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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-ANN-PSO
长短期记忆网络（
LSTM
）结合人工神经网络（
ANN）与粒子群优化算法（
PSO）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球股票市场在高频交易、量化投资与跨市场联动的推动下，呈现出高度非线性、强噪声与多尺度特征并存的复杂状态。传统基于线性回归或单一技术指标的建模方式，往往难以充分利用价格序列中的记忆性与结构性，从而在趋势反转、波动聚集、极端行情下出现预测偏差。长短期记忆网络（LSTM）擅长从时间序列中捕捉长期与短期依赖关系，能够对价格轨迹的动态演化进行更细腻的刻画；人工神经网络（ANN）在非线性映射方面表现稳定，适合将多源特征进行高维组合与特征交互；粒子群优化（PSO）以全局启发式搜索为核心，能够在多峰复杂的超参数空间中高效探索寻优。将三者有机融合，可构建“序列记忆 + 非线性融合 + 全局寻优”的协同体系，使预测模型兼具表达力与可拓展性。
在实践层面，预测对象不仅包括收盘价，还涉及收益率、波动率、极端回撤概率、区间突破概率 ...
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