基于MATLAB股票市场的线性预测
使用MATLAB进行数据预测和预测
使用MATLAB进行数据预测和预测引言:数据预测和预测在许多领域中都具有重要的应用价值。
它们可以帮助我们预测未来的发展趋势，做出合理的决策，并在经营和决策中提供有力的支持。
在这一过程中，MATLAB作为一种功能强大的编程语言和数据分析工具，为我们提供了一个强大的工具箱，可以进行数据预测和预测。
数据预处理:在开始数据预测和预测之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择等步骤。
通过这些步骤，我们可以提高数据的质量，减少噪声的影响，并使数据更适合于预测模型的建立。
数据清洗是指删除或修复数据中的错误值、缺失值和异常值。
在MATLAB中，我们可以使用一些函数和工具箱来处理这些问题。
例如，我们可以使用`isnan`函数来检测缺失值，并使用`fillmissing`函数来填充缺失值。
对于异常值，我们可以使用一些统计方法，如3σ原则或箱线图来识别和处理。
数据归一化是将不同尺度的数据映射到统一的尺度上。
这是因为不同尺度的数据可能对预测模型的训练和预测产生不利影响。
在MATLAB中，有许多方法可以实现数据归一化，如MinMax归一化、Z-score归一化等。
我们可以使用`mapminmax`函数来实现MinMax归一化，并使用`zscore`函数来实现Z-score归一化。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以降低数据维度并提高预测模型的准确性。
在MATLAB中，我们可以使用一些算法和函数来实现特征选择。
例如，我们可以使用`fsrnca`函数（基于相关系数的特征选择）或`sequentialfs`函数（基于逐步搜索的特征选择）来选择最佳特征子集。
在完成数据预处理后，我们可以使用各种算法和方法进行数据预测。
在MATLAB中，有许多经典的预测算法和函数可供选择。
以下是几个常用的预测方法。
1. 线性回归:线性回归是一种基本的预测方法，它使用线性模型来建立输入变量和输出变量之间的关系。
使用MATLAB进行股票价格预测
使用MATLAB进行股票价格预测股票市场一直以来都是人们关注的焦点，每个投资者都希望能够在股票交易中获得最大的利益。
然而，股票市场的波动性使得股票价格的预测成为一项困难的任务。
幸运的是，现代技术的进步使得利用计算机和数学模型来预测股票价格成为可能。
在本文中，我们将探讨使用MATLAB进行股票价格预测的方法和技术。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要了解一些基本概念。
股票价格是由多个因素决定的，包括公司基本面、行业走势、市场心理等等。
这些因素的复杂性使得股票价格的预测非常困难。
然而，通过使用数学模型和历史数据，我们可以尝试预测未来的股票价格。
MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了丰富的工具和函数，用于进行各种数学计算和数据分析。
对于股票价格预测，我们可以使用MATLAB中的统计工具箱和金融工具箱来实现。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要收集历史股票价格数据。
这些数据可以通过各种途径获取，例如金融网站或数据提供商。
一旦我们获取到了历史股票价格数据，我们可以将其导入到MATLAB中进行分析和处理。
首先，我们可以使用MATLAB中的时间序列分析工具来对股票价格数据进行建模。
时间序列分析是一种用于处理时间相关数据的统计技术。
通过对股票价格数据进行时间序列分析，我们可以发现其中的一些模式和趋势。
例如，我们可以通过对数据进行移动平均或指数平滑来平滑价格波动。
这可以帮助我们识别出价格的长期趋势。
接下来，我们可以使用MATLAB中的回归分析工具来建立股票价格和其他因素之间的数学模型。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计技术。
通过对多个因素进行回归分析，我们可以建立一个数学模型，用于预测未来的股票价格。
例如，我们可以考虑公司基本面指标、行业走势、市场心理等因素，并使用这些因素来预测股票价格。
除了使用时间序列分析和回归分析，我们还可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来进行股票价格预测。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的数学模型，可以用于模拟和预测复杂的非线性关系。
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测股票市场作为金融市场中最具波动性的一部分，在投资者中备受关注。
为了更好地理解和预测股票市场的波动情况，金融学家们开发了各种统计模型来对股票指数进行拟合和预测。
基于GARCH模型的方法因为其能很好地捕捉股票市场波动的特点而备受青睐。
本文将利用MATLAB软件来介绍如何使用GARCH模型对股票指数进行拟合和预测。
GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model），是由Tim Bollerslev在1986年提出的一种用于描述时间序列波动性的模型。
GARCH模型的提出克服了传统的对等方差假设的限制，使得模型更适应于描述金融市场中存在的波动聚集现象。
GARCH模型能够对股票指数在不同时间点的波动进行建模，并且预测未来一段时间内的波动情况。
我们将使用MATLAB软件来拟合一个GARCH模型，以对股票指数的历史波动进行描述。
假设我们选择了道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）作为我们的研究对象。
我们需要通过MATLAB中的数据获取功能来获取道琼斯指数的历史数据。
接下来，我们可以利用MATLAB中的统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）来拟合GARCH模型。
我们首先需要导入道琼斯指数的历史数据，并对其进行预处理，包括计算收益率、平方收益率等。
然后，我们可以使用MATLAB中的garch函数来拟合GARCH模型。
在拟合模型时，我们需要提供一个合适的GARCH阶数和条件异方差的分布类型。
在实际中，我们可以通过对不同参数组合的模型进行对比，来选择最合适的模型。
拟合完成后，我们可以得到GARCH模型的参数以及条件异方差的波动度。
这些参数可以帮助我们更好地理解道琼斯指数的波动特点。
基于MATLAB的股票估价模型系统
东海科学技术学院毕业论文（设计）题目：基于MATLAB的股票估计模型系统系：机电工程学生姓名：专业：班级：指导教师：起止日期： 3基于MATLAB的股票估计模型系统方泽华摘要改革开放以来，随着国内经济的飞速发展和人们的投资意识的转变，股票投资已经成为了现代人们各种投资种类之中的一个非常重要的组成部分，以至于股票的价格的预测逐渐成为了广大投资者越来越关心和研究的重点。
本文根据当今股票市场的种种特点，例如股票的投资收益和风险往往是成正比的关系的。
建立一个运算速度和精确度都较高的股票估价系统，对于股票投资者就尤为的重要了。
在深度了解分析了股票市场的一些特点之后。
在MATLAB的编程环境中建立股票估价的计算机模型系统。
对于广大初次涉及股票市场的投资者以及缺乏相应的专业知识的股票投资者来说，本系统具有很好的投资指导作用。
该系统根据对系统内部数据库中的大量的股票数据进行的分析以及归纳，找出股市发展的一些内在的规律，以及根据一系列的股票收益计算公式，可以对股票走势进行科学的分析判断。
本文的在研究方法以及研究的内容方面较其他的估价系统具有一定的优势及特点。
并且可以在使用者给定输入相应的股票参数的前提下，可以实现对单一股票的股价进行预估判断。
同时通过系统可以实现对股票信息进行一定的有效分析，帮助投资者有效地了解市场行情，把握证券市场动态，从而起到指导证券投资者进行有效投资的目的。
该系统界面采用MATLAB软件GUI用户界面开发设计，具有界面清晰，简单易用的特点。
该软件对投资者做股票投资的决策具有一定的参考价值。
ABSTRACTSince the reform and open policy, along with domestic economy's swift development and people's investment consciousness's transformation, the stock investment had already become in a modern people each kind of investment type very important constituent, the stock price's forecast became the general investors to care more and more gradually with the research key point. This article according to now Stock market's all sorts of characteristics, for example the stock investment yield and the risk are often proportional relations. Establishes an operating speed and the precision high stock valuation system, especially was important regarding the stock investor. After the depth understood has analyzed Stock market's some characteristics. Establishes the stock valuation in the MATLAB programming environment the computer module system. Regarding general first involved the stock investor who Stock market's investors as well as lacked the corresponding specialized knowledge, this system had the very good investment instruction function. This system basis the analysis which as well as the induction carries on to the system interior database's massive stock data, discovers some intrinsic rules which the stock market develops, as well as according to a series of stock income formula, may carry on the science to the stock trend the analysis judgment. This article compares other estimate system in the research technique as well as the research content aspect to have certain superiority and the characteristic. And may, in the user assigns the input corresponding stock parameter under the premise, may realize to the sole stock stock price carries on the estimate judgment. Meanwhile may realize through the system to the stock information carries on certain effective analysis, helps the investor to understand the market quotation effectively, grasps the stock market tendency, thus has the instruction negotiable securities investor to carry on the effective investment the goal. This system contact surface uses MATLAB the software GUI user interface development design, has the contact surface to be clear, simple Yi Yong characteristic. This software makes the stock investment to the investor the decision-making to have certain reference value.关键词：MATLAB；股票估价；敏感性分析；计算机模型；投资软件目录摘要 (1)第一章引言 (5)1.1选题意义 (5)1.2研究现状 (6)第二章 MATLAB基本知识 (7)2.1 MATLAB介绍及应用 (7)2.2 MATLAB的应用范围 (7)2.3 MATLAB软件特点 (8)2.4 MATLAB软件优势 (8)第三章系统可行性分析和设计原则 (11)3.1技术可行性 (11)3.2 经济可行性 (11)3.3设计原则 (12)第四章系统实现平台GUI简介 (13)4.1开发环境及实现技术平台 (13)4.2 开发环境GUI (13)4.2.1 GUI简介： (13)4.2.2 GUI用户界面特点 (13)4.2.3 GUI用户界面包含图像对象 (14)4.2.4 实现方法 (15)4.2.5 GUI设计的一些基本原则及禁忌 (16)第五章股票估价系统 (17)5.1 系统实现目标 (17)5.2 系统整体说明 (17)5.2.1 股票赢利说明 (17)5.2.2 股票几种盈利模型讨论 (17)5.3 系统数据库 (22)5.3.1 数据库的构建 (22)5.3.2 数据源 (22)5.2.3 数据库表定义 (22)5.2.3 相关数据库的构建 (23)5.4 系统界面说明 (23)5.4.1点击进入系统界面： (24)5.4.2股票估价参数输入界面： (24)5.5 系统使用说明 (24)5.5.1输入说明 (24)5.5.2模型的控制 (25)5.5.3计算控制： (25)5.5.4系统模型编译 (26)小结 (27)致谢 (27)参考文献 (28)基于MATLAB的股票估价模型系统第一章引言1.1选题意义股票产生至今已有将近似400年的历史。
使用Matlab进行股票市场分析与预测的方法总结
使用Matlab进行股票市场分析与预测的方法总结股票市场作为金融市场的重要组成部分，对于投资者和交易者来说具有重要意义。
在过去的几十年里，随着数据处理和计算能力的不断提高，越来越多的工具和方法被用来进行股票市场分析与预测。
其中，Matlab作为一种强大的数学软件和编程环境，为股票市场的研究者提供了丰富的工具和函数。
本文将介绍一些使用Matlab进行股票市场分析与预测的常见方法，并讨论其优劣势。
一、数据获取与处理在进行股票市场分析与预测之前，首先需要获取并处理相关的数据。
Matlab提供了多种方式来获取和处理股票市场数据。
例如，可以使用Matlab的Finance Toolbox来下载和导入股票价格数据，也可以通过Matlab的Web API功能获取实时数据。
此外，Matlab还提供了一些函数和工具箱来处理数据，如数据清洗、填充缺失值、调整数据频率等。
对于大规模的数据集，使用并行计算功能可以提高数据处理的效率。
二、技术指标的应用技术指标是股票市场分析中常用的工具之一，它们基于历史数据计算出一系列指标，并用于预测股票价格的未来走势。
Matlab提供了许多用于计算和可视化技术指标的函数和工具箱，如移动平均线、相对强弱指标、布林带等。
使用这些指标可以帮助分析者识别市场趋势、判断买入或卖出的时机，并进行风险管理。
此外，Matlab还可以通过机器学习算法来自动选择和优化技术指标的参数，提高预测准确率。
三、基于统计模型的预测方法除了技术指标外，基于统计模型的预测方法也是股票市场分析的重要组成部分。
常见的统计模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。
Matlab提供了许多函数和工具箱来拟合这些模型，并进行参数估计和预测。
使用这些模型可以对股票价格的未来走势进行建模和预测，帮助投资者制定交易策略。
此外，Matlab还支持多元时间序列模型和因子模型的建模与预测，使得分析者可以更好地理解股票市场的复杂性。
四、机器学习在股票市场分析中的应用近年来，机器学习在股票市场分析中的应用越来越广泛。
matlab在股票中的应用
MATLAB在股票领域的多元化应用：数据分析、图像处理、模型构建和量化交易
MATLAB在股票中的应用主要包括数据分析、图像处理、模型构建和预测等。
以下是一些具体的例子：
1.数据分析和处理：MATLAB具有强大的数据处理能力，可以通过读取股票
数据，进行数据清洗、分析和处理，提取出有用的信息。
例如，可以绘制股票价格走势图，分析股票的波动性，计算相关指标等。
2.图像处理：MATLAB可以用于图像处理和分析，例如股票K线图的绘制和
解析。
通过对图像的处理和分析，可以提取出有用的信息，如股票价格、成交量等。
3.模型构建和预测：MATLAB可以用于构建各种股票模型，如时间序列分析
模型、机器学习模型等，用于预测股票的走势和价格。
例如，可以使用MATLAB的机器学习库进行股票分类和预测。
4.策略优化：MATLAB可以用于优化股票交易策略，通过模拟不同的交易策
略，评估其性能和风险，从而找到最优的交易策略。
5.量化交易：MATLAB可以用于量化交易策略的开发和实施。
通过编写量化
交易算法，使用MATLAB进行模拟交易，测试策略的有效性。
总之，MATLAB在股票领域的应用非常广泛，可以用于数据分析、图像处理、模型构建、策略优化和量化交易等方面。
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测引言股票市场是一个充满风险和机遇的地方，投资者们希望能够找到一种能够预测股票价格波动的模型，以便在市场中获取更多的利润。
而GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型作为股票价格波动预测的重要工具，已经成为了金融领域中的经典模型之一。
本文将使用MATLAB软件对GARCH模型在股票指数上的应用进行探讨，并展示如何使用GARCH模型对股票指数进行拟合与预测。
GARCH模型简介GARCH模型是由Robert F. Engle于1982年提出的，它是对ARCH模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）的一个扩展，用于描述时间序列数据中的异方差性。
在金融领域中，股票价格的波动通常表现为异方差性，即波动性会随着时间的变化而变化。
GARCH模型通过考虑过去一段时间内的波动性来预测未来的波动性，从而可以用来进行股票价格的波动预测。
MATLAB中的GARCH模型MATLAB软件提供了丰富的金融工具箱，可以方便地进行金融大数据的处理和分析。
在MATLAB中，使用GARCH模型可以通过Financial Toolbox中的garch函数进行实现。
用户可以通过该函数指定GARCH模型的阶数和参数，并进行模型的参数估计、模型的拟合和预测等操作。
下面我们将通过一个具体的股票指数实例来介绍如何使用MATLAB进行GARCH模型的拟合与预测。
具体实例我们将以上证指数为例来演示如何使用MATLAB对股票指数的波动进行预测。
假设我们已经获取了上证指数的日收益率数据，我们希望使用GARCH模型对其进行建模，并进行未来一段时间的波动性预测。
我们需要导入上证指数的日收益率数据，并对数据进行初步的处理，包括数据的处理和可视化等操作。
接下来，我们可以使用MATLAB的Financial Toolbox中的garch函数来建立GARCH模型，选择适当的模型阶数和参数。
基于MATLAB的自回归移动平均模型(ARMA)在股票预测中的应用
一
直 以来 股 市就变 化莫 测 ，而且越 来越 多 的人
研究 其 运行 的规律 ，目的是 为 了预 测股 市未 来 的发
１ 随机 过 程
在 研究 时 问序 列 之 前 首先 介 绍 一下 随 机过 程 ， 目的是 要把 时 间序列 的认 识 提高 到理 论 高度 ．时 间
序 列不 是 无 源之 水 ， 是 由随 机过 程 产生 的．只有 它
展． 但是影 响股市变 化的 因素太 多 ， 这使 得从理论 上
彻底 弄 清楚 股 市 的变化 变 得更 加 困难 ． Ｔ ＡＢ在 ＭＡ Ｌ
２１ 自回归 移动 平均 ｌＲ Ｉ ． Ａ ＭＡ模型
结 而成 的 自适 应 的非线 性 系统 ．因为 它具 有 高度 的 并行性 、高度 的非 线性 全局 作用 、 良好 的容错 性 与
联想 记忆 功能 和 十分 强 的 自适 应 、自学 习 功能 ，而
定 义 ：设 ｝ ＷＮ（， ２ 实 系数 多 项 式 ） 是 Ｏ ） ，
文 章 编 号 ：６ ４ ０ ７ （０ ００ － ０ ５ ０ １７ － ８４２ １）６ ０ ０ — ３
基 于 ｔ Ｉ Ｂ的 自回归 移 动 平 均模 型（Ｒ ） 股 票 Ｃ ． ￣ＴＡ Ａ ＭＡ在 预 测 中 的应 用
翟志荣， 白艳 萍
（ 大学理 学 院 ，山西 太原 ００ ５） 中北 ３０ １
摘 要： 利用时间 ・ ｔ 】 时刻的有效观测值去预测在 某个未来时刻 ｔｌ 在 ＋ 的值 ， 并建立 自回归移动平均（Ｒ ） Ａ ＭＡ
模型 ， ＭＡ Ｌ Ｂ为工具，亚泰集团 ３０个 交易 日的数据作为样本 ， 测 １ 以 ＴＡ ６ 预 ０天股 市的收盘价 ；并与含有一 个隐含 层的 Ｂ Ｐ网络模型进行 对比，结果表 明 自回归移动平均（ Ｒ Ａ 模型算法对短期股价预测的精度较 高． Ａ Ｍ ）
基于MATLAB的金融数据分析与预测模型构建研究
基于MATLAB的金融数据分析与预测模型构建研究金融数据分析与预测模型构建一直是金融领域中的重要研究方向。
随着金融市场的不断发展和变化，利用数学建模和计算机技术对金融数据进行分析和预测已经成为金融从业者必备的技能之一。
MATLAB作为一种强大的数学计算软件，在金融领域也有着广泛的应用。
本文将探讨基于MATLAB的金融数据分析与预测模型构建的研究现状和方法。
金融数据分析金融数据分析是指通过对金融市场中各种数据的收集、整理、处理和分析，来揭示市场规律、发现交易机会、降低风险等目的。
在金融数据分析中，常用的数据包括股票价格、利率、汇率、财务报表等。
而MATLAB作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数，可以帮助分析师更好地处理和分析金融数据。
在MATLAB中，可以利用其强大的统计工具对金融数据进行描述性统计分析，包括均值、方差、相关系数等指标。
同时，MATLAB还提供了丰富的绘图函数，可以绘制各种图表来展示数据特征，如折线图、柱状图、散点图等。
这些工具和函数为金融数据分析提供了便利。
预测模型构建在金融领域，预测未来市场走势是投资者和交易员关注的焦点之一。
构建有效的预测模型可以帮助投资者做出更明智的决策。
MATLAB提供了多种建模工具和算法，可以用于构建各种类型的预测模型，如时间序列分析、回归分析、人工神经网络等。
时间序列分析是一种常用的预测方法，通过对历史数据进行建模，来预测未来数据的走势。
MATLAB中提供了丰富的时间序列分析工具，如ARIMA模型、GARCH模型等，可以帮助分析师构建准确的时间序列预测模型。
此外，回归分析也是一种常用的预测方法，在MATLAB中可以轻松实现各种回归模型的构建和评估。
人工神经网络是近年来在金融领域中得到广泛应用的一种预测方法。
MATLAB提供了丰富的神经网络工具箱，可以帮助用户构建各种类型的神经网络模型，并进行训练和优化。
神经网络具有强大的非线性拟合能力，可以更好地捕捉金融市场中复杂的规律和特征。
Matlab在股票市场预测中的实践技巧
Matlab在股票市场预测中的实践技巧近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，传统的金融市场分析方法已经不能满足投资者对市场变化的快速响应需求。
作为一种强大的计算科学软件，Matlab在股票市场预测中崭露头角。
在本文中，我们将介绍一些应用Matlab进行股票市场预测的实践技巧。
一. 数据获取与处理在使用Matlab进行股票市场预测之前，首要任务是获取和处理相关的股票数据。
由于股票市场的数据庞大且变化快速，需要确保所使用的数据准确可靠。
可以使用Matlab提供的数据接口，或者通过网络爬虫技术从各大金融网站获取数据。
获取到的数据往往需要进行清洗和处理，以消除噪音和异常值。
Matlab提供了一系列的函数和工具箱，可以帮助我们对数据进行处理和分析。
例如，可以使用滑动平均法平滑股票价格走势，或者使用移动标准差法判断股票波动性。
二. 特征工程在进行股票市场预测之前，需要从大量的数据中提取有价值的特征。
特征工程是一个复杂的过程，需要结合领域知识和专业技巧。
Matlab提供了一系列的数据处理函数和工具箱，可以帮助我们进行特征工程。
例如，可以使用技术指标如均线、相对强弱指标等提取市场趋势特征，或者使用波动率指标如布林带、波动率通道等提取市场波动性特征。
此外，还可以利用时间序列分析方法如自相关、偏自相关等提取市场的周期性特征。
通过不断尝试和优化，可以获得一组有效的特征，为接下来的建模和预测提供基础。
三. 建模与预测在进行股票市场预测之前，需要选择合适的建模和预测方法。
Matlab提供了丰富的数据分析和建模工具箱，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
根据具体的问题和需求，可以选择合适的建模方法。
对于短期股票预测，可以使用时间序列模型如ARIMA、GARCH等。
这些模型适用于对市场趋势和周期性进行预测。
对于长期股票预测，可以使用机器学习和深度学习模型如支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些模型适用于对复杂的非线性关系进行预测。
使用MATLAB进行金融数据分析和预测
使用MATLAB进行金融数据分析和预测金融数据分析和预测在当今投资管理和金融决策中起着至关重要的作用。
作为一种功能强大的科学计算语言和环境，MATLAB为金融领域的数据处理、分析和建模提供了全面的支持。
本文将探讨使用MATLAB进行金融数据分析和预测的方法和技巧。
首先，我们需要了解金融数据的特点以及MATLAB在数据处理方面的优势。
金融数据通常包含大量的时间序列数据，如股票价格、利率、汇率等。
MATLAB提供了丰富的时间序列分析工具和函数，能够处理各种金融时间序列数据的导入、清洗、转换和可视化。
另外，MATLAB还支持高效的矩阵运算和向量化计算，能够加速金融数据的处理和分析过程。
在金融数据分析中，一个重要的工具是统计分析。
MATLAB内置了众多的统计函数和工具箱，能够帮助我们进行统计分析和建模。
例如，我们可以通过使用MATLAB的回归分析工具箱来构建线性回归模型，从而探索金融时间序列数据之间的相关性；还可以利用统计工具箱中的时间序列分析函数来进行ARIMA模型建模和预测。
除了统计分析，金融数据的可视化也是非常重要的。
MATLAB提供了丰富的绘图函数和工具，能够生成高质量的金融图表和图像。
例如，我们可以使用MATLAB的绘图函数制作股票价格走势图，并通过添加指标线和均线等来进行数据分析和预测。
此外，MATLAB还支持3D绘图功能，可以将金融数据以立体化的方式进行可视化，帮助我们更好地理解数据的分布和趋势。
金融数据预测是金融数据分析的一个重要任务。
MATLAB提供了多种预测方法和算法，可用于金融时间序列数据的预测和建模。
例如，我们可以使用MATLAB内置的神经网络工具箱构建一个人工神经网络模型，从而实现对股票价格或其他金融指标的预测。
此外，MATLAB还支持其他预测方法，如支持向量机、回归树等，这些方法可以结合实际情况选择适合的预测模型。
除了以上提到的功能，MATLAB还支持金融数据的量化分析和风险管理。
如何在Matlab中进行时间序列分析和预测
如何在Matlab中进行时间序列分析和预测时间序列分析和预测是一种重要的数据分析方法，可以用于揭示时间序列数据的规律性和趋势，并基于这些规律性和趋势进行未来的预测。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行时间序列分析和预测，并分享一些实际应用案例。
1. 引言时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点的集合。
它们可以是以分钟、小时、日、月或年为单位的数据点。
时间序列分析和预测是从时间序列数据中提取信息并进行模型拟合的过程，用于了解数据的规律性、趋势和周期性。
2. 数据准备在进行时间序列分析和预测之前，首先需要准备好时间序列数据。
这些数据可以来自各个领域，比如金融、气象、销售等。
在Matlab中，可以通过导入外部数据文件或生成随机时间序列数据来准备数据。
3. 数据可视化在进行时间序列分析之前，可以先对数据进行可视化，以直观地了解数据的特征和趋势。
Matlab提供了丰富的绘图函数，可以通过绘制折线图、散点图等来展示时间序列数据的变化。
通过可视化，我们可以发现一些明显的趋势或周期性。
4. 预处理对于时间序列数据，通常需要进行一些预处理操作，以消除噪声和异常值的影响，使得数据更具有可分析性。
预处理操作可以包括平滑处理、差分处理等。
在Matlab中，可以使用平滑函数和diff函数进行预处理。
5. 建模与评估建模是时间序列分析的核心部分。
在Matlab中，可以通过自回归(AR)、滑动平均(MA)、自回归滑动平均(ARMA)、自回归移动平均(ARIMA)等模型来拟合时间序列数据。
建模过程中，需要选择适当的模型阶数，并进行模型参数估计与评估。
Matlab提供了估计模型参数的函数，如arima函数和arimaest函数等。
6. 模型选择与诊断选择合适的模型是时间序列分析的关键。
在Matlab中，可以使用信息准则(AIC、BIC等)、残差诊断等方法来选择模型。
模型诊断可以通过绘制残差图、自相关图和偏自相关图来检验模型的合理性。
matlab数据预测实例
MATLAB数据预测实例任务介绍本文将介绍如何使用MATLAB进行数据预测的实例。
数据预测是一种重要的数据分析技术，可以根据给定的历史数据去预测未来的数值。
MATLAB是一种强大的数值计算软件，具有丰富的函数和工具箱，可以方便地进行数据预测分析。
数据准备首先，我们需要准备一组历史数据作为模型的训练数据。
以股票价格预测为例，我们可以从金融数据网站、证券交易所等渠道获取历史股票价格数据。
在这个实例中，我们使用了一个内置的MATLAB数据集”airline”作为例子。
这个数据集包含了1949到1960年的每个月的航空客运量数据。
我们将使用这个数据集来构建一个用于预测未来航空客运量的模型。
数据预处理在进行数据预测之前，我们需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据转换和特征提取等步骤。
在这个实例中，我们将对数据进行平滑处理和差分运算。
平滑处理可以帮助我们去除数据中的噪声，并使其更加平滑。
MATLAB提供了一些平滑滤波函数，例如”smoothdata”函数。
我们可以使用这个函数对数据进行平滑处理。
差分运算可以帮助我们去除数据的趋势。
通过计算当前值与前一个值之间的差异，可以得到一个新的数据序列。
MATLAB提供了一个”diff”函数来进行差分运算。
构建预测模型在数据预处理完成之后，我们可以开始构建预测模型。
预测模型是基于历史数据来预测未来数据的数学模型。
在MATLAB中，我们可以使用多种方法来构建模型，例如线性回归、ARIMA模型、神经网络等。
在这个实例中，我们将使用ARIMA模型来进行数据预测。
ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，可以捕捉数据的趋势、季节性和随机性等特征。
MATLAB提供了一个”arima”函数来构建ARIMA模型。
首先，我们需要对数据进行拟合，以确定模型的参数。
MATLAB提供了一个”estimate”函数来实现这个功能。
我们可以使用该函数对ARIMA模型进行拟合，并得到模型的参数。
基于Matlab的金融数据分析与预测系统设计
基于Matlab的金融数据分析与预测系统设计金融数据分析与预测在当今社会中扮演着至关重要的角色，它不仅可以帮助投资者做出明智的决策，还可以为企业提供战略指导。
而Matlab作为一种强大的数学计算软件，在金融领域也有着广泛的应用。
本文将介绍基于Matlab的金融数据分析与预测系统设计，包括系统架构、功能模块以及实现方法等内容。
1. 系统架构设计基于Matlab的金融数据分析与预测系统主要包括数据获取模块、数据处理模块、数据分析模块和预测模块。
其中，数据获取模块负责从各个金融市场获取实时或历史数据，数据处理模块用于清洗和整理原始数据，数据分析模块则通过各种统计方法和算法对数据进行深入分析，最后预测模块基于历史数据和分析结果进行未来走势的预测。
2. 功能模块设计2.1 数据获取模块数据获取模块是整个系统的基础，它可以通过网络接口获取股票、期货、外汇等金融市场的实时行情数据，也可以通过数据库查询获取历史数据。
在Matlab中，可以利用相关工具包如Datafeed Toolbox或者直接编写网络爬虫程序来实现数据的自动获取。
2.2 数据处理模块数据处理模块主要负责对原始数据进行清洗和整理，包括去除异常值、填充缺失值、标准化等操作。
在Matlab中，可以利用内置函数和工具箱来实现这些操作，也可以编写自定义函数来处理特定需求。
2.3 数据分析模块数据分析模块是整个系统的核心部分，它可以通过统计分析、时间序列分析、机器学习等方法对金融数据进行深入挖掘。
在Matlab中，可以利用Statistics and Machine Learning Toolbox等工具箱来实现各种复杂的分析算法。
2.4 预测模块预测模块基于历史数据和分析结果，利用时间序列预测、回归分析、神经网络等方法对未来走势进行预测。
在Matlab中，可以通过编写预测算法函数来实现不同类型的预测模型，并结合可视化工具展示预测结果。
3. 实现方法3.1 Matlab环境搭建首先需要在计算机上安装Matlab软件，并配置相应的工具箱和支持包。
MATLAB软件在股票价格走势预测中的应用
MATLAB软件在股票价格走势预测中的应用CAIXUN财讯－88－ MATLAB软件在股票价格走势预测中的应用□山西财经大学梁慧静 / 文在企业的生产、经营、管理、决策等工作中，事物未来的发展及演变状态仅仅受事物现状的影响，而与过去的状态无关，也就是具有马尔可夫性。
利用马尔科夫链预测法，根据单只股票在过去一段时间内交易日的价格来预测其在未来某天交易日的价格走势，可以作为马尔可夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测。
马尔可夫链 MATLAB 股票预测马尔可夫链简介按照系统的发展，时间可离散化为n=0，1，2，3，…，i，…，对每个系统的状态可用随机变量表示，并且对应一定的概率，该概率称为状态概率。
当系统由某一阶段状态转移到另一阶段状态时，在这个转移过程中，存在着转移的概率，称为转移概率。
如果转移概率只与目前相邻两状态的变化有关，即下阶段的状态只与现在状态有关而与过去无关，那么这种离散状态按照离散时间的随机转移系统过程，称为马尔可夫过程。
马尔可夫过程的数学模型表示如下：设系统的每个阶段含有S1，S2，…，Sn个可能状态：（1）该系统的初始阶段状态记为向量π（0），系统第i阶段的状态向量记为π（i），两相邻系统由现有状态Si变到Sj的状态转移概率为pij（1≤i≤n，1≤j ≤n），由pij构成的矩阵称为系统状态转移概率矩阵，记为P，即P=（pij）n×n，P的第i行表示系统现阶段处于状态Si，下阶段转移到S1，S2，…，Sn状态的概率，所以这里，不同阶段的状态向量分别为：π（1）=π（0）P，π（2）=π（1）P，…，π（i）=π（i-1）P，i=1，2，…，n。
（2）假设系统发展过程状态向量π满足条件：πP=π，则系统处于稳定状态。
π为状态转移矩阵P的不变向量，记π=（x1，x2，…，xn），且满足条件。
马尔可夫链是有限个马尔可夫过程的整体。
马尔可夫链的运动变化分析，主要是分析研究链内有限马尔可夫过程的状态及相互关系，进而预测链的未来状况，据此作出决策。
基于MATLAB神经网络工具箱的上海证券商业指数的预测分析
基于MATLAB 神经网络工具箱的上海证券商业指数的预测分析●郝 勇 摘 要:文章运用BP 人工神经网络,在MATLAB 平台上,进行了上证商业指数波动规律的预测和分析,能利用商业指数前三天的收盘价,预测第四天的收盘价,并且预测值达到一定精度。
关键词:分类指数 神经网络 MAT 2LAB 预测中图分类号:F830.2 文献标识码:A 文章编号:1004-4914(2005)12-114-02一、前言股票市场是一个风险和利益共存的市场,股票市场的建模和预测研究对我国经济发展和金融建设具有重要的意义,一直为人们所关注,以往有许多文献对此进行了探讨。
股票市场预测各因素间的相关性错综复杂,是一个非线性函数值估计和外推问题,应用传统的分析方法(如指数平滑方法、ARMA 模型、MTV 模型),可以预测一段时间内股票指数变化的大致趋势,但传统方法需要事先知道各种参数,以及这些参数在什么情况下应做怎样的修正。
相比之下,神经网络依据数据本身的内在联系建模,具有良好的自组织、自适应性,有很强的学习能力、抗干扰能力。
它能自动从历史数据中提取有关经济活动中的知识,可以克服传统定量预测方法的许多局限以及面临的困难,同时也能避免许多人为因素的影响,因而为股票市场的建模与预测提供了新的方法。
吉林大学商学院的张秀艳和徐立本共同撰写的论文《基于神经网络集成系统的股市预测模型》,主要阐述了基于神经网络集成理论,建立股市预测模型。
其中分别建立“基本数据模型”、“技术指标模型”和“宏观分析模型”,最后生成简单平均集成系统。
实证分析表明,股市预测神经网络集成的系统泛化能力高于各个独立的模型,从而使模型具有更好的稳健性和更好的应用价值。
但是,这些预测模型的精确度并不高。
同时由于作者选择的数据为综合指数,其变化规律性较差,因此为了避免该论文的不足,我们选用了上证样本股的商业指数,并且调高了精度。
由禹建丽等人写的《基于BP 神经网络的股市建模与决策》,给出了一种基于BP 神经网络的股票市场建模、预测及决策方法。
使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例
使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例引言股票市场一直以来都备受投资者关注，投资者都希望能够预测股票市场的走势，从而取得更好的投资回报。
虽然股票市场的预测具有一定的难度，但是借助现代技术和工具，如Matlab，我们可以提高股票市场预测的准确性。
本文将介绍使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例。
1. 时间序列分析时间序列分析是预测股票市场的一种常用方法。
在Matlab中，我们可以利用时间序列工具箱来进行时间序列分析。
首先，我们需要收集股票的历史数据，如每日的收盘价。
然后，我们可以使用时间序列工具箱中的函数来进行数据预处理，如去除异常值、平滑数据等。
接下来，我们可以利用时间序列的统计特性来预测股票市场的走势。
例如，我们可以计算股票价格的均值、方差和自相关系数等指标。
这些指标可以帮助我们判断股票市场的趋势和波动性。
通过分析时间序列的特点，我们可以预测股票的未来走势。
2. 移动平均法移动平均法是另一种常用的股票市场预测方法。
在Matlab中，我们可以利用移动平均函数来计算移动平均值。
移动平均法的基本思想是通过计算一段时间内的平均值来预测未来的走势。
例如，我们可以计算5天移动平均线，即将股票过去5天的收盘价相加，然后除以5。
通过不断调整移动平均天数，我们可以获得不同时间段的移动平均线。
通过分析移动平均线的变化，我们可以预测股票市场的短期趋势。
3. 随机漫步模型随机漫步模型是一种基于随机过程的股票市场预测方法。
在Matlab中，我们可以使用随机漫步模型工具箱来构建随机漫步模型。
随机漫步模型的基本思想是假设股票价格的变化是随机的，没有明显的趋势和规律可循。
通过随机漫步模型，我们可以模拟股票价格的随机变化，并进行预测。
例如，我们可以生成1000个随机数，代表股票价格的变化，然后利用这些随机数进行模拟和预测。
通过分析模拟结果，我们可以获得股票市场的随机性和不确定性。
4. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的股票市场预测方法。
用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模（毕业设计）[1]
![用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模（毕业设计）[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/daeb99b3294ac850ad02de80d4d8d15abe23006f.png)
⽤MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模（毕业设计）[1]基于MATLAB股票市场的线性预测摘要本毕业设计借助MATLAB的技术⼯具软件对股票价格的数据信号图进⾏分析，来构造⼀个线性预测器。
并⽤MATLAB⽣成⼀个豪华的界⾯，把线性预测的结果直观、明了的变现出来。
本设计内容在理解信号与系统基本原理的前提下，利⽤MATLAB设计了⼀个线性预测系统，该系统利⽤⼀个离散时间有限脉冲响应（FIR）滤波器来解决属于预测建模等问题。
这是⼀个基于MATLAB计算机仿真的股票线性预测模型，它⽤股票的开盘、收盘、最⾼、最低四种价位为源信号进⾏预测，可以⽤选择滤波器的阶数来调整它的精确度，能够做到预测误差最⼩。
本设计分为四个部分：第⼀部分介绍了股票预测的现实意义及发展现状；第⼆部分主要阐明线性预测的⽅法；第三部分简述MATLAB及图形⽤户界⾯的相关知识；第四部分给出预测过程及结果。
关键词：线性预测系统、MATLAB、离散时间有限脉冲响应（FIR）滤波器MATLAB-based linear prediction of the stock marketAbstract：This graduation project carries on the analysis with the aid of the MATLAB technical tool software to the stock price data signal chart, comes a structure linear predictor. And produces a luxurious contact surface with MATLAB, the linear prediction result direct-viewing, the perspicuity changes appears.This design content in the understanding signal and under the system basic principle premise, has designed a linear prediction system using MATLAB, this system uses a discrete time limited pulse to respond the (FIR) filter to solve belongs to questions and so on forecast modeling. This is one based on the MATLAB computer simulation stock linear prediction model, it uses the stock the opening price, closing, high, the lowest four kind of prices to carry on the forecast for the source signal, may use the selective filter the exponent number to adjust its precision, can achieve the forecast error to be smallest. This design divides into four parts: The first part introduced the stock forecast practical significance and the development present situation; Second part of main exposition linear prediction method; The third part summarizes MATLAB and the graphical user interface related knowledge; The fourth part gives the forecast process and the result.Key words：Linear predictive systems, MATLAB, discrete-time finite impulse response (FIR) filter⽬录第⼀章．绪论⼀．本设计研究的⽬的及意义 (1)⼆．主要研究内容及其发展现状 (2)三．论⽂的主要内容及章节安排 (2)第⼆章．股票线性预测⽅法⼀．关于线性预测及其FIR滤波器 (3)⼆．股票线性预测原理 (3)三．预测模型 (5)第三章. MATLAB及图形⽤户界⾯简介⼀．MATLAB简介 (7)⼆．GUI 图形⽤户界⾯简介 (9)三．GUI建⽴的两⼤⽅法及其⽐较 (10)第四章. MATLAB程序设计及预测结果⼀．主要程序编辑 (14)⼆．计算机仿真股票线性预测模型 (15)结论 (22)致谢 (23)参考⽂献 (24)附录 (25)前⾔随着计算机技术和信息科学的飞速发展，信号处理已经逐渐成为信息科学的重要组成部分。
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测引言股票市场作为金融领域的重要组成部分，对经济发展起着重要的促进作用。
股票指数的波动情况直接反映了市场的风险状况，因此对股票指数的拟合与预测成为了投资者和决策者关注的重要问题。
而Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity （GARCH）模型，作为股票市场波动性预测的重要工具，可以有效地对股票指数的波动性进行建模和预测。
本文将介绍在MATLAB环境下使用GARCH模型对股票指数进行拟合与预测的方法和步骤。
一、GARCH模型简介GARCH模型是由Engle（1982）提出的一种用于描述时间序列波动性的模型，其主要思想是将波动性建模为过去的波动项和过去的波动性的函数。
GARCH模型可以被表示为：\[ \sigma^2_t = \omega + \alpha \epsilon^2_{t-1} + \beta \sigma^2_{t-1} \]二、股票指数数据的获取与预处理在MATLAB环境中，可以利用Datafeed Toolbox获取股票指数的历史数据。
假设我们以上证指数为例，可以使用以下代码获取上证指数的历史收盘价数据：```% 设置获取股票指数数据的参数c = ctp('datafeed');instrument = '000001.SH'; % 上证指数代码startdate = '01-Jan-2020'; % 起始日期enddate = '31-Dec-2020'; % 截止日期获取到的数据包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。
在使用GARCH模型进行拟合和预测之前，还需要对股票指数数据进行预处理，包括对收盘价数据进行对数化处理以及计算股票指数收益率序列等操作。
```% 对收盘价数据进行对数化处理close_price = data.Close; % 获取收盘价数据log_close_price = log(close_price); % 对收盘价数据进行对数化处理% 计算股票指数的日收益率序列returns = diff(log_close_price); % 计算对数收盘价的一阶差分，得到日收益率序列```在MATLAB环境中，可以使用Econometrics Toolbox中的garch函数来对股票指数的收益率序列进行GARCH模型的拟合：```% 设置GARCH模型参数Mdl = garch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'Distribution','Gaussian');% 拟合GARCH模型EstMdl = estimate(Mdl,returns);```通过上述代码，可以得到拟合好的GARCH模型EstMdl，其中包括了模型的参数估计结果以及残差序列的条件方差序列等信息。
【matlab编程代做】基于MATLAB的股票指数预测算法仿真
% 本程序的目的是模拟一个ARMA模型，然后进行时频归并。
考察归并前后模型的变化。
% 这个ARMA模型的一般形式用黑盒子模型表示为A(q)y(t)=C(q)e(t)。
q是滞后算子。
% 或者是：(1+a1*q^(-1)+a2*q^(-2)+a3^(-3)+a4*q^(-4))y(t)=(1+c1*q^(-1)+c2*q^(-2)+c3^(-3)+c4*q^(-4))e(t)% 这里多项式A和C都只写出4阶，因为一般的经济时间序列阶数都不高。
clear;clc;% ====================第一步，模拟一个ARMA模型并绘制ACF，PACF图========================%s首先设定ARMA模型的多项式系数。
ARMA模型中只有多项式A(q)和C(q)，%把A(q)的系数都设为0就得到MA模型，把C(q)的系数都设为0就得到AR模型。
M=250;%要预测的点数xa3=textread('data/buy_price.txt');xa4=textread('data/buy_num.txt') ;xc3=textread('data/sell_price.txt');xc4=textread('data/sell_num.txt') ;% xa3=textread('data/data.mat');% xa4=textread('data/data.mat') ;% xc3=textread('data/data.mat');% xc4=textread('data/data.mat') ;lp=length(xa3);for i=1:1:lpa1(i) = -(0.5)^(1/3);a2(i) = (0.5)^(2/3);a3(i) = xa3(i);a4(i) = xa4(i);c1(i) = -(0.5)^(1/3);c2(i) = (0.5)^(2/3);c3(i) = xc3(i);c4(i) = xc4(i);endobv = 3000; %obv是模拟的观测数目。
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基于MATLAB 股票市场的线性预测 摘要:随着计算技术和信息科学的飞速发展，信号处理逐渐发展成一门独立的学科，成为信息科学的重要组成部分，广泛应用在经济、金融等各种领域中，其中线性预测是最为广泛的一种方法。
本设计借助MATLAB 的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。
并用MATLAB 生成一个豪华的界面，把线性预测的结果直观、明了的表现出来。
本设计在理解信号与系统基本原理的前提下，利用MATLAB 设计了一个线性预测系统，该系统利用一个离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器来解决属于预测建模等问题。
这是一个基于MATLAB 计算机仿真的股票线性预测模型，它用股票的开盘、收盘、最高、最低四种价位为源信号进行预测，可以选择滤波器的阶数来调整它的精确度，能够做到预测误差最小。
关键词：线性预测系统、MATLAB 、离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器1.股票线性预测的原理本文设计一个系统，它能够单独的根据过去的值预测x[n]信号的将来值。
对于线性预测来说，这个系统是一个FIR 滤波器，它根据过去值的一种线性组合算出一个预测量：[][]∑=∧--=pk k k n a n X 1 （1-1）式1-1中的就是预测值。
因为用了信号先前的p 个值构成这种预测，所以这是一个p 阶预测器。
给定某一固定的滤波器阶p ，线性预测问题就是要确定一组滤波器系数，以使得“最好的”实现1-1的预测确实这个“最好”系数的最常用的准则是某些系数，使得总的平方预测误差达到最小：[][][]2121||||∑∑=∧=-==N n N n n x n x n e E （1-2）式1-2中，假设序列x[n]的长度为N ，有几个途径可以用来对k a 求解以使式1-2中E 最小。
最简单的方法是利用MATLAB 来解这个联立线性方程组。
假设N>P,这个线性预测问题可以转换成式1-3的矩阵形式。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡++=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--+-][]2[]1[][]2[]1[]1[][]1[]2[][]1[11N x p x p x N e p e p e a a N x p N x p x x p x x (1-3)式1-3还可以紧凑一些写成-Xa+e=x 。
这个方程用来对向量a 求解，以使总平方预测误差e ’*e 最小。
式1-3左边放一半减号是为了让“预测误差滤波器”能表示成e=Xa+x 。
2.利用matlab 实现股票预测的编程思想利用matlab 实现股票线性预测的编程流程图如图1所示。
图1 股票预测流程图首先根据信源X[n]构造矩阵X ，求出滤波器的系数k a ，得到第一个预测值，后重新构造矩阵X1,然后根据X1在循环回重新构造下一个矩阵X ，x 。
得到最终的预测值。
若已知信源x[n],求解系数k a ，则可根据上述流程求出x[n+1],x[n+2]等一系列预测值。
3.计算机仿真股票线性预测模型3.1模型简介本模型一共有两个主程序，分别做出主界面“股票线性预测”与预测界面“预测现场”。
主界面程序为feimain.m ,它调用了预测器界面程序highpan.m 在highpan.m 中又分别调用了子程序xtxs.m 来求解滤波器系数ak,子程序hqy_wav.m 来求解预测值，子程序gett.m 载入数据和四个信源，即开盘价Open.m 、收盘价Close21.m 、最高价High.m 与最低价Low.m 。
3.2使用简介当执行feimain.m 时，将出现一个主界面如图2所示。
图2 股票预测主界面点击“欢迎进入股市预测”按钮就可调出预测器界面，如图3所示。
图3 预测器界面点击“指导老师”或者“设计人员”菜单项都可弹出相应的姓名。
如图4所示。
图44主要编辑程序4.1主界面程序%主界面程序clc;nandy1=[0.5 0.5 0.5];nandy=[1 1 1];nandy2=[0.7 0.7 0.7];%设定图形界面h_mm=figure('name','股票预测界面',...'units','normalized','position',[0.2 0.2 0.5 0.3],...'menubar','none','numbertitle','off','C olor',nandy);%设定图形句柄的各项属性set(h_mm,'defaultuicontrolfontsize',13);set(h_mm,'defaultuicontrolbackgroundcolor',nandy2);set(h_mm,'defaultuicontrolunits','normalized');set(h_mm,'defaultuicontrolfontunits','pixels');set(h_mm,'defaultuicontrolfontname','隶书');h_text=uicontrol(h_mm,'style','text','string','Welcome toyou!','position',...[0.29 0.4 0.45 0.4],'backgroundcolor','w','fontsize',24);h_push=uicontrol(h_mm,'style','push','string','欢迎进入股票预测','position',...[0.31 0.3 0.4 0.18],'backgroundcolor',...[0.7 0.7 0.7],'fore','k','fontsize',18,'call','close,highpan');运行主程序后如图5点击“欢迎进入股票预测”按钮就可调用预测器主程序运行结果。
图 54.2预测器主程序nandy1=[0.6 0.6 0.6];nandy=[1 1 1];nandy2=[0.7 0.7 0.7];N1=10;N=10;hyh=1;%设置图形界面h_mm=figure('name','预测现场',...'units','normalized','position',[0.15 0.1 0.85 0.45],...'menubar','none','numbertitle','off','color',nandy);%设置图形句柄的各项属性set(h_mm,'defaultuicontrolfontsize',13);set(h_mm,'defaultuicontrolbackgroundcolor',nandy2);set(h_mm,'defaultuicontrolunits','normalized');set(h_mm,'defaultuicontrolfontunits','pixels');set(h_mm,’defaultuicontrolfontname','隶书');%设置轴对象h_axes1=axes('position',[0.09 0.4 0.4 0.5],'visible','on');grid on;h_axes2=axes('position',[0.58 0.4 0.4 0.5],'visible','on');grid on;%设定菜单h_menu1=uimenu(h_mm,'Label','指导老师¦');h_menu2=uimenu(h_mm,'Label','设计人员');zmenu=uimenu(h_menu1,'Label','');h_menu3=uimenu(h_menu2,'Label','徐海东','separator','on');%设定空间区域框h_framel=uicontrol(h_mm,'style','frame','position',...[0.06 0.03 0.9 0.23],'backgroundcolor',nandy1);%设定文本框h_editl=uicontrol(h_mm,'style','edit','position',[0.38 0.07 0.15 0.08],...'back','w','string','10','call',['N1=gett(h_editl,1);',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh)']);h_edit2=uicontrol(h_mm,'style','edit','position',[0.6 0.07 0.15 0.08],...'back','w','string','10','call',['N1=gett(h_edit2,1);',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh)']);Ijp=('N1=get(h_editl,"value")');%设定各种静态文本框h_text1=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.08 0.17 0.180.07],'string',...'预测类型','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_text2=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.35 0.17 0.180.07],'string',...'预测阶数','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_text3=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.58 0.17 0.180.07],'string',...'预测周数','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_push=uicontrol(h_mm,'style','push','position', [0.8 0.07 0.10.1],'string',...'¹关闭',’call’,’close’,'backgroundcolor',nandy1,'fore','w');%设定弹出框h_popupl=uicontrol(h_mm,'style','popup','string',...'最高价预测|最低价预测|开盘预测收盘预测',...'position',[0.08 0.13 0.210.03],'back','w','call',['num=gett(h_popupl,2);',...'if num==1,hyh=1;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==2,hyh=2;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==3,hyh=3;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==4,hyh=4;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,']);hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);主程序调用出预测界面（如图6）。