1. 用matlab怎麼算股票價格的收益率，怎麼得出收益率的圖~
用matlab算股票價格的收益率的方法：
在matlab裡面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指數第t天的價格；
其中Xt-1是某股票或某指數第t-1天的價格.
股票收益率簡介：
股票收益率指投資於股票所獲得的收益總額與原始投資額的比率。股票得到投資者的青睞，是因為購買股票所帶來的收益。股票的絕對收益率就是股息，相對收益就是股票收益率。
2. matlab灰色預測程序預測股票後11周周末的收盤價
價格是不可以預測的，你這條路已經選錯了，指標和各種方法都是想提前預知價格，但是沒有人能做的到，如果有程序可以的話，就不會存在市場。所以建議你放棄這個思路，和試圖預測價格的想法。
3. 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。
4. 如何用MATLAB的BP神經網路做股票預測
演算法選擇問題，我覺得3層夠了吧，但是多少個節點看數據量了！訓練過程演算法選擇也很重要！主要是這里個關鍵點吧
5. 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。
6. 用matlab 預測股票走勢的函數
股票是不可預測的！
7. 用matlab算股票最大值
具體步驟如下。
1打開matlab軟體，清空桌面環境
.2.定義一個符號變數。
3定義一個函數：y=t/(1+t*t);再通過以下函數來查看上面的函數圖像。
4查看該函數的圖像可知，函數在0到2之間有一個極值，本例求解該最大值為例。
5輸入以下的指令可以求得該函數最大值；max(subs(y,t,[0:0.00001:2]))；其中0.00001是精度，求得最大值為0.5000
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. 如何將EXCEL的股票數據導入到matlab軟體中進行分析
望高手支招！
不一定要拷貝到data文件中啊，你使用xlsread時指定excel絕對路徑就可以了嘛
二如果只是幾個很大的矩陣數據，你直接在matlab中定義矩陣，再復制粘貼得了
定義矩陣就先定義個空的唄比如一維：a=zeros(1,n)；%%這是1xn的二維：a=zeros(n)
%%這是nxn的
然後在workspace窗口打開這個空矩陣，把excel中的數直接復制過來就行了xlsread()，但是對excel表要求還挺高的，比如有次我就導入失敗，是因為名字雖然是.xls,但是實際是
文本文件（製表符分隔）(*.txt)
格式的，所以你注意一下，對照matlab幫助，一般不會有問題如何把excel中的文本格式的數字轉化成數值格式在一個空單元格輸入1，並復制它選中要轉化成數值的單元格區域
右擊-選擇性粘貼-乘補充回答：這樣操作以後，仍不能轉換數值，說明你原來的數據格式有問題，提示你檢查以下幾項：1、數據內是否存在空格，（可以通過查找替換，將空格替換掉）
2、數據內是否存在非法字元！清除後，就可以運算了有的時候還需要：把修改過的區域再進一步修改，全選中，然後「單元格格式」，把單元格格式由「常規」改為「數值」！！！
10. 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。