基于MATLAB的BP神经网络股票价格趋势分析与预测系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多层BP神经网络模型，对股票历史数据进行训练，预测未来价格趋势。支持数据预处理、参数调优和可视化分析，为投资决策提供科学依据。

详 情 说 明

基于BP神经网络的股票价格趋势分析与预测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于多层BP（反向传播）神经网络的股票价格趋势分析与预测系统。系统能够对股票历史时间序列数据（如开盘价、收盘价、成交量等）进行预处理、模型训练和参数调优，并预测未来若干交易日的股票价格。通过可视化分析界面，用户可以直观地查看历史价格与预测价格的趋势对比，以及模型训练的精度报告，为投资决策提供数据参考。

功能特性

• 数据预处理：支持CSV或Excel格式的股票历史行情数据，包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量等字段的标准化与滑动窗口处理。
• 模型训练：利用BP神经网络（反向传播算法）对时间序列数据进行训练，支持用户自定义预测时间窗口（如预测未来5个交易日的收盘价）。
• 参数调优：提供神经网络关键参数配置选项，包括隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等，以优化模型性能。
• 预测与可视化：输出未来N日价格预测值，并生成历史价格与预测价格趋势对比图、训练集/测试集误差指标及收敛曲线。
• 性能评估：采用均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型性能，可选输出预测置信区间分析及风险提示。

使用方法

1. 数据准备：将股票历史行情数据（CSV或Excel格式）放置在指定目录，确保包含日期、开盘价、收盘价等必要字段。
2. 参数设置：在配置文件中设置预测时间窗口、神经网络结构参数（如隐藏层节点数、学习率、迭代次数等）。
3. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成数据加载、预处理、模型训练和预测分析。
4. 结果查看：查看生成的预测数值、可视化图表及模型精度报告，并根据输出结果进行投资决策参考。

系统要求

• 操作系统：Windows、Linux 或 macOS
• 编程语言：Python 3.7 及以上
• 依赖库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch（根据实现的框架选择）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，包括数据加载与预处理、神经网络模型构建、模型训练与参数调优、价格预测分析以及结果可视化展示。通过调用相应的模块，实现了从原始数据输入到预测结果输出的完整处理流程，确保用户可通过简洁的接口完成股票价格趋势预测的全部操作。