MATLAB
实现基于蒙特卡罗树搜索（
MCTS
）进行股票价格预测的详细项目实例
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当前股票市场环境日益复杂，市场波动性不断增加，驱动价格变动的因素愈发多元化。随着人工智能和量化投资技术的迅猛发展，越来越多的市场参与者尝试利用智能算法突破传统分析手段对股票走势的刻板预测能力。传统的时间序列分析方法如AR、ARIMA、GARCH等虽然在趋势分析上具备一定优势，但面对实际金融市场的高度非线性、强噪声特性及复杂决策环境，往往难以高效捕捉股票价格中隐含的多维信息与非共识动态。与此同时，行业中对于多智能体竞争环境和高维状态空间的建模能力提出了更高要求，市场对结合智能决策算法和实际交易环境模拟的课题呈现出前所未有的关注度。
在量化投资与数据驱动决策领域，蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search, MCTS）作为近年来崛起的智能决策工具，以其能够在有限计算资源下高效探索决策空间并寻找最优策略的特性，被广泛应用于围棋、博弈论、智能控制等 ...