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雷达卡
MATLAB
实现基于
RF-GRU-ANN
随机森林（
RF）结合门控循环单元（
GRU）与人工神经网络（
ANN）进行股票价格预测的详细项目实例
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面向证券市场高频多因子与宏观扰动交织的复杂环境，单一模型往往难以覆盖趋势、波动、异质性与非线性等多重特征。以随机森林（RF）挖掘非线性特征贡献与特征重要性，以门控循环单元（GRU）捕捉时序依赖与长短期记忆，以人工神经网络（ANN）作为融合器进行非线性映射与残差修正，能够在结构化数据与时间序列信号并存的场景中形成互补能力。证券价格序列具有厚尾、偏度、波动簇集、结构突变与跨尺度相关等属性，传统线性框架往往在 regime 转换、极端行情和因子漂移时出现偏差放大。树模型天生适合建模非线性与高阶交互，但对时序顺序信息不敏感；循环网络擅长捕捉滞后关系与动态相关，却可能在高维静态特征上出现冗余；多层感知机在回归逼近上具有通用性，可承担融合层对前两者输出进行加权、门控与校正。为了在研究可复现的工程路径与可解释的因子视角之间取得平衡，本项目 ...
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