MATLAB
实现基于
GA-SVR-XGBoost
遗传算法（
GA）结合支持向量回归（
SVR）与极限梯度提升（
XGBoost
）进行股票价格预测的详细项目实例
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全球资本市场在高频交易、量化策略与新闻舆情驱动下呈现出更强的非线性与非平稳特征，传统线性模型对价格路径的刻画往往停留在均值回归与线性关系的估计，难以吸收结构突变、异方差与长记忆等复杂现象。与此同时，机器学习回归模型在非线性函数逼近方面具备显著优势：支持向量回归能够通过核技巧在高维特征空间中寻找最大间隔的回归超平面，从而在小样本与噪声背景下稳定泛化；极限梯度提升通过加性模型与二阶近似在迭代中不断拟合残差，具备处理高维稀疏特征、变量相互作用与非线性边界的能力。然而，单一模型在超参数敏感性、时间序列数据泄漏防范、样本外稳定性等方面仍存在不足。遗传算法因其群体搜索与全局寻优属性，能够穿越非凸超参数空间，避免陷入局部最优，并可天然并行评估候选解的样本外表现。由此形成的GA-SVR-XGBoost组合框架，旨在在严格的时 ...