MATLAB实现基于STK-SVR 堆叠集成（STK）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、量化投资和智能决策领域中的核心问题之一。股票市场具有高噪声、高非线性、强时变性与弱可重复性等显著特征，价格变化不仅受公司基本面、宏观经济、行业景气度、资金流向等因素影响，还会受到市场情绪、政策变化、突发事件以及交易机制自身波动的共同作用。正因为这些因素相互交织，股票价格序列往往呈现出明显的复杂动态结构，既存在短期随机波动，也存在中长期趋势演化。传统线性模型在处理这类问题时，常常难以同时兼顾拟合精度与泛化能力，尤其在面对非平稳序列时，误差累积和结构失配问题更为突出。
在实际研究与应用中，单一模型通常难以覆盖股票市场的多层次规律。线性回归模型易于解释，但对复杂非线性关系的刻画能力有限；神经网络模型虽然可以学习复杂映射关系，但训练过程对样本量、参数初始化和超参数设置较为敏感，且容易出现过拟合；树模型在处理离散特 ...