MATLAB实现BO-NARX贝叶斯优化非线性自回归外生模型股票价格预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现一个基于贝叶斯优化的非线性自回归外生模型（BO-NARX）来预测股票价格。模型通过历史数据和外部特征（如交易量、市场指数等）进行训练，利用贝叶斯优化方法调整超参数，提高预测精度。文章还提供了从数据收集与预处理到模型训练、评估和可视化的全流程代码示例，并设计了一个简单的用户界面（GUI）。 适合人群：金融工程专业人士、数据科学家、机器学习工程师。 使用场景及目标：适用于金融市场分析、股票价格预测、风险管理等场景。通过本文提供的完整解决方案，可以帮助读者快速构建并优化自己的股票预测模型，提高预测的准确性和稳定性。 其他说明：项目还包括了超参数优化、模型评估指标的计算，以及对未来改进方向的探讨。通过实际案例，读者可以更好地理解和应用这些技术。