MATLAB
实现基于
Transformer
的股票价格预测的详细项目实例
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股票市场预测是金融领域中的一个重要课题，尤其是在量化交易与金融工程学等领域得到了广泛应用。随着人工智能技术的快速发展，越来越多的机器学习算法被引入到股票价格预测的过程中，以提高预测的准确性和效率。传统的统计学方法，如时间序列分析，虽然在某些情况下能取得较好的效果，但在面对股市这类高度复杂、非线性、多变量的系统时，其表现通常不尽如人意。为了提高预测精度，深度学习技术逐渐成为了研究的热点。
其中，Transformer模型作为近年来在自然语言处理领域取得重大突破的神经网络架构，其独特的自注意力机制和序列建模能力，使得其在时间序列预测领域也具有了巨大的潜力。通过自注意力机制，Transformer能够灵活地捕捉数据中不同时间点之间的关系，尤其适合处理股市这类复杂的时间序列数据。因此，基于Transformer的股票价格预测模型已经成为学术界和业界的重要研究方向。
股票市场价格波动的复杂性主要体现在两个 ...