MATLAB
实现基于隐马尔可夫模型（
HMM）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）
金融市场作为现代经济体系中最具活力和复杂性的组成部分，承载着资本流动、资源配置与价值发现等重要功能。股票市场作为金融市场的重要分支，日益成为全球资本流动的主要场所，也是财富管理和资产配置的关键途径。随着大数据、人工智能和统计建模等前沿技术的发展，利用数学建模方法对股票价格进行动态建模与预测，不仅为投资机构提升决策效率，也为普通投资者提供了可靠的辅助支持。
长期以来，受宏观经济、政策变动、行业发展、公司基本面等多种因素的影响，股票价格呈现极强的波动性和不确定性。传统的线性时间序列模型如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归滑动平均模型（ARMA）以及自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）等虽然在某些场景下表现良好，但往往难以捕捉市场行为中的非线性结构、状态转换以及“黑天鹅”事件。在不断增长的金融数据规模和复杂度面前，如何利用更为灵活和强大的建模技术 ...