本文介绍如何利用最小二乘法在Matlab中进行股票价格预测，通过线性回归分析处理历史股票数据，展示相关代码并强调实际应用中的注意事项。
最小二乘法实现股票预测的Matlab代码
股票价格预测一直是金融领域研究的一个重要课题，许多学者用各种不同的方法尝试解决它。其中，最小二乘法被广泛应用于线性回归分析中，可以用于计算出最佳拟合线。本文将介绍如何使用最小二乘法来实现股票预测，并提供Matlab代码进行演示。
首先，我们需要准备一些数据，包括历史股票价格，以及其他相关指标。本文中我们选取了上证指数作为样本数据。在Matlab中读取数据并做必要的处理后，我们可以开始使用最小二乘法进行线性回归分析。
Matlab代码如下：
% 导入数据
data = xlsread('stock_data.xlsx');
% 特征处理
X = 
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