利用机器学习进行股票预测分类，该方法在MATLAB环境中实施，通过分析实际交易数据来辅助制定股票购买决策。

简介：
概述：本脚本利用 MATLAB 提供的机器学习技术，旨在预测股票的购买决策。它将运用实际市场数据，深入研究如何有效管理包含时间戳的数据，并选择最契合需求的机器学习模型。正如普遍认知，数据准备工作以及关键特征的选取对于模型的准确性至关重要。在这个示例中，脚本采用当今流行的技术指标来预测第二天股票的收盘价。具体而言，交易策略设定为：如果当天的收盘价高于开盘价 1%，则在股市开盘时买入股票，并在股市收盘时卖出。此外，该脚本展示了如何对数据进行预处理以进行建模和预测模型的决策过程。每一天的全新数据将被整理成表格形式，以便重新训练新的模型并识别出最佳模型，从而实现对第二天预测的优化。您是否觉得这很有趣？[请注意：本例不涉及任何特定的策略、因素或方法推荐] 核心优势：利用时间表对象处理来自雅虎财经下载的数据；基于领域知识选择特征；机器学习建模；自动重新训练新模型以纳入最新的更新数据，从而为下一次预测提供更可靠的依据；体验不同计算模式下的运行速度；产品重点：MATLAB。