MATLAB
实现基于递归神经网络（
RNN）进行股票价格预测的详细项目实例
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股票价格预测作为金融工程领域的重要课题，其发展历程贯穿了数据科学、人工智能与统计学的多个阶段。早期的股票分析依赖基本面和技术面的方法，基于企业财报、行业动态以及K线图等工具来判断价格走势。然而，伴随全球金融市场数据量的与日俱增，单纯依靠传统分析已难以适应行情的实时变化与复杂变量的影响。在量化投资逐步兴起的大背景下，机器学习和深度学习技术逐步应用于金融市场分析，逐渐成为提升价格预测精度的重要突破口。递归神经网络（RNN）因其擅长处理时间序列数据而广受关注，具备捕捉历史价格影响当前走势的能力，更适合于金融市场这一强烈依赖历史数据特征的场景需求。
股票市场的多变性与受外部环境影响的不可控风险，导致价格预测始终是一项极具挑战的任务。投资者与交易者希望通过前瞻性的预测工具实现风险控制、把握套利机会、提升资金分配效率。从宏观来看，股票价格预测的精进不仅有助于投资决策，也能够为 ...