matlab預測股票數據

Ⅰ 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！

Ⅱ 股票價格和成交量預測 matlab

呵呵 很多高手是知道了也不會說的 因為那是很多人的秘密寶貝 如同師傅不會把最高級別的招教給徒弟 只多教下基礎的知識 所以自古很多高手把秘訣傳給自己家裡人一樣

Ⅲ 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。

Ⅳ 給出一組數據，如何用MATLAB去預測將來的數據。

這樣：

x=[1 3 5 6 8 9 10 11 12 14 15 17 19 21 23 25];

y=[10 20 42 60 73 79 80 78 73 64 56 71 51 42 41 40];

plot(x,y,'ro');

p=polyfit(x,y,4);%於是擬合出的曲線就是p(1)x^4+p(2)x^3+p(3)x^2+p(4)x+p(5)，想擬合成其它次數的多項式只需將4改為相應的次數即可

f=poly2sym(p);

xinterp=[2 4 7 13 16 18 20 22 24];

yinterp=subs(f,xinterp);

hold on;

plot(xinterp,yinterp,'o');

ezplot(f,[0,30])

(4)matlab預測股票數據擴展閱讀：

注意事項

函數命令為：

a=polyfit(x,y,m) % x，y為對應的自變數，m為需要擬合的最高次冪

y=polyval(a,x); %根據擬合的函數得出x對應的因變數的值

函數表達形式為：f(x)=a1*x^m+...+am*x+a_m+1

polyfit(x,y,n)其中：x, y為已知數據點向量, 分別表示橫、縱坐標，n為擬合多項式的次數, 結果返回m次擬合多項式系數, 從高次到低次存放在向量p中.參數p為擬合多項式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1個系數。

示例：

%多項式擬合

x = (0: 0.1: 7)';

y = sin(x);

p = polyfit(x,y,3) %p為擬合後的多項式系數

z=polyval(p,x);

plot(x,y,'r',x,z,'b')

其中p為擬合後的多項式系數，運行結果為：

p =0.0736 -0.7095 1.5250 -0.0296

Ⅳ 用matlab 預測股票走勢的函數

股票是不可預測的！

Ⅵ 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。

Ⅶ 用人工神經網路進行股票預測，數據樣本為開盤，收盤，最高，最低，成交量，成交額。用weka或matlab實現

把樣本數據分為訓練樣本和測試樣本，然後用訓練樣本訓練網路，用測試樣本進行模型驗證

Ⅷ 哪位MATLAB大神能幫忙解釋這些預測股票價格的代碼

看不到東西，解釋什麼代碼！

Ⅸ MATLAB怎樣獲取實時股市行情數據

編輯Flash模塊，這個得有啊
原油24小時行情
Flash動畫地址，把下面的地址編進去
股市行情我沒有，我還有黃金和美元，