【视频】Python遗传算法GA优化SVR支持向量回归、ANFIS自适应神经模糊推理系统预测证券指数ISE数据

全文链接：https://tecdat.cn/?p=37060本文旨在通过应用多种机器学习技术，对交易所的历史数据进行深入分析和预测。我们帮助客户使用了遗传算法GA优化的支持向量回归（SVR）、自适应神经模糊推理系统（ANFIS）等方法，对数据进行了特征选择、数据预处理、模型训练与评估。实验结果表明，这些方法在预测证券交易所指数（ISE）方面具有显著效果，为投资者和市场分析师提供了有价值的参考。引言股票指数（ISE）的波动直接影响投资者的决策。因此，准确预测ISE的走势对于市场参与者至关重要。本文利用机器学习技术，通过构建多种预测模型，对ISE的历史数据进行了详细分析，以期提高预测的准确性和实用性。数据准备与预处理数据集描述本文使用的数据集来源于证券交易所，包含了一系列可能影响ISE指数波动的经济指标。数据集以CSV格式存储，通过Pandas库进行读取和处理。pd.read_csv('Is.csv', delimiter=';') #print(df.head()) return DataPrepare(df)#data, target = ReadData()

 # 重新加载数据，跳过可能包含重复列标题的行df = pd.read_csv(file_path, delimiter=';', skiprows=[0, 1])# 显示数据的前几行以确认结构df.head()# 重命名列名以反映数据的实际含义df.columns = ['Date', 'ISE', 'ISE_USD', 'SP', 'DAX', 'FTSE', 'NIKKEI', 'BOVESPA', 'EU', 'EM']# 将日期列转换为日期类型df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%b-%y')# 绘制时间序列图plt.figure(figsize=(15, 8))for col in df.columns[1:]: plt.plot(df['Date'], df[col], label=col)plt.title('时间序列数据可视化 - 证券交易所')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('数值')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()# 重命名列名以反映数据的实际含义df.columns = ['Date', 'ISE', 'ISE_USD', 'SP', 'DAX', 'FTSE', 'NIKKEI', 'BOVESPA', 'EU', 'EM']# 将日期列转换为日期类型df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%b-%y')# 绘制时间序列图plt.figure(figsize=(15, 8))for col in df.columns[1:]: plt.plot(df['Date'], df[col], label=col)plt.title('时间序列数据可视化 - 证券交易所')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('数值')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()

 

 数据预处理步骤列名与索引处理：将第一行数据作为列名，并删除该行。同时，调整列名以匹配数据含义，如将“ISE”列重命名为“ISE.TL”和“ISE.USD”。日期处理：将日期列转换为时间戳格式，以便进行时间序列分析。特征与目标分离：将ISE指数作为目标变量，其余经济指标作为特征变量。特征选择与降维特征选择通过随机森林回归模型进行特征选择，设定阈值为0.25，筛选出对目标变量影响较大的特征。该方法有效减少了模型的复杂度，提高了预测效率。数据标准化使用MinMaxScaler对数据进行标准化处理，确保所有特征在同一量纲下，避免因量纲差异导致的预测偏差。模型构建与训练支持向量回归（SVR）采用RBF核函数的SVR模型对数据进行训练，通过调整C和epsilon参数优化模型性能。此外，还尝试使用遗传算法（GA）对SVR的参数进行全局优化，进一步提升预测精度。自适应神经模糊推理系统（ANFIS）构建ANFIS模型，通过构造高斯型隶属函数并训练模型，实现对ISE指数的模糊推理预测。同样，使用遗传算法对隶属函数的sigma参数进行优化，提高模型的适应性和准确性。 模型评估评估指标采用解释方差得分（explained variance score）、R²得分（r2_score）和均方根误差（RMSE）作为模型评估指标，全面衡量模型的预测性能。实验结果SVR模型：在遗传算法优化参数后，SVR模型的预测性能显著提升，尤其是在解释方差得分和R²得分方面表现优异。SVMEvaluate(svr_model, x_test, y_test)

遗传算法优化SVMGA()print(datetime.now()-start)SVM_ACO_Points

SVMEvaluate(svr_model, x_test, y_test)

ANFIS模型：通过遗传算法优化隶属函数参数，ANFIS模型在模糊推理预测中展现了良好的适应性和准确性，特别是在处理非线性关系时表现突出。ANFISEvaluate(anf, x_test, y_test)

ANFIS模型：遗传算法优化后的ANFISANFISGA()print(datetime.now()-start)

  结论与展望本文通过应用多种机器学习技术，对证券交易所的历史数据进行了深入分析和预测。实验结果表明，SVR和ANFIS模型在预测ISE指数方面具有显著效果。未来工作可以进一步探索更多先进的机器学习算法，如深度学习模型，以及结合更丰富的数据源，以进一步提高预测的准确性和实用性。同时，也可以考虑将预测结果应用于实际的投资决策中，为投资者提供更为精准的市场分析服务。参考文献[1]阚子良,蔡志丹.基于优化参数的LS-SVM模型的股票价格时间序列预测[J].长春理工大学学报（自然科学版）.2018,(1).[2]郝知远.基于改进的支持向量机的股票预测方法[J].江苏科技大学学报（自然科学版）.2017,(3).DOI:10.3969/j.issn.1673-4807.2017.03.015 .[3]傅航聪,张伟.机器学习算法在股票走势预测中的应用[J].软件导刊.2017,(10).DOI:10.11907/rjdk.171549 .[4]郝知远.基于数据挖掘方法的股票预测系统[D].2017.[5]张建宽,盛炎平.支持向量机对股票价格涨跌的预测[J].北京信息科技大学学报（自然科学版）.2017,(3).DOI:10.16508/j.cnki.11-5866/n.2017.03.008 .[6]毕军龙.基于股指涨跌预测的投资策略[D].2016.[7]Kumar, Deepak,Meghwani, Suraj S.,Thakur, Manoj.Proximal support vector machine based hybrid prediction models for trend forecasting in financial markets[J].Journal of computational science.2016,17(Nov. Pt.1).1-13.DOI:10.1016/j.jocs.2016.07.006 .[8]尹小琴.基于支持向量机的混合时间序列模型的研究与应用[D].2016.[9]朱磊.基于支持向量机的股价预测研究--以上证50成分股为例[D].2016.[10]冯华萍.基于支持向量机的股票价格预测算法研究及应用[D].2016.