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雷达卡
MATLAB
实现基于
RNN-XGBoost-CNN
递归神经网络（
RNN）结合极限梯度提升（
XGBoost
）与卷积神经网络（
CNN）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球资本市场的数据密度、到达频率与结构复杂度持续提升，传统的线性时间序列范式在应对高噪声、非平稳、异方差与多源异构输入时往往难以稳定捕获有效信号。高频成交明细、日线K线、宏观指标、行业情绪、新闻与社交媒体等多模态要素共同驱动资产价格波动，且存在显著的非线性耦合与跨尺度依赖。面对这种现实需求，构建能够融合时序长期依赖、局部形态特征与非线性树模型优势的复合式学习系统，成为量化因子工程与量化交易研发的重要方向。本项目以RNN（以LSTM为主）捕捉长短期依赖，以一维CNN学习价格形态与局部卷积特征，以XGBoost负责对高维非线性特征进行鲁棒回归与泛化校正，三者形成互补：RNN擅长序列依赖建模，CNN擅长局部模式检测，XGBoost在处理结构化特征、异常值与特征交互方面具备强项。通过多阶段训练与融合策略（加 ...
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