基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP,RBF,LSTM

1.程序功能描述
       基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,对比BP神经网络,RBF神经网络,LSTM网络.对比预测结果和预测误差。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022A版本运行

3.核心程序

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];
 
 
%前收盘价格
Price_old = data1(:,1);
%收盘价格
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);%归一化
 
 
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神经网络
%创建网络
net                   = newff(Ptrain',Ttrain',100); 
%设置训练次数
net.trainParam.epochs = 5000;
%设置收敛误差
net.trainParam.goal   = 1e-7;
net.trainParam.showWindow = false; 
%训练网络
[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');
 
%误差
error = 100*(abs((Tpre(1:Len)-T(1:Len)')./Tpre(1:Len)));
max(error)
%准确率
100-max(error)
 
 
%误差
error = 100*(abs((Tpre(1+Len:end)-T(1+Len:end)')./Tpre(1+Len:end)));
max(error)
%准确率
100-max(error)
 
save model_BP.mat net error Price_now T Tpre
04_009m

4.本算法原理
        在金融数据预测领域，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）的长短期记忆（LSTM）变体、以及传统的机器学习模型如反向传播网络（BP，通常指多层感知器MLP）和径向基函数网络（RBF），都展现出了强大的预测能力。这些模型各有特色，适用于不同类型的数据特征和预测任务。

4.1 反向传播网络（BP，多层感知器MLP）
       BP网络是一种典型的前馈神经网络，通过多层非线性变换学习复杂的输入输出映射关系。对于金融数据预测，它能够捕捉到输入特征之间的非线性关系。

4.2 径向基函数网络（RBF）
       RBF网络是一种局部逼近模型，常用于函数拟合和分类。在金融预测中，它通过一系列的径向基函数来逼近非线性关系。

4.3 卷积神经网络（CNN）
      CNN最初设计用于图像处理，但在序列数据和时间序列预测（如金融数据）中也展现出强大能力。它通过卷积层捕捉局部特征，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。

4.4 长短期记忆网络（LSTM）
       LSTM是一种特殊的RNN，专为长序列数据设计，解决了传统RNN梯度消失/爆炸问题，非常适合时间序列预测，如股票价格预测。