基于LSTM与SVM的茅台股票预测研究

本研究结合长短期记忆（LSTM）网络和支持向量机（SVM）算法，提出了一种新的茅台股票价格预测模型。

项目信息

编号：MDL-1
大小：11M

运行条件

Matlab开发环境版本：
– Matlab R2020b、R2023b

项目介绍

本项目旨在结合长短期记忆网络(LSTM)和支持向量机(SVM)算法，实现对茅台股票价格的预测。

实验结果表明，该模型在预测茅台股票未来价格方面具有较高的精度和稳定性。本研究为股票市场的投资者提供了一种有效的预测工具，同时也为进一步的研究提供了参考。

项目数据

Tipps：系统使用了茅台股票数据(2014年3月10日-2024年3月7日)。
– 茅台数据.xlsx

算法流程

– LSTM_predict.m

– SVM_predict.m

代码讲解

Tipps：仅对LSTM_predict.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。

运行效果

– 运行LSTM_predict.m

– 训练结果分析

– 运行SVM_predict.m

– 训练结果分析

项目文档

Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)

远程部署

Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS

项目文件

文件目录

Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)