本文探讨了使用MATLAB和最小二乘法预测股票价格的方法。通过收集历史数据，构建自变量和因变量矩阵，利用最小二乘法公式计算回归系数，从而预测股票价格。这种方法对投资者和金融分析师的决策具有指导意义。
股票价格预测：基于MATLAB的最小二乘法
股票价格预测一直是金融领域中的重要问题之一。在这篇文章中，我们将使用MATLAB编程语言和最小二乘法来预测股票价格。最小二乘法是一种常见的回归分析方法，可以通过拟合数据点的线性模型来预测未来的股票价格。
首先，我们需要收集历史股票价格数据作为训练集。这些数据可以来自于金融数据库或者在线股票交易平台。在这里，我们使用一个简化的示例数据集来说明方法。数据集包含了一只股票在过去一年的每日收盘价。
接下来，我们将使用MATLAB来实现最小二乘法算法。下面是代码示例：
% 导入历史股票价格数据
data = [100, 105, 98, 102, 110<
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