MATLAB
实现基于
PSO-CNN-GRU
粒子群优化算法（
PSO）结合卷积神经网络（
CNN）与门控循环单元（
GRU）进行股票价格预测的详细项目实例
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在高频交易、智能投顾与量化资产配置全面融入资本市场的背景下，股票价格预测不再是单一模型能够胜任的任务。数据呈现出非平稳、强噪声、厚尾与结构突变等特征，传统线性模型对这种复杂动态常出现偏差累积与泛化性能不足。面向真实交易场景，需要同时具备自动特征提取、时序依赖建模与稳健超参数搜索的组合式方案。卷积神经网络擅长从原始序列中抽取局部模式与多尺度形态，例如短期动量、跳空缺口与局部波动聚集；门控循环单元能够以较低参数量捕获中长期依赖关系，较少出现梯度消失；粒子群优化通过种群协同搜索在高维非凸目标空间中有效探索，使得学习率、卷积核规模、通道数、门控单元规模、正则化强度等关键超参数能够面向目标函数自动寻优。将三者耦合，能够构造出从“因子自动发现—时序记忆—超参稳健寻优”的端到端预测框架，从而更贴合市场的复杂性与变化速度。
在工程 ...