趋势预测
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股票价格模式匹配与量化预测系统
本项目是一个基于MATLAB开发的高级股票市场预测与分析系统，旨在通过识别历史价格数据中的特定模式来预估未来的走势。该系统核心功能包括大规模历史股价数据集的自动化读取与预处理，利用先进的滤波算法去除市场噪声。其核心逻辑在于模式匹配技术，通过对比当前价格序列与历史长周期中的形态特征，寻找具有统计学意义的相似片段。该程序包引入了多维度技术分析指标，如指数移动平均线、支撑位与阻力位自动识别以及动量振荡器，用于辅助验证预测信号的可靠性。此外，系统通过动态调整权重参数，能够适应不同波动率的市场环境，并生成带有置信区 -
基于AR自回归模型的时间序列预测与仿真系统
本项目设计并实现了一套完整的时间序列分析与预测算法，其核心基于AR（Autoregressive）自回归数学模型。该系统具备从原始序列输入到未来趋势输出的自动化处理能力。在实现过程中，程序首先对观测数据进行中心化处理与平稳性检验，确保数据满足建模要求。系统集成了模型阶数自动判别功能，通过计算AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）在预设范围内寻找最优的AR模型阶数。在参数估计阶段，算法采用Yule-Walker方程或最小二乘法精确计算自回归系数，从而构建起反映时间序列内在关联的差分方程。预测模块支
