【视频】Python遗传算法GA优化SVR、ANFIS预测证券指数ISE数据-CSDN博客

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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。

1.  
   pd.read_csv('Is.csv', delimiter=';')
2.  
   #print(df.head())
3.  
   return DataPrepare(df)
4.  
    
5.  
   #data, target = ReadData()

 

1.  
   # 重新加载数据，跳过可能包含重复列标题的行
2.  
   df = pd.read_csv(file_path, delimiter=';', skiprows=[0, 1])
3.  
    
4.  
   # 显示数据的前几行以确认结构
5.  
   df.head()
6.  
   # 重命名列名以反映数据的实际含义
7.  
   df.columns = ['Date', 'ISE', 'ISE_USD', 'SP', 'DAX', 'FTSE', 'NIKKEI', 'BOVESPA', 'EU', 'EM']
8.  
    
9.  
   # 将日期列转换为日期类型
10.  
    df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%b-%y')
11.  
     
12.  
    # 绘制时间序列图
13.  
    plt.figure(figsize=(15, 8))
14.  
    for col in df.columns[1:]:
15.  
    plt.plot(df['Date'], df[col], label=col)
16.  
     
17.  
    plt.title('时间序列数据可视化 - 证券交易所')
18.  
    plt.xlabel('日期')
19.  
    plt.ylabel('数值')
20.  
    plt.legend()
21.  
    plt.grid(True)
22.  
    plt.show()
23.  
    # 重命名列名以反映数据的实际含义
24.  
    df.columns = ['Date', 'ISE', 'ISE_USD', 'SP', 'DAX', 'FTSE', 'NIKKEI', 'BOVESPA', 'EU', 'EM']
25.  
     
26.  
    # 将日期列转换为日期类型
27.  
    df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%b-%y')
28.  
     
29.  
    # 绘制时间序列图
30.  
    plt.figure(figsize=(15, 8))
31.  
    for col in df.columns[1:]:
32.  
    plt.plot(df['Date'], df[col], label=col)
33.  
     
34.  
    plt.title('时间序列数据可视化 - 证券交易所')
35.  
    plt.xlabel('日期')
36.  
    plt.ylabel('数值')
37.  
    plt.legend()
38.  
    plt.grid(True)
39.  
    plt.show()

 

 

数据预处理步骤

1. 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”。
2. 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。
3. 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

  1.  
     SVMGA()
  2.  
     print(datetime.now()-start)
  3.  
     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ANFIS

1.  
   ANFISGA()
2.  
   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

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