支持向量机预测股票价格

求解答，请问支持向量机在股价预测中是如何运用的，还有模型建立过程，求一个详细的文字解答

这个 SVM 主要思想是通过构建一个超平面来分离不同的股价趋势，从而对未来股价进行预测。

运用和建模过程：

数据收集：收集股价相关的历史数据。
数据预处理：对数据进行预处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据平滑等。
特征工程：提取与股价趋势相关的特征，比如股价历史变化趋势、交易量、财务指标等。
数据划分：将数据集分为训练集和测试集。
建模： 这个可以选择如线性支持向量机（Linear SVM）、非线性支持向量机（Nonlinear SVM）、多类支持向量机（Multi-class SVM）等
模型训练：使用训练集训练支持向量机模型。该模型的目标是找到一个最优的超平面，使得训练集中的正例和负例之间的距离最大化。距离的度量方式有多种，如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
模型评估：使用测试集对训练好的模型进行评估。可以使用一些指标，如准确率、精度、召回率等。
模型优化：根据模型评估结果，对模型进行优化。
模型预测：使用优化后的模型对未来的股价进行预测。