MATLAB的BP神经网络做股票预测代码

以下是一个简单的使用 MATLAB 实现 BP 神经网络进行股票预测的示例代码。请注意，这仅仅是一个示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。

% 导入数据
data = xlsread('stock.xlsx');
input = data(:, 1:end-1)';
target = data(:, end)';

% 创建 BP 神经网络
net = feedforwardnet([10, 5]);

% 设置参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.lr = 0.01;
net.trainParam.goal = 0.01;

% 训练网络
[net, tr] = train(net, input, target);

% 使用网络进行预测
predict = net(input);

% 画出预测结果与实际结果的对比图
plot(target);
hold on;
plot(predict);
legend('actual', 'predict');

其中，stock.xlsx 是一个包含股票数据的 Excel 文件，第一列到倒数第二列是输入数据，最后一列是目标数据。feedforwardnet([10, 5]) 表示创建一个两层的前馈神经网络，第一层有 10 个神经元，第二层有 5 个神经元。trainParam 是训练参数，epochs 表示训练次数，lr 表示学习率，goal 表示训练目标。train 函数用于训练网络，返回训练好的网络和训练记录 tr。最后使用训练好的网络进行预测，并画出预测结果与实际结果的对比图。