MATLAB
实现基于支持向量机（
SVM）进行股票价格预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的不断发展，金融领域迎来了智能化分析的新纪元。股票市场作为全球最具活力和挑战性的投资领域之一，一直吸引着众多投资者和研究者的关注。传统的股票价格预测方法主要依赖于统计学方法和定性分析，这些方法在处理高维度、非线性、动态变化的金融市场数据时存在明显的局限性。近年来，数据驱动的机器学习模型凭借强大的拟合能力和对复杂模式的挖掘能力，在金融预测领域崭露头角，成为金融数据分析的重要工具。
支持向量机（SVM）作为一种典型的机器学习算法，以其优越的泛化能力、对高维特征空间的适应性以及对小样本学习的支持，在模式识别和数据回归等任务中表现卓越。SVM在金融市场中的应用潜力巨大，尤其在股票价格预测任务中，可以有效克服传统线性回归模型面对非线性、噪声数据时的预测瓶颈。通过合理设计特征工程、参数优化以及核函数选择，SVM能够捕捉到价格走势背后隐藏的复杂规律和市场变化特征，为投资者提供更具参考价 ...