MATLAB实现基于长短期记忆网络（LSTM）进行股票价格预测的详细项目实例
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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。股票市场具有高度的非线性、强噪声、弱周期性和显著的时变特征，价格走势往往受到宏观经济、行业政策、公司业绩、市场情绪、资金流向以及突发事件等多种因素共同影响。传统方法在处理这类问题时，常常依赖线性相关关系或固定统计假设，能够刻画的只是有限维度的信息结构，因此在面对剧烈波动、趋势切换和长短期依赖并存的行情时，预测稳定性和泛化能力都存在明显不足。随着机器学习与深度学习的发展，能够自动提取时序特征、建模非线性动态关系的神经网络逐渐成为股票价格预测的关键技术路线。
长短期记忆网络 LSTM 之所以在金融时间序列预测任务中受到广泛关注，核心原因在于其具备记忆门控机制，能够在较长时间跨度内保留有效信息，并抑制无关噪声对预测结果的干扰。股票价格序列通常存在“短期波动剧烈、长期趋势隐含”的特点，普通循环神经网络容易在 ...