① 要交一篇关于股价走势的论文，怎么写快啊！！！！要求如下：
你应该一类股票中选一只,绩优股,就是近来涨的比较多的.凭着它近来良好的走势在所处的行业中有怎么的竞争实力.
公司的财物指标在金通证券软件中,选中一只股票按F10,就可以看到该股的财务指标,尽量多抄点.
2007年以来的走势图在金通证券里也有,按F5每天走势,F8每周走势,再按F8每月走势,自己可以概括.
至于股价的未来走势,反下也没人知道以后会怎样,随便写也无所谓,实在不行可以听股凭.
还有你为什么要选这只股最好也写出来.
② 求一篇"matlab在数值分析中的应用"的论文
.2.2 幂法的MATLAB程序
用幂法计算矩阵的主特征值和对应的特征向量的MATLAB主程序
function [k,lambda,Vk,Wc]=mifa(A,V0,jd,max1)
lambda=0;k=1;Wc =1; ,jd=jd*0.1;state=1; V=V0;
while((k<=max1)&(state==1))
Vk=A*V; [m j]=max(abs(Vk)); mk=m;
tzw=abs(lambda-mk); Vk=(1/mk)*Vk;
Txw=norm(V-Vk); Wc=max(Txw,tzw); V=Vk;lambda=mk;state=0;
if(Wc>jd)
state=1;
end
k=k+1;Wc=Wc;
end
if(Wc<=jd)
disp('请注意：迭代次数k,主特征值的近似值lambda,主特征向量的近似向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：')
else
disp('请注意：迭代次数k已经达到最大迭代次数max1,主特征值的迭代值lambda,主特征向量的迭代向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：')
end
Vk=V;k=k-1;Wc;
例5.2.2 用幂法计算下列矩阵的主特征值和对应的特征向量的近似向量，精度.并把（1）和（2）输出的结果与例5.1.1中的结果进行比较.
(1)； (2)；(3)；（4）.
解 （1）输入MATLAB程序
>>A=[1 -1;2 4]; V0=[1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(A,V0,0.00001,100),
[V,D] = eig (A), Dzd=max(diag(D)), wuD= abs(Dzd- lambda), wuV=V(:,2)./Vk,
运行后屏幕显示结果
请注意：迭代次数k,主特征值的近似值lambda,主特征向量的近似向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：
k = lambda = Wc =
33 3.00000173836804 8.691862856124999e-007
Vk = V = wuV =
-0.49999942054432 -0.70710678118655 0.44721359549996 -0.89442822756294
1.00000000000000 0.70710678118655 -0.89442719099992 -0.89442719099992
Dzd = wuD =
3 1.738368038406435e-006
由输出结果可看出，迭代33次，相邻两次迭代的误差Wc 8.69 19e-007，矩阵的主特征值的近似值lambda3.000 00和对应的特征向量的近似向量Vk （-0.500 00，1.000 00, lambda与例5.1.1中的最大特征值近似相等，绝对误差约为1.738 37e-006，Vk与特征向量 的第1个分量的绝对误差约等于0，第2个分量的绝对值相同.由wuV可以看出，的特征向量V(:,2) 与Vk的对应分量的比值近似相等.因此，用程序mifa.m计算的结果达到预先给定的精度.
(2) 输入MATLAB程序
>>B=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]; V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(B,V0,0.00001,100), [V,D] = eig (B),
Dzd=max(diag(D)), wuD= abs(Dzd- lambda), wuV=V(:,3)./Vk,
运行后屏幕显示结果
请注意：迭代次数k,主特征值的近似值lambda,主特征向量的近似向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：
k = lambda = Wc = Dzd = wuD =
3 9 0 9 0
Vk = wuV =
0.50000000000000 0.81649658092773
0.50000000000000 0.81649658092773
1.00000000000000 0.81649658092773
V =
0.70710678118655 0.57735026918963 0.40824829046386
-0.70710678118655 0.57735026918963 0.40824829046386
0 -0.57735026918963 0.81649658092773
(3) 输入MATLAB程序
>> C=[1 2 2;1 -1 1;4 -12 1];V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(C,V0,0.00001,100), [V,D] = eig (C),
Dzd=max(diag(D)), wuD=abs(Dzd-lambda),
Vzd=V(:,1),wuV=V(:,1)./Vk,
运行后屏幕显示
请注意：迭代次数k已经达到最大迭代次数max1,主特征值的迭代值lambda,主特征向量的迭代向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：
k = lambda = Wc =
100 0.09090909090910 2.37758124193119
Dzd = wuD =
1.00000000000001 0.90909090909091
Vk= Vzd = wuV =
0.99999999999993 0.90453403373329 0.90453403373335
0.99999999999995 0.30151134457776 0.30151134457778
1.00000000000000 -0.30151134457776 -0.30151134457776
由输出结果可见，迭代次数k已经达到最大迭代次数max1=100，并且lambda的相邻两次迭代的误差Wc2.377 58>2,由wuV可以看出，lambda的特征向量Vk与真值Dzd的特征向量Vzd对应分量的比值相差较大，所以迭代序列发散.实际上，实数矩阵C的特征值的近似值为，并且对应的特征向量的近似向量分别为=（0.90453403373329，0.30151134457776，-0.30151134457776），
（-0.72547625011001,-0.21764287503300-0.07254762501100i,
0.58038100008801-0.29019050004400i），
( -0.72547625011001, -0.21764287503300 + 0.07254762501100i,
0.58038100008801 + 0.29019050004400i) , 是常数）.
（4）输入MATLAB程序
>> D=[-4 14 0;-5 13 0;-1 0 2]; V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(D,V0,0.00001,100), [V,Dt] =eig (D),
Dtzd=max(diag(Dt)), wuDt=abs(Dtzd-lambda),
Vzd=V(:,2),wuV=V(:,2)./Vk,
运行后屏幕显示结果
请注意：迭代次数k,主特征值的近似值lambda,主特征向量的近似向量Vk,相邻两次迭代的误差Wc如下：
k = lambda = Wc =
19 6.00000653949528 6.539523793591684e-006
Dtzd = wuDt =
6.00000000000000 6.539495284840768e-006
Vk = Vzd = wuV =
0.79740048053564 0.79740048053564 0.79740048053564
0.71428594783886 0.56957177181117 0.79740021980618
-0.24999918247180 -0.19935012013391 0.79740308813370
③ 求一篇用K线图分析一只股票的论文
亲，首先真的羡慕您现在拥有这么好的学习条件，证券专业就国内高校来讲是一门新兴朝阳学科，也是快速获取财富的学科；在此建议您还是自己动手完成相关分析论文吧，这也是一种能力的积攒相信加以时日不久的将来这些能力将为您带来源源不断的财富和令人尊敬的社会地位。想想，人生何求，不过如此罢了！盼，学业有成，早成霸业。
④ 谁能教我写一个MATLAB实现BP神经网络预测股票价格的编码，我要写毕业论文，不懂，多谢啊！
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如BP应用在分类，网络的训练是指的给你一些样本，同时告诉你这些样本属于哪一类，然后代入网络训练，使得这个网络具备一定的分类能力，训练完成以后再拿一个未知类别的数据通过网络进行分类。这里的训练过程就是先伪随机生成权值，然后把样本输入进去算出每一层的输出，并最终算出来预测输出（输出层的输出），这是正向学习过程；最后通过某种训练算法（最基本的是感知器算法）使得代价（预测输出与实际输出的某范数）函数关于权重最小，这个就是反向传播过程。
您所说的那种不需要预先知道样本类别的网络属于无监督类型的网络，比如自组织竞争神经网络。
⑤ 数学建模MATLAB解股票问题，高分求助
大哥。。。
股票是不可预测的，我们曾经做过一个这样的题，结果是相当的不靠谱！！！
⑥ 求一篇股票分析的论文，2500-3000字，任选一只股票，从基本面和技术面分析
股票投资分析----002310东方园林
东方园林是国内园林景观行业的龙头企业，业务涵盖苗木种植、园林景观设计、工程施工和后期养护等产业链一体化服务，公司是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，具有承接千万级及以上景观工程项目的能力。
相关人士认为东方园林代表了在细分行业内高成长的公司，公司实现了景观设计和施工的一体化，业务覆盖范围更广，是未来景观工程在中国发展能行之有效的商业模式，而目前在这个成长中庞大市场——景观工程仍于起步阶段，国内广大的二、三线城市才是行业走向繁荣发展的真正市场，率先上市融资无疑使得东方园林具有较大的先发优势。
园林景观行业是一个具有生态效益和社会效益、物质文明和精神文明双重效益的行业，其与国民经济的发展程度息息相关。随着我国经济的快速发展和经济结构的优化，综合国力不断提高，人民生活水平不断改善，国家对环境生态的日趋重视，园林景观行业呈现出快速增长的发展态势，发展速度远超过国民经济总体增长速度。
东方园林以设计品牌转动一体化产业链，公司两个设计品牌经历了时间的磨练与沉淀，与EDSA的合资品牌和自己的全资品牌东方利禾涵盖了景观工程设计的中高端市场，旗下有高尔夫、地产、公园景观、湿地景观四个设计分院，其中高尔夫和湿地设计是国内唯一的设计院。公司未来对于设计品牌的投入和建设还将不断加大。
募集资金助推公司业务的扩张，巩固一体化的业务格局。公司此次发行募集资金，拟投资设立3家分公司和8，495亩的绿化苗木基地，通过扩大园林景观工程施工业务规模以及苗木培育规模的方式来加速公司业务的扩张和解决苗木资源瓶颈。
有消息称预计公司未来三年营业收入分别增长46.43%，72.50%和44.26%，经测算，公司2009-2011年各年将分别实现净利润0.87亿元、1.50亿元和2.16亿元。2009-2011年每股收益(摊薄后)为1.73元、2.98元和4.31元。
综合PE及PEG两种估值方法，我们给予公司的二级市场的股价范围为96.50～102.50元／股，公司所处行业空间巨大，公司有望将成为行业的领导者和整合者，此次IPO将是公司成长的新起点，公司具有较好的中长期投资价值。
公司介绍
一、公司概述
公司是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，业务范围覆盖园林景观产业链的各个环节，经营区域遍布华北、华东、西南和华南等地区，是一家综合性、跨区域发展的园林景观企业，也是国内市场第一家以园林景观工程为主营业务的上市公司。
与普通的建筑施工企业不同，园林景观工程的成败取决于艺术家对“美”的塑造，随着社会大众对环境鉴赏能力的提高，景观工程项目对艺术效果的要求越来越高，尤其在政府大型园林景观项目，往往被视为城市名片，对项目的艺术成就越来越重视，这也决定了大型的、复杂的景观工程项目往往由专业的景观工程公司承建，这也决定了项目较高的收益率。
东方园林是白手起家型企业，公司由何巧云、唐凯(二人是夫妻关系)创办，公司从最早的园林花卉种植业务起步，逐步发展出园林景观工程一体化的业务模式，公司股权结构明晰，主业清楚。
此次IPO公司发行股份1，450万股，发行价格58.60元／股，占发行完成后股本总额的28.95%。发行完成后，公司股本总额为5，008.13万股。
二、主营业务
东方园林业务涵盖苗木种植、园林景观设计、工程施工和后期养护等产业链一体化服务。其中园林工程施工占据主营业务的较大份额。景观工程不同于一般的建筑施工企业，工程的质量优劣除了施工品质之外很大程度上取决于设计师的设计水平和审美品位，因此这种细分行业特殊的文化艺术属性使其毛利率水平明显高于一般施工企业。
三、财务状况
2008年东方园林实现主营业务收入4.16亿元，其中归属于母公司所有者的净利润0.59亿元，近三年年均复合增长率分别达到34.83%和44.96%。在同类上市公司中，像东方园林这样能连续保持多年收入和利润都高速增长的公司并不多。这除了公司所处细分行业的快速发展外，和公司本身在细分行业中较强的竞争力、品牌优势以及较强的管理能力都分不开。
四、证券公司对公司的看法
他们认为东方园林代表了未来细分行业内的高成长公司，与之前上市的绿大地[28.80 -0.14%]主营苗木销售不同，公司实现了景观设计和施工的一体化，业务覆盖范围更广，是未来景观工程在中国发展能行之有效的商业模式，而目前国内景观工程——这个成长中庞大市场仍于起步阶段，国内二、三线城市才是行业走向繁荣发展的真正市场，率先上市融资无疑使得东方园林具有了较大的先发优势。
从行业上看，国内景观行业的发展仍处于初级阶段，尤其在大型景观工程的设计方面几乎被国外垄断，在一线城市如北京、上海的大型城市公园、绿地项目中，国内企业很难中标工程的主体设计。如今市场的发展已逐渐向内地辐射，众多的二、三线城市开始营造自身的生态家园，从而启动了一个更为庞大的市场，而此时通过与国外顶级设计院的交流、学习，国内优秀的设计企业设计能力已有了很大的提高，部分优秀的企业将在这个繁荣的市场中真正脱颖而出。
另一方面，目前国内的景观工程公司规模普遍较小，据中国风景园林学会的调查，中国总资产超过2亿元的园林公司仅5家，前82家园林公司的总资产平均仅为8800万元，相当数量的园林公司脱胎于苗木种植公司，缺乏景观设计、施工的能力，难以承接大型的景观，而部分具有较强设计能力的设计院又缺乏施工能力，而东方园林是行业内同时具有城市园林景观一级企业资质和甲级工程设计资质的10家企业之一，可以对项目进行一体化服务，这种业务模式无疑对内地二三线城市更具有吸引力。
在这样的背景下，东方园林已能够向景观规划的较高阶段发展，通过构建园林景观设计、苗木培育、工程施工的一体化模式，拥有承接千万元及以上级别大型园林景观工程项目能力，以一体化模式带动项目的整体盈利能力的提升。
从东方园林的目前业务构成看，虽然景观设计占公司主营业务比例并不大，但对于公司的业务开展和品牌塑造却起到了至关重要的作用。因此，东方园林也不断的通过各种方式提高园林景观设计能力。首先，1999年引入美国EDSA景观设计公司成为为合作伙伴，合资成立北京易地斯埃东方环境景观设计研究院(EDSA-ORIENT)，将其打造为高端景观设计品牌。作为全球规划设计行业的领袖企业，EDSA是美国历届总统指定的唯一景观顾问公司，也是美国旅游规划国家标准的起草人之一。通过与EDSA成立合资公司，东方园林在高档度假酒店、别墅及大型综合性园林项目大有斩获，获得北京2008奥运会奥林匹克公园、北京香山别墅等优质项目。更为重要的是，通过合资，东方园林得以近距离观察和学习国际领先公司的操作手法。2001年，东方园林独资成立定位于中小型景观设计的东方利禾景观设计公司，并获得甲级园林工程设计资质，承担北京首都国际机场扩建工程、上海佘山高尔夫球场等景观项目设计。
在我们的城市日益花团锦簇、绿树成荫的后面孕育的是一个大生意，随着人们生活水平的提高，对于“美“需求日益强烈，各级城市也越来越视城市景观为政府的“脸面”，托起了欣欣向荣的市场，相关数据显示，仅政府“十一五“规划对城市绿化的目标，政府财政投资就将超过2000亿元。
该股k线图分析
一． 早晨之星
该图是此股2010/12/01-----2010/12/07的k线图走势，可以清晰看出
1.在下降趋势中某一天出现一根长阴实体。
2.第二天出现一根向下跳空低开的星形线，且最高价低于头一天的最低价，与第一天的阴线之间产生一个缺口。
3.第三天出现一根长阳实体。早晨之星一般出现在下降趋势的末端，是较强烈的趋势反转信号。
符合早晨之星特性，因此在七日出现了大幅的反弹。
二.kdj的顶背离
此处是该股2010年八月份的走势图，可以看出，股价已经创出新高，但是kdj指数却没有创出新高，因此股票在创出这个高点之后便出现了连续性的大幅下跌，这就是kdj的顶背离。
三。MACD的黄金交叉
此处是该股2010年三月至四月之间的macd图，可以看出，在四月六日的时候，该股出现了macd的金叉，这个信号的出现，标志着股票的上升趋势已经明显，因此在四月中旬出现了大幅的连续性上涨。
以上是对该股之前走势的一下技术性分析。
综合上述最新指数以及k线图，kdj，macd，asi等诸多因素，以及对大盘走势的详细分析，我认为近日上涨几率大。近2日上涨势头减弱；该股近期的主力成本为116.73元，股价在成本区上方运行，可保持部分仓位；股价处于上涨趋势，支撑位96.00元，中线持股为主；本股票大方向依然乐观。
⑦ 用matlab 预测股票走势的函数
股票是不可预测的！
⑧ 用K线图分析任一只股票的论文，字数1000字，急啊~~~
这个1000字应该不难写。K线图总体来说有两种走势：反转形态和整理形态。
反转形态主要是：头肩顶、头肩底、W顶、W底、圆弧顶、圆弧底和岛型反转。
整理形态主要有：三角整理、旗形整理、矩形整理、楔形整理。
K线的分析工具主要有：趋势线、轨道线、压力线、阻力线、黄金分割线。
（具体定义自己从网上搜）
然后写论述部分：以上证A股为例，最近两个月出现过楔形上升形态、头肩顶、矩形向下通道。。。。。
其中比较能凑字数的就是头肩顶形态，你可以专门论述一下（尤其是颈线的作用），然后有公式可以计算出下跌空间（应该都能搜到）。然后你再用均线指标（MA）对16日的情况分析一下，之后在用黄金分割线分析一下几个重要的反弹压力位就够了。
⑨ 用matlab什么程序可以预测股价走势
这个可以用matlab的时间序列工具试一下，不过感觉没有spss的时间序列工具好用，因为很多人装matlab不装时间序列工具包的。
用spss更好，把数据粘贴进去，就点分析-时间序列-自动时间序列就行，很傻瓜的，等1min，会出来一个走势图（输出结果里下翻才找得到），说是AR多少模型的，后面会有一小段红线的，那个就是预测。