MATLAB实现基于UKF-SVR 无迹卡尔曼滤波（UKF）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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股票价格预测一直是金融工程、数据科学与人工智能交叉领域中的重要研究方向。股票市场受到宏观经济政策、行业景气度、公司财务状况、资金流动、投资者情绪、国际事件、技术指标波动等多重因素共同影响，呈现出明显的非线性、强噪声、非平稳和时变特征。传统的线性回归模型虽然在结构清晰、计算简单方面具有优势，但在面对高波动金融时间序列时，往往难以刻画价格变化中的复杂动态关系；单纯依赖统计平稳性假设的经典时间序列模型，在剧烈震荡或结构突变场景下也容易出现拟合偏差和预测滞后问题。与此同时，股票价格序列中常常存在局部短期趋势、周期扰动、异常跳变以及测量噪声，这使得预测系统不仅要具备较强的非线性拟合能力，还需要具备噪声抑制与状态修正能力。
无迹卡尔曼滤波是一类适合处理非线性状态空间问题的递推估计方法。与扩展卡尔曼滤波依赖一阶泰勒展开不同，无迹卡尔曼滤波通 ...