MATLAB实现CNN-LSTM股票价格预测模型

1. 项目概述

股票价格预测一直是金融工程和量化投资领域的核心挑战。传统的时间序列分析方法如ARIMA、GARCH等在处理非线性、高噪声的金融市场数据时往往表现不佳。近年来，随着深度学习技术的发展，CNN-LSTM混合神经网络架构在时序预测任务中展现出显著优势。

本项目基于MATLAB平台，构建了一个完整的CNN-LSTM股票价格预测系统。该系统通过卷积神经网络提取股价数据的局部特征，再利用LSTM网络捕捉长期时间依赖关系，最后通过全连接层输出预测结果。整个项目包含数据预处理、模型构建、训练优化、预测评估以及GUI界面等完整模块。

提示：在实际金融应用中，任何预测模型都存在不确定性。建议将本模型的预测结果作为辅助参考，结合其他分析方法和风险管理策略使用。

2. 核心模型架构解析

2.1 CNN-LSTM混合网络设计原理

CNN和LSTM的结合创造了优势互补的预测架构：

• CNN部分：采用1D卷积层处理时间序列数据，核心作用是：

  • 滑动窗口提取局部形态特征（如短期波动模式）
  • 通过卷积核自动学习重要技术指标
  • 池化层降低噪声干扰

• LSTM部分：处理CNN提取的特征序列，主要功能包括：

  • 记忆门机制保存长期趋势信息
  • 遗忘门过滤无关历史状态
  • 输出门控制预测信息的流动

这种架构特别适合金融时间序列数据，因为股价既受短期市场情绪影响，又具有长期趋势特性。

2.2 网络层详细配置

本项目的核心网络结构如下表示：

这种层级设计在保证模型表达能力的同时，通过正则化技术控制模型复