MATLAB实现基于BAG-XGB 装袋集成（BAG）结合极端梯度提升（XGB）进行股票价格预测的详细项目实例
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股票价格预测一直是金融工程、量化投资与智能决策领域中的核心问题之一。股票市场同时受到宏观经济、行业景气、公司基本面、资金流向、市场情绪以及突发事件等多维因素共同影响，导致价格序列呈现出明显的非线性、非平稳性和高噪声特征。传统线性回归方法往往只能刻画单一方向的趋势关系，面对金融时间序列中的突变、波动聚集、长短期记忆交织等现象时，预测性能容易下降。即便是普通的单一机器学习模型，在遇到特征冗余、样本分布漂移、极端行情冲击时，也常常表现出泛化能力不足的问题。因此，构建一种能够兼顾稳健性、非线性拟合能力以及抗过拟合能力的组合预测框架，成为股票预测任务中的重要方向。
在实际交易环境中，股票价格并非只由历史价格本身决定。开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量、换手率、波动幅度、技术指标、滞后收益率等都可能成为有效输入变量。不同特征之间既存在相关性 ...