有一定参考价值
但你不能以此为实际购买股票的唯一依据，不然会赔的很惨
不要只依赖算法结果…
望采纳
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 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，网络的版训练是指的给你一些样本权，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 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。
⑤ 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
⑥ 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=[];’专输出，即第二属日的收盘’
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。
⑦ 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？
⑧ 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。
⑨ 如何利用Python预测股票价格
预测股票价格没有意义。
单支股票价格，多股组合，大盘这些都可以使用神经网络来学习，版02年就做过了权，涨跌预测平均能达到54%到57%的准确率，但是只能定性，无法定量，因此，在扣除印花税之后无利可图。
纯粹使用股票交易数据来预测并保证总体获利不是程序能办到的，人也办不到。
目前世界上最先进的炒股机器也只能利用网络时差那微不可计的零点几秒在欧洲与美国证券间倒来倒去，那套系统研发费用数千万，硬件（主要是独立光缆）费用以亿计。