神经网络股票代码

① 请教用人工神经网络进行股票预测在weka

预测股票可不是有以往股票数据就能的，要考虑因果性，现实事件与股票波动有因果性，也就是时序性。在这情况下有LSTM单元组成循环神经网络可以做到，但训练集的强度跟体积可是很大的，这需要注意。

② 利用BP神经网络预测股票价格走势

参考 matlab神经网络30例 中有一个股票预测的案例
我觉得svm做这个更好

③ matlab优化神经网络预测股票程序，求大神帮忙，有重谢。

我这里有遗传算法优化的神经网络，但是粒子群的没有啊！

④ 谁能教我写一个MATLAB实现BP神经网络预测股票价格的编码，我要写毕业论文，不懂，多谢啊！

网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。

⑤ BP神经网络预测股票

感知器你知道么，如果不知道，建议你买《人工神经网络原理》马锐著，看完70页你就会了。里边也有你这个问题的设计思路。用c语言matlab都能编，如果有问题，请留言，想问下你是什么专业？

⑥ 人工智能股票有哪些

1、苏州科达：苏州科达科技股份有限公司是领先的视讯与安防产品及解决方案提供商，致力于以视频会议、视频监控以及丰富的视频应用解决方案帮助各类政府及企业客户解决可视化沟通与管理难题。

2012年，公司整体改制为股份有限公司；2016年12月1日，公司在上海证券交易所主板挂牌上市。

2、佳都科技：佳都科技（PCI）创立于1986年，总部位于中国广州，在中国30多个区域设有分公司或办事处，员工超过2000人，拥有科学家研发团队，

设立了佳都科技全球人工智能技术研究院和交通大脑研究院，建设或参与建设2个国家联合实验室、1个国家企业技术中心、4个省级工程技术中心。

3、千方科技：北京北大千方科技有限公司是由北京大学作为法人股东之一，以留学归国科技人员、清华大学和北京大学的教授、博士、硕士为主要技术力量，与北京大学地学院全面合作组建的高新技术企业、软件企业。

公司在交通领域的业务取得了快速的发展，在交通信息化建设的基础上，又拓展了交通信息服务和交通出行媒体运营等多方面的业务。

4、卫宁健康：公司成立于1994年，是国内第一家专注于医疗健康信息化的上市公司，致力于提供医疗健康卫生信息化解决方案，不断提升人们的就医体验和健康水平。

卫宁健康通过持续的技术创新，自主研发适应不同应用场景的产品与解决方案，业务覆盖智慧医院、区域卫生、基层卫生、公共卫生、医疗保险、健康服务等领域。

5、神思电子

神思电子是国内著名的身份识别解决方案提供商和服务商，也是公安部认证的居民身份证阅读机具定点生产企业。

6、科大讯飞

科大讯飞主要从事智能语音及语言技术研究、软件及芯片产品开发、语音信息服务及电子政务系统集成等等。

7、中科曙光

中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，也是亚洲第一大高性能计算机厂商。主要从事研究、开发、生产制造高性能计算机、通用服务器及存储产品，并围绕高端计算机提供软件开发、系统集成与技术服务等等。

8、浪潮信息

浪潮是中国最早的IT品牌之一，它是中国领先的云计算、大数据服务商。拥有云数据中心、云服务与大数据、智慧城市和智慧企业四大业务群组。浪潮服务器也位居中国市场第一、全球前三。

⑦ 神经网络 能对股票 预测吗

因为他么有未来函数，但是有未来函数的又是会随着行情的演变而变的，所以没有预测的软件，只有预测的人，盘感很重要，不要迷信软件，那样不是会看软件的人就能赚钱了。关注资金动向是你首先应该学习的。

⑧ 用人工神经网络进行股票预测，数据样本为开盘，收盘，最高，最低，成交量，成交额。用weka或matlab实现

把样本数据分为训练样本和测试样本，然后用训练样本训练网络，用测试样本进行模型验证

⑨ 基于神经网络的股票预测

还要含代码？
你的 t 让门夹了吧？

⑩ bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程

P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’
T=[];’输出，即第二日的收盘’
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数，根据需要可自行调节’
net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’
net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’
net=train(net,P,T); ‘训练网络’
test=[];‘待预测数据输入’
out=sim(net,test); ‘仿真预测’
我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。