MATLAB
实现基于
SVM-RNN-XGBoost
支持向量机（
SVM）结合递归神经网络（
RNN）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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全球股市数据呈现出高频、高噪声、强非线性与显著时变性的复合特征，单一模型往往在不同市场状态间表现不稳定，难以持续给出稳健的预测。为增强鲁棒性与泛化能力，本项目构建了“支持向量机（SVM）+递归神经网络（RNN）+XGBoost”的多模型融合体系。三个子模型的 inductive bias 互补：SVM 擅长在有限样本、存在异常值的场景下捕捉非线性边界；RNN（以 LSTM 为主）适合刻画时间序列中的长短期依赖；XGBoost 则在处理非线性、异质特征与高阶交互时具备强大的梯度提升能力。通过在特征工程阶段引入多源特征（技术指标、统计信号、宏观代理变量、情绪与成交结构特征等），在建模阶段采用多任务式损失调度与交叉验证，并在融合阶段使用堆叠与加权策略，能够在不同波动状态、结构性变点与尾部风险事件出现时，维持 ...