MATLAB
实现基于
MSM-XGB
马尔可夫转换模型（
MSM）结合极端梯度提升（
XGB）进行股票价格预测的详细项目实例
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在金融市场的不断演进与复杂环境的驱动下，传统的股票价格预测方法逐渐暴露出诸多局限性。随着数据量和数据维度的显著提升，市场行为呈现出越来越强的非线性和动态变化特征。基于统计假设的单一模型很难全面捕捉金融市场的多重状态与复杂的非线性特性，这使得学界与业界对新型、智能化的股票预测方法产生了极大的兴趣。特别是近年来，金融市场的结构性变化频繁发生，宏观经济政策、突发事件以及全球化因素叠加作用下，市场的状态转移和价格波动更加难以预测。在这一背景下，融合多模型、多方法的集成式预测方法成为研究和应用的前沿方向。
马尔可夫转换模型（Markov Switching Model, MSM）能够有效地刻画股票价格的多状态转移与时序相关性。其核心思想在于引入隐含的状态变量，将时间序列分解为多个不同的隐状态，并利用状态转移概率对系统的动态变化进行建模。这一模型在捕捉市场波 ...