神经网络预测期货价格
A. 通过matlab软件做bp神经网络预测奶制品价格，求大神帮忙
主要是样本组织，把输入和输出样本都确定。可以用前12个月的数据预测下一个月的数据，即第n个数据至n+11共12个数据作为输入，n+12作为输出组织样本。
以附件的程序作参考，将P、T换为你的样本即可。
BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。
B. 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。
C. 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
D. 怎么用matlab实现期货的人工神经网络预测模型，并作出期货价格之后趋势的波动预测急，在线等
国内目前真正能用人工神经网络模型做成全面系统交易模型并在市场上长期稳定快速盈利的，不超过10个，你指望在这里问到答案我觉得期望值是太高了。
E. 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
F. 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
G. 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
H. 请问如何用matlab建立人工bp神经网络模型，来对期货未来的价格变化作出预测急求，在线等。谢谢大神。。
这些事其实很多年前就有很多人做，但是成功的好像没有。国内期货市场成交量比较弱,甚至还达不到弱有效市场假说，所以利用概率分布和遗传算法很难找到长久的赢利方法。
I. 用神经网络研究期货价格
中国的垃圾教育。我说怎么这么多研究生找不到工作呢。
J. 为什么用bp神经网络算法预测cpi只能预测几个月
你这样想：假设数学建模能够预测几年几十年后的cpi，也就是说我们可以准确知道几十年后的事情，也就是说我们世界未来是确定的。在哲学上，就是机械唯物主义。就是说，所有的一切都已经注定，宿命论啊。
就像天气预报，短期来说，我们可以大概估计，但是永远不可能预测几个月，几年后准确的天气情况。