基于MATLAB的BP神经网络股票价格趋势预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建多层BP神经网络模型，通过股票历史数据训练实现价格趋势预测。系统集成数据预处理、网络训练、参数优化和可视化模块，支持自动化特征分析与智能预测。

详 情 说 明

基于BP神经网络的股票价格趋势预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多层前馈BP神经网络的股票价格趋势预测系统。系统通过对股票历史交易数据进行深度学习，自动分析数据特征，实现对未来股票价格走势的智能化预测。系统集成了数据预处理、网络训练、参数优化和预测可视化四大核心模块，能够生成未来N个交易日的价格预测结果，并提供预测置信度评估。

功能特性

• 数据预处理模块：支持股票历史数据、技术指标数据和外部影响因素的标准化处理
• 神经网络模型：采用BP神经网络算法，具备多层前馈网络结构
• 参数优化功能：通过交叉验证技术自动优化模型参数，提高预测精度
• 多维度预测输出：提供未来价格预测值、趋势分析报告和可视化图表
• 性能评估体系：包含RMSE、MAE、预测准确率等多种评估指标

使用方法

1. 准备输入数据：

- 股票历史数据CSV文件（包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量） - 可选技术指标数据（MA、RSI、MACD等） - 可选外部影响因素数据（市场指数、行业板块数据）

1. 运行主程序启动系统训练与预测流程

1. 查看输出结果：

- 未来N个交易日的价格预测数值 - 趋势分析报告与置信区间说明 - 历史价格与预测价格对比可视化图表 - 模型性能评估指标报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 神经网络工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，具体实现了数据加载与预处理、神经网络模型构建与训练、参数优化与交叉验证、价格预测计算、结果可视化展示以及模型性能评估等核心功能。该文件作为系统入口，协调各模块协同工作，完成从数据输入到预测结果输出的全过程。