MATLAB
实现基于
VT-LSTM
投票集成（
VT）结合长短期记忆网络（
LSTM
）进行股票价格预测的详细项目实例
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金融市场价格序列具有强烈的时序性、噪声性与非线性特征，股票价格在真实环境中受到宏观经济政策、行业景气程度、公司基本面变化、市场情绪乃至突发事件等多重因素的交织影响，呈现出波动频繁、结构复杂、短期相关性与长期趋势并存的特征。传统时间序列建模方法，如自回归滑动平均模型、广义自回归条件异方差模型等，虽然在稳定性检验、线性关系刻画方面具有较好的理论基础，但对复杂非线性关系、长时间依赖结构及高维特征融合能力有限，在面对高频数据、结构性突变以及多变量输入时往往难以获得理想的预测精度。
随着深度学习技术的迅速发展，循环神经网络尤其是长短期记忆网络在处理序列数据方面展现出显著优势。长短期记忆网络通过引入输入门、遗忘门和输出门，对信息流的传递进行细粒度的控制，在避免梯度消失、捕捉长期依赖方面表现突出，已经广泛应用于语音识别、自然语言处理 ...