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原文出处：拓端数据部落公众号
本文旨在利用神经网络模型来帮忙客户预测上证指数的收盘价，通过剖析不同历史数据作为输出，建设模型并进行预测。具体而言，咱们设计了两个不同的模型，别离应用不同组合的历史收盘价数据作为输出，以比拟它们在预测明天的收盘价方面的成果。
获取上证指数数据
首先，咱们获取了上证指数的数据，并进行了必要的数据处理，将列名命名为 ”Open”、”High”、”Low”、”Close”、”Volume” 和 ”Adjusted”。上面是上证指数数据的前几行示例：
names(df)<-c("Open","High","Low","Close","Volume","Adjusted")
head(df)绘制指数走势
接着，咱们绘制了上证指数的走势图，以直观展现指数的稳定状况和趋势变动：
模型一
在模型一中，咱们应用昨天和前天的收盘价作为输出数据，建设神经网络模型来预测明天的收盘价。首先，咱们生成训练数据，将收盘价和前两天的数据整合到一个数据框中：
获取滞后数据。
当为工夫滞后效应挪动列时，某些即将蕴含 NA（非数字）值。
将收盘价和昨天与前天的数据放到一个数据，并且应用昨天和前天的收盘价建设神经网络模型，预测明天的开盘。
# 生成训练数据
train <- data.frame(
Close=prices$Close,
prev_Close_1=shift(prices$Close, 1),建设神经网络模型
ralnet(formula=Close ~ prev_Close_1 + prev_Cl而后，咱们应用昨天和前天的收盘价建设神经网络模型，并进行预测。最终，咱们绘制了理论数据和预测数据的比照图，以评估模型的预测成果。
模型二
在模型二中，咱们应用昨天、前天和大前天的收盘价作为输出数据，建设神经网络模型来预测明天的收盘价。同样，咱们生成训练数据，并建设神经网络模型进行预测。而后，咱们绘制了模型二的预测后果与理论数据的比照图。
更新模型，应用昨天前天和大前天的收盘价来预测明天的收盘价，并且建设神经网络模型
建设神经网络模型
nn <- ralnet( )
绘制预测点和理论数据的比照
从图中能够看到红色为模型一的预测，蓝色为模型二的预测。从图的直观比照来看，红色更靠近理论的收盘价，因而模型的拟合成果更好。
通过比照模型一和模型二的预测后果图，咱们发现模型一的预测更靠近理论收盘价，表明模型一的拟合成果更好。这提醒咱们在抉择输出数据时，需依据具体情况灵便调整，以进步预测的准确性。
此外，咱们还绘制了神经网络模型的拓扑图，展现了模型的构造和神经元之间的连贯关系：
而后绘制神经网络拓扑图
从图中能够看出，该神经网络模型共有四层，包含输出节点、暗藏层和输入节点。输出节点代表昨天和前天的收盘价数据，暗藏层用于解决和学习数据，输入节点用于预测明天的收盘价。通过学习历史数据，神经网络模型能够更好地预测将来数据，为投资者和分析师提供更精确的决策依据。
综上所述，本文通过神经网络模型预测上证指数收盘价，展现了神经网络在金融数据分析中的利用。不同的输出数据和模型参数抉择将影响预测后果，帮忙人们更好地了解市场走势，做出更理智的决策。神经网络模型在金融畛域的利用前景广大，将在将来施展更重要的作用，助力人们更好地适应复杂多变的市场环境。
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