MATLAB
实现基于深度
Q网络（DQN）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）
近年来，随着金融市场的快速发展和科技的飞速进步，股票价格预测逐渐成为人工智能与金融科技的重要应用方向之一。股票市场的巨大复杂性、非线性关系以及众多难以量化的影响因素，使得单纯依赖传统技术分析或基本面分析难以全面捕捉市场动态。因此，引入更加智能、自适应的深度学习技术，已成为提升股票预测能力和投资决策效率的关键手段。
金融市场波动性极高，诸多投资者希望借助科学的方法对未来价格变动做出准确预测，从而获取较高收益。然而，由于金融市场参与主体众多，供需关系、政策变化、国际经济环境、市场心理等均可能导致市场价格频繁波动，传统预测模型往往受限于特定变量和有限的特征提取能力，难以应对复杂场景。面对海量历史数据及实时数据流，如何高效挖掘数据中有价值的信息，充分利用时间序列的深层特征，成为当前研究中亟待解决的难题。
在机器学习领域，强化学习作为一种以奖励为导向的方法，能通过与环境交互不 ...