​金融数据使用案例

资 源 简 介

​金融数据使用案例

详 情 说 明

在金融数据分析领域，LSTM（长短期记忆网络）因其优秀的时序建模能力被广泛应用于股价预测、风险分析等场景。Matlab提供了一个便捷的实现路径：

核心参数解析： 预测范围：通过numdely参数指定需要预测的未来时间步长，例如预测未来5天的收盘价 网络容量：cell_num控制隐含层神经元数量，较复杂的数据模式通常需要更大的网络容量 精度控制：cost_gate设定为0.25意味着当训练误差低于该阈值时停止迭代，避免过拟合

典型工作流包含数据标准化、滑动窗口构建时序样本、网络训练等步骤。该方法尤其适合处理金融数据中的非线性特征和长期依赖关系，但需注意高频交易数据可能需结合波动率特征工程。