使用机器学习方法，在MATLAB中实现股票预测代码，针对SP500指数。

简介：
通过使用MATLAB，我于2018年春季完成了股票预测的代码，该代码利用机器学习技术对股市进行了预测分析。这是一个在股市数据上进行的机器学习应用实例。为了完成这个项目，我避免了使用任何现成的库，而是手动根据严谨的数学原理编写了深度学习算法。SP500.pdf文档包含了项目的背景信息、所采用的方法以及如何运行该存储库中的程序。该项目的设计灵感类似于一场展示活动，旨在为对股票市场分析缺乏深入了解的人们提供实用性的指导。project_stock.m文件是核心算法，它利用历史数据进行训练并预测S&P 500的次日价格。相关的图形文件均包含在SP500.pdf文件中。用于训练和预测的数据包括S&P 500和VIX的历史数据，这些数据均从雅虎财经获取。标准普尔指数的历史可以追溯到1950年代，而VIX指数则可以追溯到1990年代。为了扩展VIX的历史数据范围，我采用了已修正的标准偏差值将其外推至1950年代。此外，项目还包括使用模拟数据集测试机器学习算法的代码，以及一个代码片段能够将S&P 500指数及其所需时期的技术指标可视化呈现。这个项目的一些关键统计数据也值得关注。