1. 神经网络 能对股票 预测吗
因为他么有未来函数，但是有未来函数的又是会随着行情的演变而变的，所以没有预测的软件，只有预测的人，盘感很重要，不要迷信软件，那样不是会看软件的人就能赚钱了。关注资金动向是你首先应该学习的。
2. bp神经网络股票价格预测的MATLAB编程
P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’
T=[];’输出，即第二日的收盘’
net=newff(minmax(P),[7,1],{'tansig','logsig'},'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数，根据需要可自行调节’
net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’
net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’
net=train(net,P,T); ‘训练网络’
test=[];‘待预测数据输入’
out=sim(net,test); ‘仿真预测’
我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。
3. 基于神经网络的股票预测
还要含代码？
你的 t 让门夹了吧？
4. 你好看你发帖问过用BP神经网络预测股票价格的提问
首先你要搞清bp的基本原理，基于梯度法的原则，因为这种算法按梯度走，极易进入局部最小点二出不来，所以对于比较简单的模型如高斯曲面有一定的逼近能力，但是现实如你所说的股票，相关因素特别多，也就是说神经网络输入通道会很多，而且通道和通道直接哟相关性，模型在超曲面上就像是大海海面一样跌宕起伏，使用bp明显太过于困难，而且实际中样本有限的很，bp理论基于样本无限的学习规则（21实际70年代），你要证明的话，可以例举一个简单的单极二次型函数，用来试试看bp能否完全逼近这个函数
5. 谁能教我写一个MATLAB实现BP神经网络预测股票价格的编码，我要写毕业论文，不懂，多谢啊！
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。
6. 如何用BP神经网络实现预测
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
7. BP神经网络的原理的BP什么意思
人工神经网络有很多模型，但是日前应用最广、基本思想最直观、最容易被理解的是多层前馈神经网络及误差逆传播学习算法（Error Back-Prooaeation），简称为BP网络。
在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《Parallel Distributed Processing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛接受。多层感知网络是一种具有三层或三层以上的阶层型神经网络。典型的多层感知网络是三层、前馈的阶层网络（图4.1），即：输入层、隐含层（也称中间层）、输出层，具体如下：
图4.1 三层BP网络结构
（1）输入层
输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。一般而言，如果输入矢量为图像，则输入层的神经元数目可以为图像的像素数，也可以是经过处理后的图像特征数。
（2）隐含层
1989年，Robert Hecht Nielsno证明了对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用一个隐层的BP网络来逼近，因而一个三层的BP网络可以完成任意的n维到m维的映射。增加隐含层数虽然可以更进一步的降低误差、提高精度，但是也使网络复杂化，从而增加了网络权值的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现，其训练效果也比增加隐含层数更容易观察和调整，所以一般情况应优先考虑增加隐含层的神经元个数，再根据具体情况选择合适的隐含层数。
（3）输出层
输出层输出网络训练的结果矢量，输出矢量的维数应根据具体的应用要求来设计，在设计时，应尽可能减少系统的规模，使系统的复杂性减少。如果网络用作识别器，则识别的类别神经元接近1，而其它神经元输出接近0。
以上三层网络的相邻层之间的各神经元实现全连接，即下一层的每一个神经元与上一层的每个神经元都实现全连接，而且每层各神经元之间无连接，连接强度构成网络的权值矩阵W。
BP网络是以一种有教师示教的方式进行学习的。首先由教师对每一种输入模式设定一个期望输出值。然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经中间层向输出层传播（称为“模式顺传播”）。实际输出与期望输出的差即是误差。按照误差平方最小这一规则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”（陈正昌，2005）。所以误差逆传播神经网络也简称BP（Back Propagation）网。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行。网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。通过此学习过程，确定下各层间的连接权值后。典型三层BP神经网络学习及程序运行过程如下（标志渊，2006）：
（1）首先，对各符号的形式及意义进行说明：
网络输入向量Pk=（a1，a2，...，an）；
网络目标向量Tk=（y1，y2，...，yn）；
中间层单元输入向量Sk=（s1，s2，...，sp），输出向量Bk=（b1，b2，...，bp）；
输出层单元输入向量Lk=（l1，l2，...，lq），输出向量Ck=（c1，c2，...，cq）；
输入层至中间层的连接权wij，i=1，2，...，n，j=1，2，...p；
中间层至输出层的连接权vjt，j=1，2，...，p，t=1，2，...，p；
中间层各单元的输出阈值θj，j=1，2，...，p；
输出层各单元的输出阈值γj，j=1，2，...，p；
参数k=1，2，...，m。
（2）初始化。给每个连接权值wij、vjt、阈值θj与γj赋予区间（-1，1）内的随机值。
（3）随机选取一组输入和目标样本
提供给网络。
（4）用输入样本
、连接权wij和阈值θj计算中间层各单元的输入sj，然后用sj通过传递函数计算中间层各单元的输出bj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
bj=f（sj） j=1，2，...，p （4.5）
（5）利用中间层的输出bj、连接权vjt和阈值γt计算输出层各单元的输出Lt，然后通过传递函数计算输出层各单元的响应Ct。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
Ct=f（Lt） t=1，2，...，q （4.7）
（6）利用网络目标向量
，网络的实际输出Ct，计算输出层的各单元一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（7）利用连接权vjt、输出层的一般化误差dt和中间层的输出bj计算中间层各单元的一般化误差
。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（8）利用输出层各单元的一般化误差
与中间层各单元的输出bj来修正连接权vjt和阈值γt。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（9）利用中间层各单元的一般化误差
，输入层各单元的输入Pk=（a1，a2，...，an）来修正连接权wij和阈值θj。
基坑降水工程的环境效应与评价方法
（10）随机选取下一个学习样本向量提供给网络，返回到步骤（3），直到m个训练样本训练完毕。
（11）重新从m个学习样本中随机选取一组输入和目标样本，返回步骤（3），直到网路全局误差E小于预先设定的一个极小值，即网络收敛。如果学习次数大于预先设定的值，网络就无法收敛。
（12）学习结束。
可以看出，在以上学习步骤中，（8）、（9）步为网络误差的“逆传播过程”，（10）、（11）步则用于完成训练和收敛过程。
通常，经过训练的网络还应该进行性能测试。测试的方法就是选择测试样本向量，将其提供给网络，检验网络对其分类的正确性。测试样本向量中应该包含今后网络应用过程中可能遇到的主要典型模式（宋大奇，2006）。这些样本可以直接测取得到，也可以通过仿真得到，在样本数据较少或者较难得到时，也可以通过对学习样本加上适当的噪声或按照一定规则插值得到。为了更好地验证网络的泛化能力，一个良好的测试样本集中不应该包含和学习样本完全相同的模式（董军，2007）。
8. 什么是BP神经网络
误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法
1、BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层
其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。
2、BP算法实现步骤（软件）：
1）初始化
2）输入训练样本对，计算各层输出
3）计算网络输出误差
4）计算各层误差信号
5）调整各层权值
6）检查网络总误差是否达到精度要求
满足，则训练结束；不满足，则返回步骤2）
3、多层感知器（基于BP算法）的主要能力：
1）非线性映射：足够多样本－>学习训练
能学习和存储大量输入－输出模式映射关系。只要能提供足够多的样本模式对供BP网络进行学习训练，它便能完成由n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。
2）泛化：输入新样本（训练时未有）－>完成正确的输入、输出映射
3）容错：个别样本误差不能左右对权矩阵的调整
4、标准BP算法的缺陷：
1）易形成局部极小（属贪婪算法，局部最优)而得不到全局最优；
2）训练次数多使得学习效率低下，收敛速度慢（需做大量运算）；
3）隐节点的选取缺乏理论支持；
4）训练时学习新样本有遗忘旧样本趋势。
注3：改进算法—增加动量项、自适应调整学习速率（这个似乎不错)及引入陡度因子
9. 利用BP神经网络预测股票价格走势
参考 matlab神经网络30例 中有一个股票预测的案例
我觉得svm做这个更好
10. BP神经网络预测股票
感知器你知道么，如果不知道，建议你买《人工神经网络原理》马锐著，看完70页你就会了。里边也有你这个问题的设计思路。用c语言matlab都能编，如果有问题，请留言，想问下你是什么专业？