞清楚什么时候开始或停止交易策略，调整风险和资金管理技巧，甚至设置进入和退出条件的参数都取决于市场制度或当前的情况。
能够识别不同的市场制度并相应地改变您的策略可能意味着市场成功和失败之间的差异。
在本文中，我们将探讨如何通过使用一种强大的机器学习算法来识别不同的市场机制，称为隐马尔可夫模型。
马尔科夫模型是一个概率过程，看当前的状态来预测下一个状态。
一个简单的例子就是看天气。
假设我们有三个天气条件（也称为国家”或政权）：多雨，多云，阳光明媚。
如果今天下雨，马尔可夫模型寻找每个不同的天气情况发生的概率。
例如，明天可能继续下雨的概率较高，多云的可能性略低，晴天可能性较小。
交易申请非常清晰。
我们可以将市场定义为看涨，看跌或横盘整理，或者波动的高低，或者我们所知道的一些因素的综合影响我们的策略的表现，而不是天气条件。
构建真实数据模型
我们正在寻找基于这些因素的不同的市场制度，然后我们可以用它来优化我们的交易策略。
为此，我们将使用depmixS4 R库以及可追溯到年的EUR / USD首先，我们安装这些库并在R中构建我们的数据集
装载数据集（可以在这里下载），然后把它变成一个时间序列对象。
现在是时候建立隐马尔可夫模型了！
summary(HMMfit)
:。
【原创】R语言数据挖掘预测模型的股票交易系统
4基于数据挖掘预测模型的股票交易系统根据上市保险公司的业务分析和财务分析来看，对投资者来投资中国平安的价值最高，由于实验运行时间较长，数据挖掘分析的方法相同，与选择哪家上市保险公司历史交易数据无关。
本文选择了中国人寿历史交易数据进行了数据挖掘与分析。
4.1数据来源本文所用数据为中国人寿（601628）历史交易数据，数据来源于雅虎财经网站（网址：https:// ）。
获取方法为如下R 代码：library(tseries)CLI_Web_1 <- as.xts(get.hist.quote("601628.ss",start="2007-01-09",quote=c("Open", "High", "Low", "Close","V olume","AdjClose")))head(CLI_Web_1)并将所下载数据转换为R 中的时间序列对象（xts 对象），本实验的数据开始时间为2007年1月9日，结束时间为2016年6月4日。
4.2建模过程4.2.1数据处理用R 函数colnames 将下载数据整理成如下统一格式：Open High Low Close V olume Adjusted2007-01-09 37.00 40.20 37.00 38.93 319018900 34.162007-01-10 39.80 40.30 38.72 39.46 68610200 34.632007-01-11 38.80 39.60 37.01 38.29 43902500 33.602007-01-12 37.79 39.74 37.50 39.50 42177400 34.662007-01-15 39.82 43.45 38.95 43.45 56131900 38.132007-01-16 45.28 46.88 44.06 45.05 44567700 39.534.2.2 定义数据挖掘任务本模型所要解决的数据挖掘任务为预测任务。
【原创】R语言股票时间序列分析报告代码
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了library(quantmod)# library(neuralnet)library(quantmod)library(plyr)library(TTR)library(ggplot2)library(scales)library(tseries)data=read.csv("600119.csv")a=data$收盘价a=diff(a)/a[-length(a)]a[a=="NaN"]=0a[a=="Inf"]=0##浏览数据data[,2]=data$日期data[,4]=c(0, a)##绘制时间序列图## 收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。
时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。
data=data[nrow(data):1,]plot(data[,2],data[,4])##技术指标lines( data[,2], DEMA(data[,4]) ,col="green")lines( data[,2], SMA(data[,4]) ,col="red")legend("bottomright",col=c("green","red"),legend =c("DEMA","SMA"),lty= 1,pch=1)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 从时间序列图形来看，序列有明显趋势，所以该序列一定不是平稳序列。
因为原序列为非平稳序列，所以选择一阶差分继续分析birthstimeseries=data[,4]birthstimeseries <-ts(birthstimeseries, frequency=300, start=c(1998,1 5))birthstimeseries=na.omit(birthstimeseries)## 2)Decompose the time series data into trend, seasonality and error components. （10 points）## 开始分解季节性时间序列。
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有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了股票实际价格和预测价格差异分析摘要：主要思路为了准确的估计股票价格,了解股票的一般规律,更好的为资本市场提供参考意见和帮助股民进行投资股票作出正确的决策,本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据,通过选取综合反映股票市场上所有公司股票价格整体水平的指标建立了线性回归模型,得出了股票价格趋势变动的影响因素.关键词：回归模型；指数模型；股票价格；预测一、引言主要思路为了准确的估计股票价格，本文从股票价格指数与整个经济环境角度出发,采用多元回归分析方法,应用月度时间序列数据建立了线性回归模型,具体分析步骤：1.关系分析基于以上原理,为大致了解股票价格与诸因素之间的关系,先分别绘制股票价格与各个因素之间的散点图,并分析它们之间的关系.股价用上证A股指数来表示,这样可以减少人为因素对股票价格的影响,尽量将注意力集中在我们假设选用的自变量上.我们采用的数据是2012年和2015年上半年的月度数据,分析影响我国股市趋势的因素。
之所以选取2012年和2015年7月的统计资料是基于以下两点考虑：中国股市发展时间较短,采用年度数据会因为样本量太小而使得回归分析失去意义;数据取得的存在较大难度,因季度数据不全而只能选取月度数据.因此选取2012年和2015年7月份月度数据作为样本.2.指数平滑时间序列预测模型3.选择多项式回归模型3.1变量选取通过向前向后逐步迭代回归模型筛选出显著性较强的变量进行回归建模。
3.2显著性检验根据F值和p值统计量来判断模型是否具有显著的统计意义。
3.3拟合预测使用得到的模型对实际数据进行拟合和预测。
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了4.分析得出结论得出各个自变量之间的关系，以及它们对因变量的影响极其经济意义。
二、获取数据及预处理获取2012年1月到2015年7月的上证指数数据,货币供应量,消费价格指数人民币美元汇率和存款利率数据绘制变量之间的散点图plot(data)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了par(mfrow=c(2,2))plot(美元汇率,上证指数数据)plot(人民币存款利率,上证指数数据)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了三、指数平滑时间序列模型预测表示时间序列## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul## 2012 263.670 19.925 240.655 131.620 245.665 368.020 ## 2013 -51.615 -156.545 69.235 -46.705 -329.040 -181.635 -2.555 ## 2014 -65.535 87.565 79.200 37.740 -157.900 -118.655 59.360 ## 2015 -50.230 142.300 -11.580 -25.710 47.830 -92.995 -115.865 ## Aug Sep Oct Nov Dec## 2012 -130.350 -216.610 125.145 163.415 44.480## 2013 145.310 5.895 236.405 97.135 -142.555## 2014 -176.755 -108.775 -71.055 32.655 -149.320## 2015有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了利用HoltWinters函数预测：p.hw<-forecast.HoltWinters(m.hw, h=24) #h=24表示预测24个值有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了四、进行多元回归模型并进行分析summary(lmmod)#显示回归结果## Call:## lm(formula = y ~ x1 + x2 + x3 + x4, data = data)#### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -543.94 -90.09 1.69 113.01 500.68#### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) -3.457e+04 9.319e+03 -3.710 0.000661 ***## x1 3.325e-03 1.369e-03 2.430 0.019950 *## x2 1.341e+01 2.663e+01 0.503 0.617562## x3 4.787e+01 1.400e+01 3.420 0.001511 **## x4 7.870e+02 3.380e+02 2.328 0.025322 *## ---## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了#### Residual standard error: 246.5 on 38 degrees of freedom## Multiple R-squared: 0.4804, Adjusted R-squared: 0.4257## F-statistic: 8.783 on 4 and 38 DF, p-value: 4.012e-05回归结果分析从输出结果可以看出，回归方程为，变量和的统计量的估计值分别为-3.457e+04，3.325e-03，1.341e+01，4.787e+01和7.870e+02，除了x2以外由对应的值都比显著性水平0.05小，可得两个偏回归系p数在显著性水平0.05下均显著不为零。
进一步地剩余方差的估计值，f统计量的估计值为8.783，由对应的p 值4.012e-05说明，回归方程是显著的。
可决系数R，修正的可决系数R为0.48左右说明方程的拟合效果较好。
拟合效果图形展示以上证指数的原始数据作为x轴，回归拟合值为轴作图，在xy面上的点用直线连接见图1。
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了"货币供应量数据","居民消费价格指数","美元汇率","人民币存款利率"之间原始图和拟合值的关系散点图par(mfrow=c(2,2))plot(货币供应量数据,上证指数数据,type="l")plot(人民币存款利率,上证指数数据,type="l")lines(人民币存款利率,fitted(lmmod),col="red")有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了置信区间与预测区间：置信区间是给定自变量值后，由回归方程得到的的预测值（实0y际上是的平均值）的置信区间；预测区间是实际值的置信区间，在这里称为预测区间。
0y0y 预测区间要比置信区间稍大，命令与显示结果如下predict(lmmod,int="c")## fit lwr upr## 1 2475.242 2251.506 2698.979## 2 2499.775 2292.238 2707.313## 3 2577.019 2407.631 2746.407## 4 2591.886 2430.249 2753.522## 5 2587.035 2430.370 2743.701## 6 2693.336 2533.406 2853.266## 7 2700.174 2534.939 2865.409## 8 2721.134 2574.972 2867.296## 9 2739.653 2604.015 2875.291。
## 38 2292.462 2133.936 2450.987## 39 2431.019 2261.307 2600.730有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 40 2353.466 2189.958 2516.974## 41 2428.789 2234.366 2623.211## 42 2359.794 2122.260 2597.327## 43 2165.294 1879.112 2451.475predict(lmmod,int="p")## fit lwr upr## 1 2475.242 1928.352 3022.133## 2 2499.775 1959.309 3040.241## 3 2577.019 2050.024 3104.014## 4 2591.886 2067.331 3116.441## 5 2587.035 2063.991 3110.080。
## 39 2431.019 1903.920 2958.118## 40 2353.466 1828.331 2878.601## 41 2428.789 1893.222 2964.355## 42 2359.794 1807.115 2912.473## 43 2165.294 1590.027 2740.560残差分析：残差分析可以对回归模型的假设条件即随机误差项是否独立同分布进行检验，同时还可以找出离群点。
命令语句为plot(lm.1)，显示结果如下par(mfrow=c(2,2))plot(lmmod)。