Ⅰ 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
Ⅱ 利用BP神經網路預測股票價格走勢
參考 matlab神經網路30例 中有一個股票預測的案例
我覺得svm做這個更好
Ⅲ 神經網路預測股票准嗎
目前還達不到非常准確的效果，決定股票走勢的因子很多，有些如突發的並購、減持、宏觀經濟的事件、公司人事的更迭等等，這些事件神經網路沒法給出好的判斷。
Ⅳ 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 請教用人工神經網路進行股票預測在weka
預測股票可不是有以往股票數據就能的，要考慮因果性，現實事件與股票波動有因果性，也就是時序性。在這情況下有LSTM單元組成循環神經網路可以做到，但訓練集的強度跟體積可是很大的，這需要注意。
Ⅵ 基於神經網路的股票預測
還要含代碼？
你的 t 讓門夾了吧？
Ⅶ 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。
Ⅷ 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
Ⅸ 基於遺傳演算法的神經網路預測股票的價格有現實意義嗎 知乎
有一定參考價值
但你不能以此為實際購買股票的唯一依據，不然會賠的很慘
不要只依賴演算法結果…
望採納