MATLAB
实现基于
LSTM-CNN-RF
长短期记忆网络（
LSTM
）结合卷积神经网络（
CNN）与随机森林（
RF）进行股票价格预测的详细项目实例
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新兴量化投资不断寻求利用深度学习模型捕捉金融市场中的非线性、非平稳特征。传统统计方法在刻画股票价格的长短期波动时常受到线性假设限制，而单一深度网络又可能在泛化与过拟合之间难以平衡。为了充分利用时序相关性、局部价格形态以及非参数集成优势，构建由长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）组合而成的混合模型，为股票价格预测提供更具鲁棒性的解决思路。
LSTM 擅长保留远距离依赖信息，能够捕捉宏观趋势与周期性；CNN 能够通过一维卷积核提取局部形态学特征，强化短期内价格波动模式识别；RF 以集成思想整合多棵决策树，对非线性关系高度敏感且对异常值不敏感，可作为元学习器将深度网络输出转化为最终决策得分。通过将三者在同一数据流中串联并充分调参，可在保持模型表达能力的同时抑制过拟合，提高预测精度与稳定性。
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