r - 使用移动平均线作为神经网络的变量来预测 R 中的股票价格:如何修复模型中的长度误差?
问题描述
我目前正在使用神经网络模型来预测股票价格,但是我想知道是否有人使用移动平均线作为预测器,你是如何做到的?
我目前有这个代码,我使用 data_serie8 作为股票价格(长度为 2013),使用 my_moving_average_2 作为移动平均线(长度为 2009)。为了获得股票价格的移动平均值,我应用了带有参数 k = 5 的 rollmean() 函数。因此,这使得移动平均变量失去了 4 个值。
#Fit model
model8 <- train(data_serie8 ~ stats::lag(my_moving_average_2),
data_serie8,
method='nnet',
linout=TRUE,
trace = FALSE)
ps <- predict(model8, actual_serie8)
但是,当我运行此代码时,会出现此错误:
model.frame.default 中的错误(form = data_serie8 ~ stats::lag(my_moving_average_2),:可变长度不同(找到 'stats::lag(my_moving_average_2)')
我相信这是因为缺少 4 个值。有谁知道如何解决我如何在移动平均变量的开头和结尾填充 2 个值的问题。也许还有其他选择。请告诉我。
此外,在使用移动平均线时,您是否建议仅使用一个滞后、无滞后或更多滞后来预测股价?
解决方案
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