1. 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。
2. 用matlab 預測股票走勢的函數
股票是不可預測的！
3. 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
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 如何用matlab做1000次的門特卡羅模擬股票價格
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。
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. 用matlab怎麼算股票價格的收益率，怎麼得出收益率的圖~
1、用matlab算股票價格的收益率的方法，比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）：
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.
2、製作收益率曲線圖的步驟如下，比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）：
1.在A1中輸入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中輸入公式=NORMDIST(A1，0，1，0)。
3.下拉並分別將以上兩個公式復制到A25和B25。
4.插入「XY _⒌閫"，A列為X軸，B列為Y軸，選擇散點圖類型為帶平滑線的散點圖。
(9)matlab預測股票價格走勢擴展閱讀：
一、如果用matlab驗證股票的收盤價符合對數正態分布：
比如（以聯想V14十代酷睿筆記本電腦，Windows10為例）先導入數據，然後取收盤價的對數值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %標准差
[F，XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI，F，'o-')
x =randn(300000，1);
figure(2)
[f，xi] = ksdensity(x);
plot(xi，f);
畫出概率分布圖
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估計。
二、股票收益率是反映股票收益水平的指標
1、是反映投資者以現行價格購買股票的預期收益水平。它是年現金股利與現行市價之比率。
本期股利收益率=(年現金股利/本期股票價格)*100%
2、股票投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間獲得的收益率為持有期收益率。
持有期收益率=[(出售價格-購買價格)/持有年限+現金股利]/購買價格*100%
3、公司進行拆股必然導致股份增加和股價下降，正是由於拆股後股票價格要進行調整，因而拆股後的持有期收益率也隨之發生變化。
拆股後持有期收益率=(調整後的資本所得/持有期限+調整後的現金股利)/調整後的購買價格*100% 對於長期投資形式的股票投資，其投資收益的確認有兩種方法：
一種是成本法，即按被投資企業發放的股利確定為投資企業的投資收益。
另一種方法是權益法，指投資企業所投股份在被投資企業中佔到一定比例，可以對它具有控制、共同控制或重大影響時，應採用權益法進行核算。
10. 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