MATLAB
实现基于
HMM-TFT
隐马尔可夫模型（
HMM）结合时序融合
Transformer
（TFT）进行股票价格预测的详细项目实例
请注意此篇内容只是一个项目介绍
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GUI设计和代码详解）
金融市场的核心，尤其是股票市场，本质上是一个复杂、动态且高度随机的非线性系统。其价格波动受到众多因素的交织影响，这些因素涵盖了宏观经济指标（如GDP增长率、通货膨胀、利率政策）、行业发展趋势、公司自身的基本面（如盈利能力、财务状况、管理团队）、市场参与者的情绪波动以及突发性的全球或区域性事件（如地缘政治冲突、自然灾害、重大政策变革）。这种多重因素驱动的复杂性使得股票价格的变动呈现出强烈的非平稳性、高噪声和混沌特性，对任何试图进行精确预测的尝试都构成了巨大的挑战。因此，开发能够有效捕捉市场动态、提升预测准确性的模型，不仅是金融工程领域持续追求的圣杯，也对投资者、金融机构乃至市场监管者具有至关重要的实践价值。
在预测模型的发展历程中，研究者们不断探索和应用新的理论与技术。早期阶段，以ARIMA（自回归 ...