如何更精确地预测未来的股票价格？
股票市场总是充满变数，投资者经常面临着如何更准确地预测股票价格的问题。传统的预测方法或许可以提供一些线索，但它们往往无法捕捉到市场的所有复杂性。
现代技术提供了一种更高级的预测方法：高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）。该算法可以更准确地模拟市场的复杂波动，提供更精确的预测。
假设一个投资者有以下一些股票价格的历史数据：
日期开盘价最高价最低价收盘价2021-10-01100.0105.098.0102.02021-10-02102.0107.0100.0104.02021-10-03104.0110.0102.0106.0……………一个可能的解决思路是使用高斯过程回归来模型这些数据，以预测未来几天内股票价格的走势。它通过学习数据的内在关系来预测新数据点的输出值，具有很高的灵活性和准确性。
文章目录 Gaussian Process Regressionsklearn 实现</
