MATLAB
实现基于
WA-SVR
加权平均（
WA）结合支持向量回归（
SVR）进行股票价格预测的详细项目实例
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金融市场充满不确定性、噪声和非线性特征，股价序列不仅受公司基本面影响，还受到宏观经济政策、市场情绪、突发事件以及国际资本流动等多维因素共同驱动。随着全球金融市场的流动性增强和高频交易的发展，传统依赖线性假设的时间序列模型，在描述股价复杂动力学特征时往往表现出明显的局限：一方面，线性模型难以捕捉突发结构性变化和非平稳特征；另一方面，在高维特征空间下容易出现过拟合或维度灾难，导致预测精度和鲁棒性难以兼得。
机器学习与统计学习理论的演进，为构建更具表达能力的预测模型提供了坚实工具基础。其中，支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）在处理小样本、高维、非线性问题上具有显著优势：通过核函数将输入空间映射到高维特征空间，再通过间隔最大化思想，对回归函数施加结构风险最小化约束，使模型在保证拟合精度的同时，兼 ...