MATLAB实现的基于多种神经网络的可扩展股票预测系统

资 源 简 介

该项目提供BP神经网络、LSTM、GRU和CNN等多种模型选择，支持多维股票数据预处理与特征工程，实现股票价格的短期/中期趋势预测，并包含模型性能评估及可视化分析功能。

详 情 说 明

基于多种神经网络的可扩展股票市场智能预测系统

项目介绍

本项目旨在构建一个模块化、可扩展的智能股票预测系统，集成多种先进的神经网络模型。系统通过对多维股票数据进行深度处理与特征工程，实现股票价格的短期至中期趋势预测，并提供全面的可视化分析与模型评估。其设计便于扩展至其他金融时间序列预测任务。

功能特性

• 多模型支持：集成BP神经网络、LSTM、GRU、CNN等多种神经网络架构，用户可根据数据特性灵活选择。
• 高级数据预处理：支持对历史股价、技术指标（如移动平均线、RSI、MACD）、宏观经济指标及市场情绪数据等进行统一的清洗、归一化和特征工程。
• 多周期预测：实现未来N个交易日的股票价格（如收盘价）预测，并输出趋势判断信号（上涨/下跌/震荡）。
• 全面评估与可视化：提供RMSE、MAPE、R²等关键评估指标，并生成历史价格与预测曲线的对比图表。
• 模块化与可扩展性：采用模块化设计，便于新增预测模型、特征工程方法或数据源，轻松适配其他金融时间序列预测场景。

使用方法

1. 数据准备：将包含开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交量等字段的历史股票数据文件置于项目数据目录。可选添加技术指标或宏观数据文件。
2. 配置参数：在配置文件或主函数入口处，设置需要使用的神经网络模型类型、预测周期长度、特征组合等参数。
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、预测及评估流程。
4. 获取结果：查看生成的预测数值、趋势信号、性能评估报告以及可视化图表。系统同时会提供模型参数优化的建议。

系统要求

• Python 3.7+
• 关键依赖库：

* TensorFlow 2.x / PyTorch（任一主流深度学习框架） * Scikit-learn * Pandas, NumPy * Matplotlib, Seaborn * (可选) 用于获取数据的库，如yfinance、pandas-datareader

文件说明

main.m 文件作为整个项目的核心控制与执行入口，其承担了系统运行流程的总调度角色。它主要实现了系统初始化、核心参数配置、数据预处理管道调用、指定神经网络模型的训练与预测过程执行、结果评估计算、以及最终预测图表与报告生成等一系列关键功能的串联与协调。