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雷达卡
MATLAB
实现基于强化学习（
RL）进行股票价格预测的详细项目实例
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近年来，金融市场的复杂性和动态性日益增加，股票价格预测成为学术界和工业界高度关注的话题。全球经济的快速发展、金融科技的不断进步，使得市场参与者包括投资者、基金经理及金融机构对高精度预测模型的需求愈发迫切。历史上，股票价格的预测方法大多依赖于传统统计学模型，如线性回归、时间序列分析等。这些方法虽然在过去取得了一定的成果，但很难充分捕捉金融市场的动态变化、交互影响及非线性特征。特别是在出现突发事件或市场情绪突然波动时，传统方法显得捉襟见肘，预测精度不足，风险识别与规避能力有限。
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习、机器学习等新型算法逐步应用到金融领域。其中，强化学习（Reinforcement Learning，RL）作为一类以智能体与环境交互、动态优化收益为核心思想的算法体系，能够自适应环境变化，通过不断学习调整策略为完成目标任务而取得最大化的长期回报。强化学习方法已在围 ...
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