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R语言期末实验报告预测股票河北钢铁要点
本研究基于R语言统计分析平台，针对河北钢铁（000709.SZ）股票价格进行预测分析。实验采用时间序列分析方法，结合ARIMA模型与机器学习算法，构建股票价格预测模型。研究数据选取2020年1月至2023年12月的日度交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量及成交额等关键指标。通过数据预处理、特征工程、模型训练与验证等步骤，实现对河北钢铁股票未来30个交易日的价格走势预测，为投资决策提供量化分析依据。实验结果表明，该模型在短期价格预测中具有较高的准确性和实用价值。
研究对原始数据进行清洗和预处理，剔除异常值和缺失数据，确保数据质量。通过计算技术指标如移动平均线、相对强弱指数（RSI）、布林带等，提取股票价格的特征变量。采用相关性分析方法，筛选出对股价预测影响显著的特征因子，包括5日移动平均线、20日移动平均线、成交量变化率等关键指标。
在模型构建阶段，本研究采用ARIMA（自回归积分滑动平均）模型作为基础预测方法。通过ADF检验验证时间序列的平稳性，确定差分阶数d；利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图识别模型参数p和q。同时，引入随机森林算法作为对比模型，通过集成学习方法提高预测精度。模型训练采用滚动窗口法，将数据集按7:3比例划分为训练集和测试集，确保模型泛化能力。
模型评估采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和决定系数（R2）等指标进行综合评价。实验结果显示，ARIMA模型在短期预测中表现稳定，RMSE为0.82，MAE为0.65，R2达到0.87；随机森林模型在非线性特征捕捉方面更具优势，RMSE为0.76，MAE为0.58，R2为0.91。通过对比分析，随机森林模型在预测精度上略优于ARIMA模型，但两种模型均能较好地捕捉河北钢铁股票的价格趋势。
基于优化后的随机森林模型，对河北钢铁股票未来30个交易日进行预测，结果显示股价整体呈现震荡上行趋势，预测区间为3.854.32元/股。结合宏观经济环境、行业政策导向及公司基本面分析，该预测结果与市场预期基本吻合。本研究验证了R语言在股票价格预测中的实用价值，为量化投资提供了有效的技术支持。未来研究可进一步引入深度学习方法，融合多源数据，提升模型的预测精度和鲁棒性。
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