基于matlab曲線擬合的數據預測分析

屈長杰

【摘要】試驗所得的數據一般為離散的，且不能直接用一般的方程去描述它們，這樣給數據的分析和預測帶來了極大的麻煩，本文針對股票數據的變化，使用matlab的多項式擬合，求導，以及預測功能，對股票的實時變化及其變化快慢做出分析，并用得出的擬合方程對未來的股票行情做一個基本的預測。

【關鍵詞】數據分析 擬合 matlab

21世紀的來臨，宣告了信息化和數字化時代的到來，大量的數據在我們身邊傳輸，其中包括關系國家發展的眾多數據庫，如人口增長，糧食增長，失業率等等，對這些數據的處理和運用，直至預測出未來數據的變化，以達到對相關方面的宏觀調控，提升我國的綜合實力，相當重要。本文利用matlab將股票的實時數據進行分析，對未來的股票走勢做出預測，得出相關數據，以達到提前掌握市場的目的。

一、數據采集

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

二、數據導入

采集的數據存入gupiaoy.xls文件中， 擬合的橫坐標定義為單位的采樣信號，數據輸入gupiaox.xls文件中， 將采集的數據，定義在MATLAB工作區間，為X和Y的矩陣。

三、matlab多項式線性擬合

（一）多項式擬合

調用格式為p=polyfit（x，y，n），其中x和y是輸入的原始數據，而n代表階次，當n=1時，擬合形式為線性回歸，當n=2時，多項式為二階多項式，原則上當n越大是，所取多項式越接近于原方程的形式，誤差越小。

（二）系統設置原始數據

以驗證系統是否處于正常工作狀態，并測試系統的準確率是否有所更改，原始數據系列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n取值不同時

N決定了擬合結果的逼近程度，當n越大是理論上，逼近的誤差會越來越小擬合結果表明，在n較大時，有一個明顯的逼近，并減小了擬合的誤差。在實際的操作中，我們應該選擇合適的擬合參數，以達到預期的擬合效果。

四、matlab多項式求導

（一）多項式的求導

多項式的求導，是基于多項式擬合的，所求導數，顯示了數據的變化率的大小變化，找出突變和極大極小值點，對預測未來的走勢是很有必要的。

（二）原始數據的變化率

原始數據系列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）股票數據的變化率

數據存入在gupiaoy.xls文件中， 擬合的橫坐標定義為單位的采樣信號，數據輸入gupiaox.xls文件中。

結果表明，在n取較大值時，股票數據的變化率顯示的更加的準確，對極大極小點的把握度也就越高。

五、matlab多項式預測實現

由n=20時的擬合p值可知，擬合的多項式方程，由方程預測出未來的曲線走勢：

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的走勢是一個明顯上升的態勢，可以小股買入，試探買進，等待上漲。

圖中顯示，可知，預測走勢誤差較小，預測結果穩定。

六、結論

對股票數據的擬合和預測，經過數據采集，擬合分析，預測結果等幾個步驟，matlab的guide界面進行實施，有較好的用戶使用界面，試驗結果表明，實際預測能力較強，穩定性較好。

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