从Reddit WorldNews Channel网站上抓取的新闻数据（2008-06-08 到 2016-07-01）和对应时间的 Dow Jones Industrial Average (DJIA)股票指数数据。

Elman网络预测上证股市开盘价，Elman网络对历史有个短暂记忆，可以较好的处理股市的预测问题。里面附录了一段数据。

matlab股票预测代码股市预测 团队成员： 希瓦·瓦姆西·古迪瓦达 文卡塔·普拉尼斯·巴维里塞蒂 阿努杰·贾恩 帕万·西瓦·库马尔·阿马拉帕利 描述： 在这个项目中，我们设计了一个机器学习模型，该模型将根据当前数据预测股票的未来价值。 在这里，我们使用了 6 个月（2011 年 1 月至 6 月）每周的股票数据（750 个实例）。这些数据用于测试和训练我们的算法。 我们预测了接下来一周的开盘价。 我们使用不同的算法和技术实现了这个模型。 我们分析了结果并确定了性能最佳的算法。 安装 克隆存储库并使用 MATLAB/Octavia 运行代码。 代码 StockPrediction.m 执行预测。 以下脚本用于支持代码。 assignNumbersToSymbols.m 正态方程 计算成本.m 梯度下降B.m 计算成本B.m rootMeanSquareError.m 支持向量机 跑步 将道琼斯指数数据集放在与源代码相同的文件夹中。 使用 StockPrediction.m 文件在 MATLAB 中运行代码。 数据集 道琼斯工业平均指数 (DJIA) 是由华尔街日报编辑查尔斯道（道琼斯公

安全技术-网络信息-融合群智能方法BP神经网络模型及其在股市预测中的应用.pdf

深度学习RNN实现股票预测实战股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式。因为大数定理的存在，定义了世间所有的行为都可以通过数字表示，并且存在一定的客观规律。股票也不例外，量化交易要做的就是通过数学模型发现股票的走势趋势。“趋势”要这样理解：对于股票的预测，不是说我知道这个股票昨天指数是多少，然后预测今天他的指数能涨到多少。而是，我们通过过去一段时间股票的跌或者涨，总结出当出现某种波动的时候股票会有相应的涨或者跌的趋势。于是就引出了RNN的概念。

[进入当今世界是高频数据驱动的，其特征是信息技术的应用和使用，以促进更好的业务发展和决策。 股票市场的价格变动主要受各个经济体的微观和宏观经济变量、法律框架和税收政策的影响。 问题的关键在于根据历史或过去的价格准确预测单个公司未来的股价走势。 由于股票市场随机行为的盛行和股价的波动，实现预测市场趋势的准确性变得困难。 本文使用集成机器学习方法分析了 NSE-Nifty 波动最大的 50 只公司股票（就市值而言）的运动模式的随机性。 研究结果将帮助投资者做出理性和明智的投资决策，通过投资于最有价值的股票来优化股票回报。

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深度学习 股市预测，与AR（10）模型进行对比，数据是韩国股价

灰色—马尔可夫链模型在股市预测中的应用，王礼霞，，根据灰色预测模型和马尔可夫预测思想，将灰色GM（1，1）预测模型结合马尔可夫链状态转移，阐述灰色—马尔可夫链模型原理并将此模�

c#实现股票模拟系统，可以动态添加股票和用户，多线程模拟报价和绘图。内含系统文档，组件采用类库封装。