MATLAB
实现基于
MOE-SVR
专家混合（
MoE）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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现代金融市场中，股票价格序列呈现出高噪声、高非线性、强非平稳、多尺度波动等复杂特征，传统的线性时间序列模型在面对这些特点时往往表现乏力。回归类机器学习方法，尤其是支持向量回归（SVR），由于具备良好的泛化能力和对小样本、高维输入的适应能力，在金融预测场景中得到了广泛关注。在利用SVR预测股票价格的实践过程中，常见做法是针对单一数据集训练一个统一的SVR模型，或者通过简单的模型集成方式（如平均、加权平均）融合多个回归模型的输出，但这类策略对数据分布的非均匀性与结构性差异往往缺乏针对性的刻画能力，难以从根本上提高预测精度和稳定性。
专家混合模型（Mixture of Experts, MoE）是一类重要的分而治之模型结构，其思想是将输入空间划分为多个区域，由不同的“专家”子模型分别建模不同区域的数据，同时利用一个门控网络（Ga ...