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# XGBoost 价格预测分析报告 <span style="color:gray; font-size:0.8em">2025-05-08</span>
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## 一、模型实现
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### 1. 特征工程
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- 使用 5 期历史滞后特征
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- 预测未来 10 个时间步长
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- 数据集分割比例：80% 训练集 / 20% 测试集
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### 2. 模型配置
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| | learning_rate | max_depth | n_estimators |
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| :----------- | ------------: | --------: | -----------: |
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| 最佳参数组合 | 1 | 4 | 100 |
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## 二、性能评估
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### 多步预测误差分析
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| 预测步长 | 均方根误差(RMSE) | R² 分数 |
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| -------: | ---------------: | -------: |
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| 1 | 2.30044 | 0.828193 |
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| 2 | 2.74815 | 0.756595 |
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| 3 | 3.16346 | 0.679378 |
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| 4 | 3.62202 | 0.58126 |
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| 5 | 3.77657 | 0.546517 |
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## 三、预测结果
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### 未来 5 日价格预测
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| | 预测值 |
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|:--------------------|---------:|
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| 2025-03-14 00:00:00 | 68.8125 |
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| 2025-03-15 00:00:00 | 68.6643 |
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| 2025-03-16 00:00:00 | 69.283 |
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| 2025-03-17 00:00:00 | 71.7288 |
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| 2025-03-18 00:00:00 | 68.8356 |
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