⑴ MATLAB 如何导入股票数据，并画出K线
需要几个关键步骤 （函数应用需要自己多用help 学习）
1自己先下载原始数据格式 时间 开 高 低 收
1 读取数据 xlsread 函数
[num,txt,raw]=xlsread(filename); % ‘000001.xls'
Date=datenum(txt(5:length(txt),1)); %时间
OpenPrice=num(:,1); %开盘
HighPrice=num(:,2); %收盘
LowPrice=num(:,3);
ClosePrice=num(:,4);
Vol=num(:,5); %成交量
save Data Date OpenPrice HighPrice LowPrice ClosePrice Vol; %存储mat文件 方便下次使用
candle(HighPrice,LowPrice,ClosePrice,OpenPrice,'r',Date,12)%高 低 收 开 红色 时间 时间格式
⑵ 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。
⑶ 用matlab怎么算股票价格的收益率，怎么得出收益率的图~
1、用matlab算股票价格的收益率的方法，比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）：
在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格；
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.
2、制作收益率曲线图的步骤如下，比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）：
1.在A1中输入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中输入公式=NORMDIST(A1，0，1，0)。
3.下拉并分别将以上两个公式复制到A25和B25。
4.插入“XY _⒌阃"，A列为X轴，B列为Y轴，选择散点图类型为带平滑线的散点图。
(3)matlab如何进行股票预测数据扩展阅读：
一、如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布：
比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）先导入数据，然后取收盘价的对数值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F，XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI，F，'o-')
x =randn(300000，1);
figure(2)
[f，xi] = ksdensity(x);
plot(xi，f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计。
二、股票收益率是反映股票收益水平的指标
1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。
本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%
2、股票投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。
持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%
3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降，正是由于拆股后股票价格要进行调整，因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。
拆股后持有期收益率=(调整后的资本所得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100% 对于长期投资形式的股票投资，其投资收益的确认有两种方法：
一种是成本法，即按被投资企业发放的股利确定为投资企业的投资收益。
另一种方法是权益法，指投资企业所投股份在被投资企业中占到一定比例，可以对它具有控制、共同控制或重大影响时，应采用权益法进行核算。
⑷ matlab如何读取股票数据
matlab如何读取股票数据
该框架可为许多模型和优化方法产生具体的训练方法。本文中，生成模型通过一个多层感知机传递随机噪声，且判别模型也是一个多层感知机。
这个特例称为对抗的网络。这里，仅用反向传播和 Dropout 来训练模型，生成模型通过前向传播来生成样本。不需要近似推理和 Markov 链。