# XGBoost 价格预测分析报告 <span style="color:gray; font-size:0.8em">2025-05-08</span>

## 一、模型实现

### 1. 特征工程

- 使用 5 期历史滞后特征
- 预测未来 10 个时间步长
- 数据集分割比例：80% 训练集 / 20% 测试集

### 2. 模型配置

|              | learning_rate | max_depth | n_estimators |
| :----------- | ------------: | --------: | -----------: |
| 最佳参数组合 |             1 |         4 |          100 |

## 二、性能评估

### 多步预测误差分析

| 预测步长 | 均方根误差(RMSE) |  R² 分数 |
| -------: | ---------------: | -------: |
|        1 |          2.30044 | 0.828193 |
|        2 |          2.74815 | 0.756595 |
|        3 |          3.16346 | 0.679378 |
|        4 |          3.62202 |  0.58126 |
|        5 |          3.77657 | 0.546517 |

## 三、预测结果

### 未来 5 日价格预测

![预测结果](价格预测.png)
| | 预测值 |
|:--------------------|---------:|
| 2025-03-14 00:00:00 | 68.8125 |
| 2025-03-15 00:00:00 | 68.6643 |
| 2025-03-16 00:00:00 | 69.283 |
| 2025-03-17 00:00:00 | 71.7288 |
| 2025-03-18 00:00:00 | 68.8356 |