python数据分析,因为股票价格的影响因素太多，通过k线数据预测未来的价格变化基本不可行，只有当天之内的数据还有一定的关联，故feature与target都选择的是当天的数据。 加载数据 为了加快数据的处理速度，提前将mariadb数据库中的数据查询出来，保存成feather格式的数据，以提高加载数据的速度。 经过处理，不同股票的数据保存在了不同的文件中，列名还保持着数据库中的字段名。我选择了股票代码为sh600010的这只股票作为数据分析的数据来源。预测出来的结果与真实值变化趋势相近，说明线性回归模型在一定程度上能够解释收盘价与选取的feature之间的关系

预测基于机器学习的时间序列价格预测

R语言数据分析报告：汽车风险价格预测分析

采用LSTM神经网络，基于时间线可以实现数据的预测，包括股票价格随时间的变化预测、多地天气的温湿度数据的预测。本资源已经跑通，用户替换掉数据集data.csv等文件即可，简单易上手。

基于Qt实现的股票分析预测软件，实现外排序功能，程序加载数据内存限制不超过30MB算法逻辑，创建索引，加快数据获取，根据股票的年月和代码进行k线图展示，热力图展示，相关系数计算，最后价格预测和股票价格曲线展示。对股票数据进行多个处理操作，包括外排序、创建索引、统计分析、价格预测和可视化展示。 基于X86架构的英特尔处理器，操作系统为Windows系统，而软件开发工具主要采用的是QTCreator。

资源包含文件：设计报告word+代码 股票价格预测详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/122463596?spm=1001.2014.3001.5502

朴素贝叶斯价格预测

国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性，传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示：①引入EMD方法

** 更新：网络研讨会录音可从以下网址获得： http://www.mathworks.com/videos/electricity-load-and-price-forecasting-with-matlab-81765.html 此示例演示如何使用 MATLAB:registered: 构建短期电力负荷（和价格）预测系统。 校准两个非线性回归模型（神经网络和袋装回归树），以在给定温度预测、假期信息和历史负载的情况下预测每小时的日前负载。 这些模型在 2004 年至 2007 年 NEPOOL 地区（由 ISO 新英格兰提供）的每小时数据上进行训练，并在 2008 年的样本外数据上进行测试。 该应用程序包括一个（可选）Excel 前端，使用户能够通过 MATLAB 可部署的 DLL 调用经过训练的负载预测模型。 标题为“负荷和价格预测案例研究简介”的文档将指导您完成分析的不同组成部分。 如果您没有所有

内附源数据、代码及word。代码包括：平稳性检验、协整检验、滞后阶数的确定、VAR 模型的拟合、脉冲响应分析、VAR 模型的预测