当前位置:首页 » 分析预测 » 股票走势预测matlab程序
扩展阅读
病毒复制法 2025-02-04 00:11:51
皖微高新股票行情 2025-02-03 23:57:26

股票走势预测matlab程序

发布时间: 2022-08-12 22:22:42

1. 用matlab怎么算股票价格的收益率,怎么得出收益率的图~

用matlab算股票价格的收益率的方法:
在matlab里面通常指令是:log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格;
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.
股票收益率简介:
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐,是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息,相对收益就是股票收益率。

2. matlab灰色预测程序预测股票后11周周末的收盘价

价格是不可以预测的,你这条路已经选错了,指标和各种方法都是想提前预知价格,但是没有人能做的到,如果有程序可以的话,就不会存在市场。所以建议你放弃这个思路,和试图预测价格的想法。

3. 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。

4. 如何用MATLAB的BP神经网络做股票预测

算法选择问题,我觉得3层够了吧,但是多少个节点看数据量了!训练过程算法选择也很重要!主要是这里个关键点吧

5. 用matlab什么程序可以预测股价走势

这个可以用matlab的时间序列工具试一下,不过感觉没有spss的时间序列工具好用,因为很多人装matlab不装时间序列工具包的。
用spss更好,把数据粘贴进去,就点分析-时间序列-自动时间序列就行,很傻瓜的,等1min,会出来一个走势图(输出结果里下翻才找得到),说是AR多少模型的,后面会有一小段红线的,那个就是预测。

6. 用matlab 预测股票走势的函数

股票是不可预测的!

7. 用matlab算股票最大值

具体步骤如下。
1打开matlab软件,清空桌面环境
.2.定义一个符号变量。
3定义一个函数:y=t/(1+t*t);再通过以下函数来查看上面的函数图像。
4查看该函数的图像可知,函数在0到2之间有一个极值,本例求解该最大值为例。
5输入以下的指令可以求得该函数最大值;max(subs(y,t,[0:0.00001:2]));其中0.00001是精度,求得最大值为0.5000

8. 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!

9. 如何将EXCEL的股票数据导入到matlab软件中进行分析

望高手支招!
不一定要拷贝到data文件中啊,你使用xlsread时指定excel绝对路径就可以了嘛
二如果只是几个很大的矩阵数据,你直接在matlab中定义矩阵,再复制粘贴得了
定义矩阵就先定义个空的呗比如一维:a=zeros(1,n);%%这是1xn的二维:a=zeros(n)
%%这是nxn的
然后在workspace窗口打开这个空矩阵,把excel中的数直接复制过来就行了xlsread(),但是对excel表要求还挺高的,比如有次我就导入失败,是因为名字虽然是.xls,但是实际是
文本文件(制表符分隔)(*.txt)
格式的,所以你注意一下,对照matlab帮助,一般不会有问题如何把excel中的文本格式的数字转化成数值格式在一个空单元格输入1,并复制它选中要转化成数值的单元格区域
右击-选择性粘贴-乘补充回答:这样操作以后,仍不能转换数值,说明你原来的数据格式有问题,提示你检查以下几项:1、数据内是否存在空格,(可以通过查找替换,将空格替换掉)
2、数据内是否存在非法字符!清除后,就可以运算了有的时候还需要:把修改过的区域再进一步修改,全选中,然后“单元格格式”,把单元格格式由“常规”改为“数值”!!!

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。