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雷达卡
MATLAB
实现基于
KPCA-SVR
核主成分分析（
KPCA
）结合支持向量回归（
SVR）进行股票价格预测的详细项目实例
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在当今金融市场中，股票价格的波动受到多种复杂因素的影响。市场参与者包括机构投资者、个人投资者、量化基金等，每一类参与者都在用不同的策略和工具分析和预测股价趋势。随着大数据、机器学习以及人工智能技术的不断发展，越来越多的高效建模方法被引入到金融领域，以期更准确地捕捉市场的微观结构与非线性特征，实现对股票价格的精准预测。在这种背景下，基于核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）与支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）结合的预测模型应运而生，并表现出优越的特征提取和非线性回归能力。
股票市场由于其高波动性、强非线性、动态变化快等特点，传统的统计分析方法难以从庞杂的数据中提取出影响股价变化的关键特征。同时，股票价格受到宏观经济指标、公司财务状况、政策调整、投 ...
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