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？

如何解决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？

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，您是如何做到的？

我目前有这个代码，我使用 data_serie8 表示股票价格（长度为 2013）和 my_moving_average_2 表示移动平均线（长度为 2009）。为了获得股票价格的移动平均线，我使用了参数 k = 5 的 rollmean() 函数。这因此使移动平均线变量失去了 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，出现此错误：

model.frame.default(form = data_serie8 ~ stats::lag(my_moving_average_2),错误：变量长度不同（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，您是否建议只使用一个滞后，没有或更多来预测股价？