"基于GRU的股市预测：课程设计任务与要求，数据准备，模型实现及优化"

MATLAB大作业1 本次课程设计的任务是基于MATLAB进行股市预测的实现和优化。研究的基础是对深度学习工具箱的使用，喂入数据的方法，配置训练的方法，保存模型的方法和调用模型的方法的熟悉。此外，还需要对股市预测的基本原理有一定的理解，能够画出学习模型的基本框架。 在本次大作业中，我们的小组成员包括组长苏日清以及组员余思贤，谭铭濠，梁宗威。我们的目标是基于GRU（Gated Recurrent Unit）的股市预测模型的研究与实现。 在研究的基础部分，我们首先进行了对深度学习工具箱的学习和掌握，了解了深度学习模型的基本原理和实现方法。在这个过程中，我们学习了如何准备基础训练数据，喂入数据并配置训练模型，以及如何保存和调用模型。这些都为我们后续的股市预测模型的实现和优化打下了坚实的基础。 接下来，我们进行了训练数据的准备。通过收集和整理股市相关的数据，我们建立了一个完整的数据集作为模型训练的基础。经过数据的预处理和特征的提取，我们得到了一个适合于股市预测模型的训练数据集。 在股市预测的MATLAB实现部分，我们根据研究的基础和训练数据的准备，利用MATLAB深度学习工具箱实现了股市预测模型。我们选择了GRU作为我们的预测模型的基本框架，并通过喂入训练数据并配置训练的方法，训练了我们的股市预测模型。在模型的实现过程中，我们充分利用了MATLAB的强大功能和丰富的函数库，大大提高了我们的工作效率并优化了我们的模型性能。 在模型优化的阶段，我们进行了一系列的尝试和实验，尝试不同的参数配置和模型结构，以提高预测模型的准确性和稳定性。我们通过反复的实验和验证，优化了我们的股市预测模型，使其能够更好地适应股市的复杂变化，并具有更好的预测能力。 最后，我们还进行了股市K线预测的研究和实现。我们基于GRU模型，对股市K线的走势进行了预测，得到了一定的实验结果和预测效果。 在本次大作业中，我们小组成员充分发挥了团队合作的优势，共同完成了股市预测模型的研究与实现。通过这次大作业，我们不仅学习到了MATLAB深度学习工具箱的使用方法，还提高了我们对股市预测模型的理解和实现能力。这对我们未来的学习和科研工作都具有重要的意义。同时，我们也意识到了团队合作的重要性，通过共同努力，我们取得了不错的成果。 总之，本次大作业不仅是对我们在课堂上学到知识的一个巩固和应用，也是一个锻炼我们团队合作能力和实践能力的宝贵机会。我们将会继续努力，不断提升自己，为将来的学习和工作打下更加坚实的基础。