MATLAB
实现基于
XGBoost-PSO-SVR
极限梯度提升（
XGBoost
）结合粒子群优化算法（
PSO）与支持向量回归（
SVR）进行股票价格预测的详细项目实例
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随着大数据技术的不断发展，人工智能的应用日益广泛。股票市场作为一个高度动态和复杂的系统，其价格变动受多种因素影响，如市场需求、公司财报、宏观经济政策等。股票预测一直是金融领域中的难题之一，尤其是如何准确预测股票价格的波动，进而制定有效的投资决策。
股票价格预测不仅依赖于历史的价格数据，还需结合多方面的市场因素进行分析。传统的统计分析方法，如线性回归模型和时间序列分析，在某些情况下可能会受到过拟合、假设误差等因素的限制。近年来，机器学习与深度学习模型的崛起，使得通过自动化学习从大量数据中挖掘规律成为可能。这些方法具有更强的预测能力和更高的精度，特别是在面对复杂、非线性的金融数据时。
在这种背景下，极限梯度提升（XGBoost）作为一种常用的集成学习算法，已经在多个领域取得了显著成果。XGBoost通 ...