bp神经网络预测股价代码

### 使用BP神经网络进行股价预测

在利用BP神经网络进行股价预测时，重要的是构建合理的输入特征集并确保训练数据的质量。为了提高模型的泛化能力，测试样本应避免与学习样本存在完全相同的模式[^1]。

下面是一个简单的MATLAB代码示例来展示如何创建和训练一个用于股票价格预测的BP神经网络：

% 加载历史股票价格数据
data = readtable('stock_prices.csv'); % 假设文件名为 stock_prices.csv
prices = data.Close;                   % 获取收盘价列作为目标变量
returns = price2ret(prices);           % 计算收益率代替原始价格序列

% 构建时间滞后窗口以形成输入特征矩阵
windowSize = 5;
inputFeatures = lagmatrix(returns, windowSize);

% 移除NaN值对应的行
validIdx = all(~isnan(inputFeatures), 2);
inputs = inputFeatures(validIdx, :);
targets = returns(windowSize+1:end);

% 归一化处理
[inputsNorm, ps_input] = mapminmax(inputs');
[targetsNorm, ps_target] = mapminmax(targets');

% 创建前馈神经网络结构
hiddenLayerSize = 10;
net = fitnet(hiddenLayerSize);

% 设置训练参数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.performFcn = 'mse';                % 平方误差性能函数
net.divideMode = 'random';
net.divideParam.trainRatio = 0.8;
net.divideParam.valRatio = 0.1;
net.divideParam.testRatio = 0.1;

% 开始训练过程
[trainedNet, tr] = train(net, inputsNorm', targetsNorm');

% 预测新数据点
predictedReturns = trainedNet(inputsNorm(:, end)');
predictedPrices = ret2price(predictedReturns, prices(end));

% 反归一化输出结果并与实际对比
finalPredictions = cell2mat(mapminmax('reverse', predictedReturns, ps_target));
plot(tr.best_epoch, finalPredictions, '-o')
hold on
plot(prices, '--r')                    % 绘制真实价格曲线供比较
legend('预测值','真实值')
title('BPNN 股票价格预测')
xlabel('日期索引')
ylabel('调整后收盘价')

disp(['最终均方根误差:', num2str(sqrt(mean((finalPredictions - targets).^2)))])

此段程序展示了完整的流程——从读取数据到预处理、定义网络架构直至评估预测效果。需要注意的是，这只是一个基础版本；实践中可能还需要考虑更多因素如市场情绪指标或其他宏观经济变量等额外特性加入进来改进模型表现。