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雷达卡
MATLAB
实现基于
PCA-LSTM
主成分分析（
PCA）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行股票价格预测的详细项目实例
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金融市场的发展伴随着信息技术的不断进步，股票价格的预测一直是金融工程、量化投资和经济学领域极具挑战性的话题。随着全球经济的高度一体化与金融产品的多样化，传统的分析方法已经难以适应复杂多变的市场环境。股票价格受诸多因素影响，如宏观经济政策、行业发展状况、企业财务数据、市场情绪等，这些因素之间存在高度非线性、强相关性和多维数据交互的复杂关系。基于这些特点，如何有效提取有用信息、提升预测精度，成为金融数据建模研究的重点方向。
当前，深度学习技术以其出色的特征自动提取能力和非线性建模能力，广泛应用于金融时间序列分析。长短期记忆网络（LSTM）作为一种特殊的循环神经网络，因其能有效捕捉时间序列的长期依赖关系，在金融时间序列建模中表现优异。然而，原始股票数据往往包含大量冗余、无效及强相关性特征，直接输入深度神经网络会造成网络结构复杂、训练效率低下、模型泛化 ...
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