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基于 Matlab 的股票数据统计与价格预估

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简介：
本项目利用Matlab软件对股票历史数据进行深入分析和统计，并结合时间序列模型预测未来股价走势，旨在为投资者提供决策参考。 使用 MATLAB 进行股票数据分析可以利用其自带的金融工具箱（Financial Toolbox），该工具箱提供了许多用于分析和建模股票数据的函数和工具。此外，MATLAB 中还可以应用统计模型和机器学习方法来预测股票价格。

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  • 基于 Matlab 的股票数据统计与价格预估
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    本项目利用Matlab软件对股票历史数据进行深入分析和统计，并结合时间序列模型预测未来股价走势，旨在为投资者提供决策参考。 使用 MATLAB 进行股票数据分析可以利用其自带的金融工具箱（Financial Toolbox），该工具箱提供了许多用于分析和建模股票数据的函数和工具。此外，MATLAB 中还可以应用统计模型和机器学习方法来预测股票价格。
     
  • 基于HMM的股票价格预测（含Python代码及数据）
    优质
    本项目运用隐马尔可夫模型(HMM)对股票价格进行预测，并附有详细的Python实现代码和相关数据集。适合机器学习与金融分析爱好者研究参考。 隐马尔可夫模型是一种有趣的随机过程，在机器学习领域尚未得到充分利用。它们特别适用于时间序列分析，并且能够将现实世界的过程产生的可观测输出转换为预测性和高效的模型，因此在股票市场分析中具有很大的潜力。 股票市场的几个特性使得建模变得非常重要：波动性、时间依赖性以及其他复杂的相互关联因素。这些复杂情况非常适合用隐马尔可夫模型来处理，因为这种模型生成所需的唯一信息是一组观察结果，在这里就是历史股市数据。
     
  • 【股价展望】基于SVM的股票价格预测（附带Matlab代码180期）.zip
    优质
    本资料深入探讨利用支持向量机(SVM)进行股票价格预测的方法，并提供详尽的Matlab代码，适用于第180期学习与实践。 【股价预测】SVM股票价格预测【包含Matlab源码 180期】.zip
     
  • 股票价格预测-LSTM：利用LSTM进行股票价格预测-源码
    优质
    本项目通过长短期记忆网络（LSTM）模型对股票价格进行预测，并提供完整的代码实现。适用于研究和学习金融时间序列分析。 使用LSTM进行股票价格预测的项目被称为stock_price_prediction_LSTM。该项目旨在通过长短期记忆网络来预测股票的价格走势。
     
  • MATLAB提取股票数据代码-ARIMA_SENSEX股价预测：利用ARMA模型进行股市价格预测...
    优质
    本项目使用MATLAB编写代码，通过ARIMA模型对SENSEX指数的历史股票数据进行分析和预测，旨在为投资者提供决策参考。 该项目使用ARIMA模型预测股市价格，并提供了详细的代码与报告。以下是存储库的主要内容概述： 1. MATLAB_Code文件夹：该文件夹包含了用于2011年至2020年期间的ARIMA预测工作的完整MATLAB代码，以及SENSEX数据集。 2. Python_Code文件夹：此部分包含了一些实用脚本，可以用来从各种格式（如.txt）中提取所需的数据，并将其保存为.csv文件。此外，还可以从中提取特定列并存储在另一个csv文件中。 3. ProjectReport：提供了详细的项目报告和理论背景说明，帮助用户理解MATLAB代码背后的基本原理。
     
  • 股票价格预测-源码
    优质
    本项目提供了一套用于预测股票价格的算法源代码，包括数据预处理、特征选择及多种机器学习模型实现。适合对量化交易和金融数据分析感兴趣的开发者参考使用。 基于递归神经网络的苹果公司股价预测 使用LSTM（长短期记忆）递归神经网络对Apple Inc.进行OHLC平均值预测。数据集是从Yahoo Finance网站获取，以CSV格式存储。该数据涵盖了2011年1月3日至2017年8月13日之间苹果公司的股票开盘价、最高价、最低价和收盘价信息，总共有1664条记录。 价格指标： 在预测过程中，主要使用OHLC平均值（即开盘价、最高价、最低价及收盘价的算术平均）作为关键指标。此外，还有HLC平均值（包括最高价、最低价与收盘价的均值），以及单纯以收盘价为依据的方法也被交易员们广泛采用；但是，在此项目中我们选择了OHLC平均值。 数据预处理： 将原始数据集转换成仅包含OHLC平均值的一列后，进一步将其转化为两列时间序列形式的数据：一列为t时刻的股票价格，另一列为t+1时刻的价格。所有数值都已按照0到1的比例进行了归一化处理以方便后续计算。 模型构建： 通过使用Keras深度学习库搭建了一个递归神经网络(RNN)架构，并在其基础上叠加了两个顺序排列的LSTM层及一个密集连接层，以此来实现对苹果公司股票价格变化趋势的有效预测。由于这是一个回归任务，因此在训练过程中我们采用了相应的损失函数和优化器来进行模型参数调整与迭代更新。
     
  • 基于LSTM的股票价格预测_包含数据、代码和报告
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    本项目采用长短期记忆网络(LSTM)进行股票价格预测，详细记录了从数据收集到模型训练全过程，并附有完整代码与分析报告。 压缩包内包含基于LSTM的股票价格预测项目资料（数据、代码及报告），适合作为数据挖掘课程的大作业任务。 随着人们越来越多地将资金投入到股市中，如何在其中获利成为了投资者共同追求的目标。要在股票交易中赚钱就需要掌握其走势规律，因此对股票价格进行准确预测受到了学术界和社会的广泛关注。然而，由于市场环境、政策变动、行业发展以及情绪等多种因素的影响，股价的变化难以捉摸。 理论上讲，通过分析过去一段时间内的股价变化趋势可以推测未来的价格走向。鉴于股市数据的高度非线性特征，需要构建能够处理此类复杂模式的学习模型。同时考虑到股票价格的时间序列特性，使用循环神经网络（RNN）进行预测显得尤为合适。 然而常规的RNN在面对长时间跨度的数据时会遇到梯度消失或爆炸的问题，影响其训练效果。为解决这一难题，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了长短期记忆（LSTM）模型，在保留了 RNN 的优点基础上改进了其结构设计，更好地处理具有长期依赖性的时间序列数据。 因此本段落旨在利用 LSTM 构建一个能够有效预测股票价格的模型。
     
  • 微软股票价格数据集
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    该数据集包含微软公司的历史股票交易记录，涵盖多年的价格、成交量等信息，适用于金融分析和机器学习模型训练。 Microsoft最初从为Altair 8800开发BASIC解释器开始，迅速扩展了其产品线，包括MS-DOS操作系统，该系统成为IBM PC的基石。这一成功之后是 Windows 操作系统的推出，它已成为个人和商业计算的主要平台。多年来，Microsoft已经使其产品多样化，包括Microsoft Office等软件产品、Azure云服务、Surface平板电脑和Xbox游戏机等硬件设备，并且在人工智能和其他尖端技术方面进行了重大投资。目前，Microsoft总部位于华盛顿州雷德蒙德，在创新和技术解决方案领域持续发挥领导作用。 该数据集记录了过去38年中微软股价的变化情况，涵盖了日期、开盘价、当日最高价、当日最低价、收盘价、调整后收盘价和交易量等基本信息。这些详细的数据对于进行历史分析、预测未来股票表现以及了解与 Microsoft 股票相关的长期市场趋势非常有价值。
     
  • 基于BP神经网络的股票价格预测
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    本研究采用BP（反向传播）神经网络模型对股票价格进行预测分析，通过优化算法提升预测精度，为投资者提供决策参考。 本程序使用MATLAB中的BP神经网络算法根据训练好的网络文件ANN.mat来预测新的数据文件，并计算均方误差。同时，该程序还会绘制预测数据与原数据的对比图。