目錄

1.程序功能描述

2.測試軟件版本以及運行結果展示

3.核心程序

4.本算法原理

4.1 反向傳播網絡（BP，多層感知器MLP）

4.2 徑向基函數網絡（RBF）

4.3 卷積神經網絡（CNN）

4.4 長短期記憶網絡（LSTM）

5.完整程序

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1.程序功能描述

? ? ? ?基于CNN卷積神經網絡的金融數據預測matlab仿真,對比BP神經網絡,RBF神經網絡,LSTM網絡.對比預測結果和預測誤差。

2.測試軟件版本以及運行結果展示

MATLAB2022A版本運行

3.核心程序

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for i = 1:floor(length(data1)/5);p1w(5*i-4:5*i,1) = [p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1);p1(i,1)];p2w(5*i-4:5*i,1) = [p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1);p2(i,1)];p3w(5*i-4:5*i,1) = [p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1);p3(i,1)];p4w(5*i-4:5*i,1) = [p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1);p4(i,1)];
end
Pweek = [p1w,p2w,p3w,p4w];
data1 = [data1,Pweek];%前收盤價格
Price_old = data1(:,1);
%收盤價格
Price_now = data1(:,5);Len = 500;P   = [data1(:,1:4),data1(:,6:end)];
P   = P/max(max(abs(P)));
T   = Price_now/max(Price_now);%歸一化indx= 1:length(P);
ind1= indx(1:Len);
ind2= indx(Len+1:end);Ptrain = P(ind1,:);
Ttrain = T(ind1);Ptest  = P(ind2,:);
Ttest  = T(ind2);%BP神經網絡
%創建網絡
net                   = newff(Ptrain',Ttrain',100); 
%設置訓練次數
net.trainParam.epochs = 5000;
%設置收斂誤差
net.trainParam.goal   = 1e-7;
net.trainParam.showWindow = false; 
%訓練網絡
[net,tr]              = train(net,Ptrain',Ttrain');Tpre= sim(net,P') figure;
plot(max(Price_now)*T,'r');
hold on
plot(max(Price_now)*Tpre,'b');%誤差
error = 100*(abs((Tpre(1:Len)-T(1:Len)')./Tpre(1:Len)));
max(error)
%準確率
100-max(error)%誤差
error = 100*(abs((Tpre(1+Len:end)-T(1+Len:end)')./Tpre(1+Len:end)));
max(error)
%準確率
100-max(error)save model_BP.mat net error Price_now T Tpre
04_009m

4.本算法原理

? ? ? ? 在金融數據預測領域，深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）的長短期記憶（LSTM）變體、以及傳統的機器學習模型如反向傳播網絡（BP，通常指多層感知器MLP）和徑向基函數網絡（RBF），都展現出了強大的預測能力。這些模型各有特色，適用于不同類型的數據特征和預測任務。

4.1 反向傳播網絡（BP，多層感知器MLP）

? ? ? ?BP網絡是一種典型的前饋神經網絡，通過多層非線性變換學習復雜的輸入輸出映射關系。對于金融數據預測，它能夠捕捉到輸入特征之間的非線性關系。

4.2 徑向基函數網絡（RBF）

? ? ? ?RBF網絡是一種局部逼近模型，常用于函數擬合和分類。在金融預測中，它通過一系列的徑向基函數來逼近非線性關系。

4.3 卷積神經網絡（CNN）

? ? ? CNN最初設計用于圖像處理，但在序列數據和時間序列預測（如金融數據）中也展現出強大能力。它通過卷積層捕捉局部特征，池化層降低維度，全連接層進行分類或回歸。

4.4 長短期記憶網絡（LSTM）

? ? ? ?LSTM是一種特殊的RNN，專為長序列數據設計，解決了傳統RNN梯度消失/爆炸問題，非常適合時間序列預測，如股票價格預測。

5.完整程序

VVV