【源码】基于Python的股票市场状态预测系统

项目简介

本项目基于Python语言，运用隐马尔可夫模型（HMM）对股票市场状态进行预测。围绕三个具体问题展开，分别采用前向 - 后向算法、Viterbi算法进行市场状态预测，以前者预测结果为基础对未来28天市场走向进行预测，并对预测结果进行分析。

项目的主要特性和功能

1. 前向 - 后向算法预测：在FB_algorithm.py文件中实现，利用前向传播和后向传播算法分别计算alpha矩阵和beta矩阵，两者乘积归一化后得到100天的隐藏变量预测矩阵，生成预测状态链。
2. Viterbi算法预测：Viterbi_algorithm.py文件依据Viterbi算法流程编写伪代码，计算最优路径以预测市场状态。
3. 未来市场走向预测：使用FuturePrediction函数，以前向 - 后向算法预测的前100天模型为基础，对未来28天市场走向进行预测，通过随机抽样分析结果，计算预测值与真实值的差别。

安装使用步骤

前提条件

确保本地已安装Python 3.8环境，推荐使用PyCharm作为开发工具。

操作步骤

1. 下载本项目的源码文件到本地。
2. 打开项目文件夹，定位到相应的代码文件。
3. 第一小问：运行FB_algorithm.py文件，程序会根据从hmm_params.mat读取的参数进行前向 - 后向算法计算，输出100天的隐藏变量预测矩阵和预测状态链。
4. 第二小问：运行Viterbi_algorithm.py文件，依据算法流程和伪代码实现，输出最优路径。
5. 第三小问：运行包含FuturePrediction函数的代码文件，以前向 - 后向算法的预测结果为输入，完成未来28天市场走向的预测并分析结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】