用Elman神经网络预测股价神经网络十三

Posted 2021-11-10 张叔zhangshu

用Elman神经网络预测股价，原始资料是某只股票连续280期的股价表。采用前140期股价作为训练样本，其中每连续5期的价格作为训练输入，第6期的价格作为对应的期望输出。
解析：针对股票市场这种复杂的非线性动力学系统，着重分析递归神经网络（Elman）的股价预测模型，将历史数据作为网络的学习样本，找出股价趋势发展的内在规律，并通过仿真实验验证Elman神经网络模型对股市的预测效果。
其实现的MATLAB代码如下：

>> clear all;   	%清除工作空间中的所有变量
%加载数据
load stock1     	%股价的数据存储在stock1.mat文件中
plot(1:280,stock1);
xlabel('日期');ylabel('股价');

>> %清理
clear all;
%加载数据
load stock1
%归一化处理
mi=min(stock1);
ma=max(stock1);
stock1=(stock1-mi)/(ma-mi);
%划分训练数据与测试数据：前140期为训练样本，后140期为测试样本
traindata = stock1(1:140);
%训练
P=[];
for i=1:140-5
    P=[P;traindata(i:i+4)];
end
P=P';
T=[traindata(6:140)];  			%期望输出
%创建Elman神经网络
threshold=[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1];