matlab對股票進行預測的代碼

1. 用matlab軟體預測一組數據未來走勢，用到了BP神經網路法，請問如何在matlab里輸入程序代碼多謝各位。

如果程序語句較少，可在命令窗中提示符後直接輸入，回車就顯示結果。如果程序語句較多，可寫成m文件，保存後，運行，就會在命令窗中顯示結果。你要預測趨勢，應屬於後一種。

2. 關於模型預測的matlab程序

我沒有自己看你的程序，不過通過圖可以看得清楚啊，實際輸出用『o』表示，預測的用『+』表示。第一個圖估計是初始化，也就是第一步，預測還沒有開始，還是相等的點。而下圖表示，已經預測結束，與實際基本吻合。

3. bp神經網路股票價格預測的MATLAB編程

P=[];『輸入，開盤價，最高價，最低價，收盤價成交量依次5天的數據』
T=[];』輸出，即第二日的收盤』
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; 『最大訓練次數，根據需要可自行調節』
net.trainParam.goal=0.01; 『誤差』
net.trainParam.lr=0.01; 『學習率』
net=train(net,P,T); 『訓練網路』
test=[];『待預測數據輸入』
out=sim(net,test); 『模擬預測』
我的這個程序沒有進行初始化，你還需要先將數據進行初始化後才能算。

4. 用matlab什麼程序可以預測股價走勢

這個可以用matlab的時間序列工具試一下，不過感覺沒有spss的時間序列工具好用，因為很多人裝matlab不裝時間序列工具包的。
用spss更好，把數據粘貼進去，就點分析-時間序列-自動時間序列就行，很傻瓜的，等1min，會出來一個走勢圖（輸出結果里下翻才找得到），說是AR多少模型的，後面會有一小段紅線的，那個就是預測。

5. 求數學建模裡面詳細的幾大預測方法及matlab代碼。。

可以到數學中國下載，像灰色演算法之類的各種預測演算法的簡介，代碼都有共享的。

6. 誰能教我寫一個MATLAB實現BP神經網路預測股票價格的編碼，我要寫畢業論文，不懂，多謝啊！

網路的訓練過程與使用過程了兩碼事。
比如BP應用在分類，網路的訓練是指的給你一些樣本，同時告訴你這些樣本屬於哪一類，然後代入網路訓練，使得這個網路具備一定的分類能力，訓練完成以後再拿一個未知類別的數據通過網路進行分類。這里的訓練過程就是先偽隨機生成權值，然後把樣本輸入進去算出每一層的輸出，並最終算出來預測輸出（輸出層的輸出），這是正向學習過程；最後通過某種訓練演算法（最基本的是感知器演算法）使得代價（預測輸出與實際輸出的某范數）函數關於權重最小，這個就是反向傳播過程。
您所說的那種不需要預先知道樣本類別的網路屬於無監督類型的網路，比如自組織競爭神經網路。

7. 用matlab 預測股票走勢的函數

股票是不可預測的！

8. matlab優化神經網路預測股票程序，求大神幫忙，有重謝。

我這里有遺傳演算法優化的神經網路，但是粒子群的沒有啊！

9. matlab中用RBF神經網路做預測的代碼怎麼寫

clc;

clearall;

closeall;

%%----

c_1=[00];

c_2=[11];

c_3=[01];

c_4=[10];

n_L1=20;%numberoflabel1

n_L2=20;%numberoflabel2

A=zeros(n_L1*2,3);

A(:,3)=1;

B=zeros(n_L2*2,3);

B(:,3)=0;

%createrandompoints

fori=1:n_L1

A(i,1:2)=c_1+rand(1,2)/2;

A(i+n_L1,1:2)=c_2+rand(1,2)/2;

end

fori=1:n_L2

B(i,1:2)=c_3+rand(1,2)/2;

B(i+n_L2,1:2)=c_4+rand(1,2)/2;

end

%showpoints

scatter(A(:,1),A(:,2),[],'r');

holdon

scatter(B(:,1),B(:,2),[],'g');

X=[A;B];

data=X(:,1:2);

label=X(:,3);

%%Usingkmeanstofindcintervector

n_center_vec=10;

rng(1);

[idx,C]=kmeans(data,n_center_vec);

holdon

scatter(C(:,1),C(:,2),'b','LineWidth',2);

%%Calulatesigma

n_data=size(X,1);

%calculateK

K=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

K(i)=numel(find(idx==i));

end

%

%thencalucatesigma

sigma=zeros(n_center_vec,1);

fori=1:n_center_vec

[n,d]=knnsearch(data,C(i,:),'k',K(i));

L2=(bsxfun(@minus,data(n,:),C(i,:)).^2);

L2=sum(L2(:));

sigma(i)=sqrt(1/K(i)*L2);

end

%%Calutateweights

%kernelmatrix

k_mat=zeros(n_data,n_center_vec);

fori=1:n_center_vec

r=bsxfun(@minus,data,C(i,:)).^2;

r=sum(r,2);

k_mat(:,i)=exp((-r.^2)/(2*sigma(i)^2));

end

W=pinv(k_mat'*k_mat)*k_mat'*label;

y=k_mat*W;

%y(y>=0.5)=1;

%y(y<0.5)=0;

%%

[W1,sigma1,C1]=RBF_training(data,label,10);

y1=RBF_predict(data,W,sigma,C1);

[W2,sigma2,C2]=lazyRBF_training(data,label,2);

y2=RBF_predict(data,W2,sigma2,C2);

(9)matlab對股票進行預測的代碼擴展閱讀

matlab的特點

1、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化；

2、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易於學習和掌握；

3、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等) ，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

10. 求支持向量機預測股票價格的MATLAB程序，謝謝！

這個，可多啊，我有