MATLAB
实现基于
PCA-SVR
主成分分析（
PCA）结合支持向量回归（
SVR）进行股票价格预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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随着金融市场的不断发展，股票价格的波动越来越受到宏观经济、行业政策、市场情绪等多种因素的影响，股票价格预测已成为量化金融研究的热点方向之一。金融市场的巨大不确定性与复杂性使得传统的时间序列分析方法难以精准捕捉数据的非线性特征。为了提升股票价格预测的准确率，越来越多的研究者开始将机器学习方法与传统金融理论相结合，以期挖掘出隐藏在海量历史数据中的深层
次规律和特征信息。主成分分析（PCA）和支持向量回归（SVR）作为两种极具代表性的统计与机器学习方法，为股票价格预测带来了新的思路和技术突破。
在金融数据处理中，常常面临着特征变量众多、数据维度高、冗余信息多的问题，若直接利用全部特征变量进行建模，不仅容易导致过拟合，还会显著增加模型训练的时间复 ...