MATLAB
实现基于
BMA-LSTM
贝叶斯模型平均（
BMA）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显著的非线性、非平稳和高噪声特征，单一预测模型往往难以在不同市场阶段和不同波动环境下保持稳定表现。传统时间序列模型如AR、ARIMA、GARCH等在刻画线性依赖结构、条件波动性方面具有一定优势，但在捕捉长期记忆、非线性关系和高维特征交互方面存在明显局限。随着深度学习在时序建模中的应用逐步成熟，长短期记忆网络（LSTM）在处理长序列依赖、非线性映射以及复杂模式识别方面展现出独特优势，尤其适用于股票价格、指数、期货等金融时间序列的预测任务。
单纯依赖LSTM这类深度模型虽然能够极大加强特征提取能力，但其结果通常依赖于网络结构、训练超参数、训练初始权重等多种因素的配置。不同超参数组合甚至在相同数据集上会产生明显差异的预测性能，同时还会出现一定程度的过拟合和模型不确定性问题。金融市场具有显著的结构 ...