基于MATLAB的神经网络股票价格智能预测系统

资 源 简 介

本系统利用MATLAB平台构建神经网络模型，通过分析历史股票数据（开盘价、收盘价、成交量等）建立时间序列预测模型，实现对未来股票价格走势的智能化预测。

详 情 说 明

基于MATLAB的神经网络股票价格预测系统

项目介绍

本项目基于MATLAB平台开发，旨在利用神经网络模型对股票价格进行智能化时间序列预测。系统通过分析历史交易数据（开盘价、收盘价、成交量等），构建并训练神经网络模型，实现对未来特定周期股价走势的预测。项目涵盖了从数据预处理、特征工程、模型训练到预测分析及结果可视化的完整机器学习流程，并提供关键的模型性能评估指标，为量化投资分析提供数据支持。

功能特性

• 数据预处理: 支持CSV格式历史股票数据导入，进行缺失值处理、数据归一化等操作
• 灵活建模: 支持前馈神经网络（Feedforward Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等多种网络结构
• 参数可配置: 用户可自定义隐藏层数量、神经元个数、迭代次数、学习率等神经网络参数
• 性能评估: 提供RMSE（均方根误差）、MAE（平均绝对误差）和预测准确率等多维度评估指标
• 可视化分析: 生成历史数据与预测结果对比图、误差分布直方图和训练损失曲线等直观图表
• 预测输出: 输出未来N个交易日的股价预测值及预测置信区间

使用方法

1. 准备数据: 将包含日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量字段的历史股票CSV数据文件放置在指定目录
2. 参数配置: 在配置文件中设置神经网络结构参数（隐藏层数量、神经元个数等）和训练参数（迭代次数、学习率、数据集分割比例等）
3. 运行系统: 执行主程序文件启动预测流程
4. 获取结果: 系统自动生成预测结果数据文件、性能评估报告和可视化图表
5. 结果分析: 根据输出的评估指标和图表分析模型预测性能，调整参数优化模型

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱:

- Neural Network Toolbox（神经网络工具箱） - Statistics and Machine Learning Toolbox（统计与机器学习工具箱）

• 硬件建议: 4GB以上内存，支持大规模神经网络训练

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能流程，具体包括：数据读取与解析模块，负责加载和检查输入的历史股票数据；数据预处理引擎，实现对原始数据的清洗、归一化和特征提取；神经网络构建器，根据用户配置参数创建对应的网络模型；模型训练控制器，管理整个训练过程的迭代优化；预测分析模块，对未来股价进行预测并计算置信区间；结果评估单元，生成多种性能指标报告；以及可视化组件，创建各类分析图表并输出最终结果。