基于MATLAB的多神经网络股市趋势预测分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多神经网络模型（如BP、LSTM、GRU），支持历史股价数据预处理、多时间尺度趋势预测及模型评估可视化，为股市分析提供高效工具。

详 情 说 明

基于多神经网络的股市趋势预测分析系统

项目介绍

本项目是一个集成了多种神经网络模型的股市趋势预测分析系统。系统通过对历史股价数据进行预处理和特征工程，利用BP神经网络、LSTM、GRU等深度学习算法进行多时间尺度的趋势预测，并提供详细的模型评估、可视化分析和投资建议，为量化投资决策提供数据支持。

功能特性

• 多模型选择：支持BP神经网络、LSTM、GRU等多种神经网络模型
• 数据预处理：提供完整的历史数据清洗、归一化和特征工程功能
• 多尺度预测：实现短期（1-7天）、中期（1-4周）、长期（1-3个月）预测
• 性能评估：提供MAE、RMSE、R²等多种评估指标的可视化分析
• 参数优化：支持自定义网络参数和超参数调优功能
• 智能报告：自动生成预测报告和投资建议分析

使用方法

数据准备

1. 准备历史股价CSV文件，需包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段
2. 可选添加技术指标数据（移动平均线、RSI、MACD等）
3. 可选添加宏观经济数据（利率、通胀率、GDP增长率等）

参数配置

在配置文件中设置：

• 神经网络类型选择
• 隐藏层节点数量
• 训练周期数
• 学习率参数
• 预测时间尺度

运行预测

执行主程序启动训练和预测流程，系统将自动完成：

• 数据加载与预处理
• 模型训练与优化
• 趋势预测分析
• 结果可视化展示

结果获取

系统输出包括：

• 股价预测对比曲线图
• 预测精度评估报告
• 未来交易日具体预测值
• 趋势概率分析报告
• 模型训练过程图表
• 可导出预测数据表格

系统要求

硬件环境

• 内存：≥8GB RAM
• 存储：≥2GB可用空间
• GPU：支持CUDA的GPU（可选，用于加速训练）

软件环境

• MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 金融工具箱（推荐）

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制单元，实现了整个预测流程的调度与管理。其主要功能包括：初始化系统运行环境，加载和验证用户输入的配置参数；协调数据预处理模块完成历史数据的清洗、归一化和特征提取工作；根据用户选择的模型类型调用相应的神经网络算法进行训练和优化；执行多时间尺度的预测分析并计算各项评估指标；生成可视化图表和预测报告，最终输出完整的分析结果和投资建议。