MATLAB
实现基于
HMM-GARCH
隐马尔可夫模型（
HMM）结合广义自回归条件异方差（
GARCH
）进行股票价格预测的详细项目实例
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股票市场作为全球金融体系的重要组成部分，具有高度的复杂性与不确定性。金融市场价格的波动受到多种经济、政治、社会等因素影响，呈现出显著的非线性与非平稳特征。投资者与金融工程师长期致力于通过各种统计与机器学习方法，对市场波动、资产价格等进行建模与预测，以期降低风险、提升投资收益。然而，传统的金融建模方法如ARMA、ARCH等，虽然在一定程度上能反映市场部分规律，但面对金融时间序列中的“波动聚集性”、“厚尾分布”与“状态切换”等特征时，表现出明显不足。
在诸多建模方法中，广义自回归条件异方差（GARCH）模型在处理金融数据的波动性方面展现了极大优势。GARCH模型能够捕捉金融时间序列中的条件异方差现象，对市场的风险评估和波动率预测具有重要意义。但GARCH模型通常假设市场状态是单一且平稳的，无法灵活刻画金 ...