屈長(zhǎng)杰

【摘要】試驗(yàn)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(yù)測(cè)帶來(lái)了極大的麻煩，本文針對(duì)股票數(shù)據(jù)的變化，使用matlab的多項(xiàng)式擬合，求導(dǎo)，以及預(yù)測(cè)功能，對(duì)股票的實(shí)時(shí)變化及其變化快慢做出分析，并用得出的擬合方程對(duì)未來(lái)的股票行情做一個(gè)基本的預(yù)測(cè)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)分析 擬合 matlab

21世紀(jì)的來(lái)臨，宣告了信息化和數(shù)字化時(shí)代的到來(lái)，大量的數(shù)據(jù)在我們身邊傳輸，其中包括關(guān)系國(guó)家發(fā)展的眾多數(shù)據(jù)庫(kù)，如人口增長(zhǎng)，糧食增長(zhǎng)，失業(yè)率等等，對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理和運(yùn)用，直至預(yù)測(cè)出未來(lái)數(shù)據(jù)的變化，以達(dá)到對(duì)相關(guān)方面的宏觀調(diào)控，提升我國(guó)的綜合實(shí)力，相當(dāng)重要。本文利用matlab將股票的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)未來(lái)的股票走勢(shì)做出預(yù)測(cè)，得出相關(guān)數(shù)據(jù)，以達(dá)到提前掌握市場(chǎng)的目的。

一、數(shù)據(jù)采集

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

二、數(shù)據(jù)導(dǎo)入

采集的數(shù)據(jù)存入gupiaoy.xls文件中， 擬合的橫坐標(biāo)定義為單位的采樣信號(hào)，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(xiàng)式線性擬合

（一）多項(xiàng)式擬合

調(diào)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(dāng)n=1時(shí)，擬合形式為線性回歸，當(dāng)n=2時(shí)，多項(xiàng)式為二階多項(xiàng)式，原則上當(dāng)n越大是，所取多項(xiàng)式越接近于原方程的形式，誤差越小。

（二）系統(tǒng)設(shè)置原始數(shù)據(jù)

以驗(yàn)證系統(tǒng)是否處于正常工作狀態(tài)，并測(cè)試系統(tǒng)的準(zhǔn)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(dāng)n取值不同時(shí)

N決定了擬合結(jié)果的逼近程度，當(dāng)n越大是理論上，逼近的誤差會(huì)越來(lái)越小擬合結(jié)果表明，在n較大時(shí)，有一個(gè)明顯的逼近，并減小了擬合的誤差。在實(shí)際的操作中，我們應(yīng)該選擇合適的擬合參數(shù)，以達(dá)到預(yù)期的擬合效果。

四、matlab多項(xiàng)式求導(dǎo)

（一）多項(xiàng)式的求導(dǎo)

多項(xiàng)式的求導(dǎo)，是基于多項(xiàng)式擬合的，所求導(dǎo)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(diǎn)，對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)的走勢(shì)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(biāo)定義為單位的采樣信號(hào)，數(shù)據(jù)輸入gupiaox.xls文件中。

結(jié)果表明，在n取較大值時(shí)，股票數(shù)據(jù)的變化率顯示的更加的準(zhǔn)確，對(duì)極大極小點(diǎn)的把握度也就越高。

五、matlab多項(xiàng)式預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)

由n=20時(shí)的擬合p值可知，擬合的多項(xiàng)式方程，由方程預(yù)測(cè)出未來(lái)的曲線走勢(shì)：

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(shí)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(lái)的走勢(shì)是一個(gè)明顯上升的態(tài)勢(shì)，可以小股買入，試探買進(jìn)，等待上漲。

圖中顯示，可知，預(yù)測(cè)走勢(shì)誤差較小，預(yù)測(cè)結(jié)果穩(wěn)定。

六、結(jié)論

對(duì)股票數(shù)據(jù)的擬合和預(yù)測(cè)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)采集，擬合分析，預(yù)測(cè)結(jié)果等幾個(gè)步驟，matlab的guide界面進(jìn)行實(shí)施，有較好的用戶使用界面，試驗(yàn)結(jié)果表明，實(shí)際預(yù)測(cè)能力較強(qiáng)，穩(wěn)定性較好。

參考文獻(xiàn)：

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