Ⅰ 基于遗传算法的神经网络预测股票的价格有现实意义吗 知乎
有一定参考价值
但你不能以此为实际购买股票的唯一依据，不然会赔的很惨
不要只依赖算法结果…
望采纳
Ⅱ 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
Ⅲ 如果用神经网络学习股票买卖，能做出一个完美的赚钱程序吗
想在股市里面赚钱都需要多方结合参考。当然不排除一招制敌的东西
Ⅳ 请教用人工神经网络进行股票预测在weka
预测股票可不是有以往股票数据就能的，要考虑因果性，现实事件与股票波动有因果性，也就是时序性。在这情况下有LSTM单元组成循环神经网络可以做到，但训练集的强度跟体积可是很大的，这需要注意。
Ⅳ 用人工神经网络进行股票预测，数据样本为开盘，收盘，最高，最低，成交量，成交额。用weka或matlab实现
把样本数据分为训练样本和测试样本，然后用训练样本训练网络，用测试样本进行模型验证
Ⅵ 基于神经网络的股票预测
还要含代码？
你的 t 让门夹了吧？
Ⅶ 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？
Ⅷ 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
Ⅸ 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。