如何使用MATLAB构建简单的人工神经网络模型来进行股票价格预测？请提供详细步骤和代码示例。

构建人工神经网络模型是数据预测领域中的一项重要技术，尤其适用于股票价格这种非线性和高复杂度的数据。为了帮助你更好地掌握这一技能，我推荐参考资源《MATLAB实现ANN数据预测及仿真教程》。以下是如何使用MATLAB构建神经网络模型来进行股票价格预测的详细步骤：

参考资源链接：[MATLAB实现ANN数据预测及仿真教程](https://wenku.csdn.net/doc/7bdt5s0doq?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据准备：首先，你需要收集股票的历史数据，包括开盘价、最高价、最低价、收盘价和成交量等。数据可以通过财经网站或股票市场数据库获得。

2. 数据预处理：处理缺失值、异常值，进行归一化或标准化等，确保数据质量。对于时间序列数据，通常需要构建滑动窗口以形成输入样本和目标输出。

3. 划分数据集：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于构建模型，验证集用于模型调参，测试集用于评估模型性能。

4. 网络设计：使用MATLAB中的神经网络工具箱设计网络结构。选择合适的输入层、隐藏层和输出层神经元数量。可以使用feedforwardnet函数创建前馈神经网络。

5. 训练网络：利用训练集数据训练神经网络，设置适当的训练函数（如trainlm、trainscg等）和性能函数（如mse、mae等）。可以使用train函数进行训练。

6. 验证与调优：通过验证集对模型进行验证，调整网络参数（如学习率、迭代次数等）以优化模型性能。

7. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行最终测试，评估预测准确性和泛化能力。

以下是一个简单的MATLAB代码示例，展示了如何使用feedforwardnet函数创建网络并进行训练：

% 假设你已经有了一个名为data的矩阵，其中包含股票价格数据
% data的列可能包含开盘价、最高价、最低价、收盘价等
% 创建神经网络
net = feedforwardnet([10, 10]); % 创建一个有10个神经元的两个隐藏层的网络

% 划分数据集
net.divideParam.trainRatio = 70/100;
net.divideParam.valRatio = 15/100;
net.divideParam.testRatio = 15/100;

% 训练神经网络
[net,tr] = train(net, data);

% 使用模型进行预测
outputs = net(data);

% 评估模型
performance = perform(net, data, outputs);

% 查看网络
view(net);

通过上述步骤和代码示例，你可以在MATLAB中构建一个简单的人工神经网络模型来进行股票价格预测。为了进一步深入学习，建议参考《MATLAB实现ANN数据预测及仿真教程》，该教程详细介绍了ANN预测模型的实现方法，包含了丰富的项目实战和代码演示，帮助你更好地理解和掌握MATLAB在神经网络数据预测中的应用。

参考资源链接：[MATLAB实现ANN数据预测及仿真教程](https://wenku.csdn.net/doc/7bdt5s0doq?spm=1055.2569.3001.10343)