以下是一个使用Java进行简单股票预测分析的示例代码，主要包含线性回归模型和移动平均线分析。代码需要结合历史数据进行分析，并包含数据预处理和简单可视化部分。
“`java
import org.apache.commons.math3.stat.regression.OLSMultipleLinearRegression;
import java.util.*;
import java.io.*;
public class StockPredictor {
// 数据结构：日期, 开盘价, 最高价, 最低价, 收盘价, 成交量
static class StockData {
String date;
double[] features;
double closePrice;
public StockData(String date, double[] features, double closePrice) {
this.date = date;
this.features = features;
this.closePrice = closePrice;
}
}
public static void main(String[] args) {
List<StockData> stockData = loadCSV(“historical_stock_data.csv”);
// 数据预处理：使用过去5天的数据预测第6天收盘价
List<double[]> trainingData = prepareTrainingData(stockData, 5);
// 训练线性回归模型
OLSMultipleLinearRegression regression = trainLinearRegression(trainingData);
// 预测最后5天的价格
predictPrices(regression, trainingData, 5);
// 计算移动平均线
calculateMovingAverage(stockData, 20);
}
// CSV文件加载（示例格式：Date,Open,High,Low,Close,Volume）
private static List<StockData> loadCSV(String filename) {
List<StockData> data = new ArrayList<>();
try (BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename))) {
String line;
br.readLine(); // 跳过标题行
while ((line = br.readLine()) != null) {
String[] values = line.split(“,”);
double[] features = {
Double.parseDouble(values[1]), // Open
Double.parseDouble(values[2]), // High
Double.parseDouble(values[3]), // Low
Double.parseDouble(values[5]) // Volume
};
data.add(new StockData(
values[0],
features,
Double.parseDouble(values[4]) // Close
));
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
return data;
}
// 准备训练数据（滑动窗口）
private static List<double[]> prepareTrainingData(List<StockData> data, int windowSize) {
List<double[]> trainingData = new ArrayList<>();
for (int i = windowSize; i < data.size(); i++) {
double[] features = new double[windowSize * 4 + 1]; // 4个特征/天 + 截距项
for (int j = 0; j < windowSize; j++) {
System.arraycopy(data.get(i – windowSize + j).features, 0,
features, j * 4, 4);
}
features[windowSize * 4] = 1; // 截距项
double[] sample = Arrays.copyOf(features, features.length + 1);
sample[sample.length – 1] = data.get(i).closePrice;
trainingData.add(sample);
}
return trainingData;
}
// 训练线性回归模型
private static OLSMultipleLinearRegression trainLinearRegression(List<double[]> trainingData) {
OLSMultipleLinearRegression regression = new OLSMultipleLinearRegression();
int n = trainingData.get(0).length – 1;
double[] y = new double[trainingData.size()];
double[][] x = new double[trainingData.size()][n];
for (int i = 0; i < trainingData.size(); i++) {
double[] sample = trainingData.get(i);
System.arraycopy(sample, 0, x[i], 0, n);
y[i] = sample[n];
}
regression.newSampleData(y, x);
return regression;
}
// 预测价格
private static void predictPrices(OLSMultipleLinearRegression model,
List<double[]> trainingData, int days) {
System.out.println(“\n预测结果：”);
double[] parameters = model.estimateRegressionParameters();
for (int i = trainingData.size() – days; i < trainingData.size(); i++) {
double prediction = 0;
double[] features = trainingData.get(i);
for (int j = 0; j < parameters.length – 1; j++) {
prediction += parameters[j] * features[j];
}
prediction += parameters[parameters.length – 1]; // 截距项
System.out.printf(“第%d天 预测价格: %.2f 实际价格: %.2f%n”,
i + 1, prediction, features[features.length – 1]);
}
}
// 计算移动平均线
private static void calculateMovingAverage(List<StockData> data, int windowSize) {
System.out.println(“\n移动平均线（” + windowSize + “日）：”);
for (int i = windowSize – 1; i < data.size(); i++) {
double sum = 0;
for (int j = 0; j < windowSize; j++) {
sum += data.get(i – j).closePrice;
}
double ma = sum / windowSize;
System.out.printf(“%s: %.2f%n”, data.get(i).date, ma);
}
}
}
“`
### 使用说明：
1. 需要依赖Apache Commons Math库：
“`xml
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-math3</artifactId>
<version>3.6.1</version>
</dependency>
“`
2. 准备CSV历史数据文件（示例格式）：
“`
Date,Open,High,Low,Close,Volume
2023-01-01,100.0,102.5,99.8,101.2,1000000
…
“`
3. 代码包含两个主要分析工具：
– 线性回归模型（使用过去5天的OHLV数据预测收盘价）
– 20日移动平均线计算
### 扩展建议：
1. 更复杂的模型可以集成：
“`java
// 示例：添加LSTM预测（需要Deeplearning4j依赖）
public class LSTMPredictor {
public static MultiLayerNetwork buildLSTMNetwork(int inputSize) {
return new MultiLayerNetwork(new NeuralNetConfiguration.Builder()
.weightInit(WeightInit.XAVIER)
.updater(new Adam(0.01))
.list()
.layer(new LSTM.Builder().activation(Activation.TANH).nIn(inputSize).nOut(64).build())
.layer(new RnnOutputLayer.Builder(LossFunctions.LossFunction.MSE)
.activation(Activation.IDENTITY).nIn(64).nOut(1).build())
.build());
}
}
“`
2. 实时数据获取（示例使用Alpha Vantage API）：
“`java
public static List<StockData> fetchRealTimeData(String apiKey, String symbol) {
String url = “https://www.alphavantage.co/query?function=TIME_SERIES_DAILY&symbol=”
+ symbol + “&apikey=” + apiKey + “&datatype=csv”;
// 实现HTTP请求和数据解析
}
“`
3. 特征工程建议：
– 添加技术指标（RSI、MACD、布林带）
– 加入市场情绪数据
– 进行数据标准化处理
### 注意事项：
1. 股票预测具有高度不确定性，实际应用需谨慎
2. 建议使用更专业的金融分析库（如TA-Lib）进行技术指标计算
3. 需要处理数据缺失值和异常值
4. 建议使用交叉验证评估模型性能
这个示例展示了基本的股票分析功能，实际生产系统需要更复杂的错误处理、性能优化和模型验证机制。建议结合Python生态进行更复杂的数据分析和可视化，通过Java调用Python脚本实现混合编程方案。
发布者：股市刺客，转载请注明出处：https://www.95sca.cn/archives/1305452
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