基于MATLAB股票市场的线性预测
使用MATLAB进行数据预测和预测
使用MATLAB进行数据预测和预测引言:数据预测和预测在许多领域中都具有重要的应用价值。
它们可以帮助我们预测未来的发展趋势，做出合理的决策，并在经营和决策中提供有力的支持。
在这一过程中，MATLAB作为一种功能强大的编程语言和数据分析工具，为我们提供了一个强大的工具箱，可以进行数据预测和预测。
数据预处理:在开始数据预测和预测之前，我们首先需要对数据进行预处理。
预处理包括数据清洗、数据归一化、特征选择等步骤。
通过这些步骤，我们可以提高数据的质量，减少噪声的影响，并使数据更适合于预测模型的建立。
数据清洗是指删除或修复数据中的错误值、缺失值和异常值。
在MATLAB中，我们可以使用一些函数和工具箱来处理这些问题。
例如，我们可以使用`isnan`函数来检测缺失值，并使用`fillmissing`函数来填充缺失值。
对于异常值，我们可以使用一些统计方法，如3σ原则或箱线图来识别和处理。
数据归一化是将不同尺度的数据映射到统一的尺度上。
这是因为不同尺度的数据可能对预测模型的训练和预测产生不利影响。
在MATLAB中，有许多方法可以实现数据归一化，如MinMax归一化、Z-score归一化等。
我们可以使用`mapminmax`函数来实现MinMax归一化，并使用`zscore`函数来实现Z-score归一化。
特征选择是从原始数据中选择最相关的特征，以降低数据维度并提高预测模型的准确性。
在MATLAB中，我们可以使用一些算法和函数来实现特征选择。
例如，我们可以使用`fsrnca`函数（基于相关系数的特征选择）或`sequentialfs`函数（基于逐步搜索的特征选择）来选择最佳特征子集。
在完成数据预处理后，我们可以使用各种算法和方法进行数据预测。
在MATLAB中，有许多经典的预测算法和函数可供选择。
以下是几个常用的预测方法。
1. 线性回归:线性回归是一种基本的预测方法，它使用线性模型来建立输入变量和输出变量之间的关系。
使用MATLAB进行股票价格预测
使用MATLAB进行股票价格预测股票市场一直以来都是人们关注的焦点，每个投资者都希望能够在股票交易中获得最大的利益。
然而，股票市场的波动性使得股票价格的预测成为一项困难的任务。
幸运的是，现代技术的进步使得利用计算机和数学模型来预测股票价格成为可能。
在本文中，我们将探讨使用MATLAB进行股票价格预测的方法和技术。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要了解一些基本概念。
股票价格是由多个因素决定的，包括公司基本面、行业走势、市场心理等等。
这些因素的复杂性使得股票价格的预测非常困难。
然而，通过使用数学模型和历史数据，我们可以尝试预测未来的股票价格。
MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了丰富的工具和函数，用于进行各种数学计算和数据分析。
对于股票价格预测，我们可以使用MATLAB中的统计工具箱和金融工具箱来实现。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要收集历史股票价格数据。
这些数据可以通过各种途径获取，例如金融网站或数据提供商。
一旦我们获取到了历史股票价格数据，我们可以将其导入到MATLAB中进行分析和处理。
首先，我们可以使用MATLAB中的时间序列分析工具来对股票价格数据进行建模。
时间序列分析是一种用于处理时间相关数据的统计技术。
通过对股票价格数据进行时间序列分析，我们可以发现其中的一些模式和趋势。
例如，我们可以通过对数据进行移动平均或指数平滑来平滑价格波动。
这可以帮助我们识别出价格的长期趋势。
接下来，我们可以使用MATLAB中的回归分析工具来建立股票价格和其他因素之间的数学模型。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计技术。
通过对多个因素进行回归分析，我们可以建立一个数学模型，用于预测未来的股票价格。
例如，我们可以考虑公司基本面指标、行业走势、市场心理等因素，并使用这些因素来预测股票价格。
除了使用时间序列分析和回归分析，我们还可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来进行股票价格预测。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的数学模型，可以用于模拟和预测复杂的非线性关系。
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测股票市场作为金融市场中最具波动性的一部分，在投资者中备受关注。
为了更好地理解和预测股票市场的波动情况，金融学家们开发了各种统计模型来对股票指数进行拟合和预测。
基于GARCH模型的方法因为其能很好地捕捉股票市场波动的特点而备受青睐。
本文将利用MATLAB软件来介绍如何使用GARCH模型对股票指数进行拟合和预测。
GARCH模型，即广义自回归条件异方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model），是由Tim Bollerslev在1986年提出的一种用于描述时间序列波动性的模型。
GARCH模型的提出克服了传统的对等方差假设的限制，使得模型更适应于描述金融市场中存在的波动聚集现象。
GARCH模型能够对股票指数在不同时间点的波动进行建模，并且预测未来一段时间内的波动情况。
我们将使用MATLAB软件来拟合一个GARCH模型，以对股票指数的历史波动进行描述。
假设我们选择了道琼斯工业平均指数（Dow Jones Industrial Average）作为我们的研究对象。
我们需要通过MATLAB中的数据获取功能来获取道琼斯指数的历史数据。
接下来，我们可以利用MATLAB中的统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）来拟合GARCH模型。
我们首先需要导入道琼斯指数的历史数据，并对其进行预处理，包括计算收益率、平方收益率等。
然后，我们可以使用MATLAB中的garch函数来拟合GARCH模型。
在拟合模型时，我们需要提供一个合适的GARCH阶数和条件异方差的分布类型。
在实际中，我们可以通过对不同参数组合的模型进行对比，来选择最合适的模型。
拟合完成后，我们可以得到GARCH模型的参数以及条件异方差的波动度。
这些参数可以帮助我们更好地理解道琼斯指数的波动特点。
基于MATLAB的股票估价模型系统
东海科学技术学院毕业论文（设计）题目：基于MATLAB的股票估计模型系统系：机电工程学生姓名：专业：班级：指导教师：起止日期： 3基于MATLAB的股票估计模型系统方泽华摘要改革开放以来，随着国内经济的飞速发展和人们的投资意识的转变，股票投资已经成为了现代人们各种投资种类之中的一个非常重要的组成部分，以至于股票的价格的预测逐渐成为了广大投资者越来越关心和研究的重点。
本文根据当今股票市场的种种特点，例如股票的投资收益和风险往往是成正比的关系的。
建立一个运算速度和精确度都较高的股票估价系统，对于股票投资者就尤为的重要了。
在深度了解分析了股票市场的一些特点之后。
在MATLAB的编程环境中建立股票估价的计算机模型系统。
对于广大初次涉及股票市场的投资者以及缺乏相应的专业知识的股票投资者来说，本系统具有很好的投资指导作用。
该系统根据对系统内部数据库中的大量的股票数据进行的分析以及归纳，找出股市发展的一些内在的规律，以及根据一系列的股票收益计算公式，可以对股票走势进行科学的分析判断。
本文的在研究方法以及研究的内容方面较其他的估价系统具有一定的优势及特点。
并且可以在使用者给定输入相应的股票参数的前提下，可以实现对单一股票的股价进行预估判断。
同时通过系统可以实现对股票信息进行一定的有效分析，帮助投资者有效地了解市场行情，把握证券市场动态，从而起到指导证券投资者进行有效投资的目的。
该系统界面采用MATLAB软件GUI用户界面开发设计，具有界面清晰，简单易用的特点。
该软件对投资者做股票投资的决策具有一定的参考价值。
ABSTRACTSince the reform and open policy, along with domestic economy's swift development and people's investment consciousness's transformation, the stock investment had already become in a modern people each kind of investment type very important constituent, the stock price's forecast became the general investors to care more and more gradually with the research key point. This article according to now Stock market's all sorts of characteristics, for example the stock investment yield and the risk are often proportional relations. Establishes an operating speed and the precision high stock valuation system, especially was important regarding the stock investor. After the depth understood has analyzed Stock market's some characteristics. Establishes the stock valuation in the MATLAB programming environment the computer module system. Regarding general first involved the stock investor who Stock market's investors as well as lacked the corresponding specialized knowledge, this system had the very good investment instruction function. This system basis the analysis which as well as the induction carries on to the system interior database's massive stock data, discovers some intrinsic rules which the stock market develops, as well as according to a series of stock income formula, may carry on the science to the stock trend the analysis judgment. This article compares other estimate system in the research technique as well as the research content aspect to have certain superiority and the characteristic. And may, in the user assigns the input corresponding stock parameter under the premise, may realize to the sole stock stock price carries on the estimate judgment. Meanwhile may realize through the system to the stock information carries on certain effective analysis, helps the investor to understand the market quotation effectively, grasps the stock market tendency, thus has the instruction negotiable securities investor to carry on the effective investment the goal. This system contact surface uses MATLAB the software GUI user interface development design, has the contact surface to be clear, simple Yi Yong characteristic. This software makes the stock investment to the investor the decision-making to have certain reference value.关键词：MATLAB；股票估价；敏感性分析；计算机模型；投资软件目录摘要 (1)第一章引言 (5)1.1选题意义 (5)1.2研究现状 (6)第二章 MATLAB基本知识 (7)2.1 MATLAB介绍及应用 (7)2.2 MATLAB的应用范围 (7)2.3 MATLAB软件特点 (8)2.4 MATLAB软件优势 (8)第三章系统可行性分析和设计原则 (11)3.1技术可行性 (11)3.2 经济可行性 (11)3.3设计原则 (12)第四章系统实现平台GUI简介 (13)4.1开发环境及实现技术平台 (13)4.2 开发环境GUI (13)4.2.1 GUI简介： (13)4.2.2 GUI用户界面特点 (13)4.2.3 GUI用户界面包含图像对象 (14)4.2.4 实现方法 (15)4.2.5 GUI设计的一些基本原则及禁忌 (16)第五章股票估价系统 (17)5.1 系统实现目标 (17)5.2 系统整体说明 (17)5.2.1 股票赢利说明 (17)5.2.2 股票几种盈利模型讨论 (17)5.3 系统数据库 (22)5.3.1 数据库的构建 (22)5.3.2 数据源 (22)5.2.3 数据库表定义 (22)5.2.3 相关数据库的构建 (23)5.4 系统界面说明 (23)5.4.1点击进入系统界面： (24)5.4.2股票估价参数输入界面： (24)5.5 系统使用说明 (24)5.5.1输入说明 (24)5.5.2模型的控制 (25)5.5.3计算控制： (25)5.5.4系统模型编译 (26)小结 (27)致谢 (27)参考文献 (28)基于MATLAB的股票估价模型系统第一章引言1.1选题意义股票产生至今已有将近似400年的历史。
使用Matlab进行股票市场分析与预测的方法总结
使用Matlab进行股票市场分析与预测的方法总结股票市场作为金融市场的重要组成部分，对于投资者和交易者来说具有重要意义。
在过去的几十年里，随着数据处理和计算能力的不断提高，越来越多的工具和方法被用来进行股票市场分析与预测。
其中，Matlab作为一种强大的数学软件和编程环境，为股票市场的研究者提供了丰富的工具和函数。
本文将介绍一些使用Matlab进行股票市场分析与预测的常见方法，并讨论其优劣势。
一、数据获取与处理在进行股票市场分析与预测之前，首先需要获取并处理相关的数据。
Matlab提供了多种方式来获取和处理股票市场数据。
例如，可以使用Matlab的Finance Toolbox来下载和导入股票价格数据，也可以通过Matlab的Web API功能获取实时数据。
此外，Matlab还提供了一些函数和工具箱来处理数据，如数据清洗、填充缺失值、调整数据频率等。
对于大规模的数据集，使用并行计算功能可以提高数据处理的效率。
二、技术指标的应用技术指标是股票市场分析中常用的工具之一，它们基于历史数据计算出一系列指标，并用于预测股票价格的未来走势。
Matlab提供了许多用于计算和可视化技术指标的函数和工具箱，如移动平均线、相对强弱指标、布林带等。
使用这些指标可以帮助分析者识别市场趋势、判断买入或卖出的时机，并进行风险管理。
此外，Matlab还可以通过机器学习算法来自动选择和优化技术指标的参数，提高预测准确率。
三、基于统计模型的预测方法除了技术指标外，基于统计模型的预测方法也是股票市场分析的重要组成部分。
常见的统计模型包括ARIMA模型、GARCH模型等。
Matlab提供了许多函数和工具箱来拟合这些模型，并进行参数估计和预测。
使用这些模型可以对股票价格的未来走势进行建模和预测，帮助投资者制定交易策略。
此外，Matlab还支持多元时间序列模型和因子模型的建模与预测，使得分析者可以更好地理解股票市场的复杂性。
四、机器学习在股票市场分析中的应用近年来，机器学习在股票市场分析中的应用越来越广泛。
matlab在股票中的应用
MATLAB在股票领域的多元化应用：数据分析、图像处理、模型构建和量化交易
MATLAB在股票中的应用主要包括数据分析、图像处理、模型构建和预测等。
以下是一些具体的例子：
1.数据分析和处理：MATLAB具有强大的数据处理能力，可以通过读取股票
数据，进行数据清洗、分析和处理，提取出有用的信息。
例如，可以绘制股票价格走势图，分析股票的波动性，计算相关指标等。
2.图像处理：MATLAB可以用于图像处理和分析，例如股票K线图的绘制和
解析。
通过对图像的处理和分析，可以提取出有用的信息，如股票价格、成交量等。
3.模型构建和预测：MATLAB可以用于构建各种股票模型，如时间序列分析
模型、机器学习模型等，用于预测股票的走势和价格。
例如，可以使用MATLAB的机器学习库进行股票分类和预测。
4.策略优化：MATLAB可以用于优化股票交易策略，通过模拟不同的交易策
略，评估其性能和风险，从而找到最优的交易策略。
5.量化交易：MATLAB可以用于量化交易策略的开发和实施。
通过编写量化
交易算法，使用MATLAB进行模拟交易，测试策略的有效性。
总之，MATLAB在股票领域的应用非常广泛，可以用于数据分析、图像处理、模型构建、策略优化和量化交易等方面。
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测引言股票市场是一个充满风险和机遇的地方，投资者们希望能够找到一种能够预测股票价格波动的模型，以便在市场中获取更多的利润。
而GARCH（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）模型作为股票价格波动预测的重要工具，已经成为了金融领域中的经典模型之一。
本文将使用MATLAB软件对GARCH模型在股票指数上的应用进行探讨，并展示如何使用GARCH模型对股票指数进行拟合与预测。
GARCH模型简介GARCH模型是由Robert F. Engle于1982年提出的，它是对ARCH模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）的一个扩展，用于描述时间序列数据中的异方差性。
在金融领域中，股票价格的波动通常表现为异方差性，即波动性会随着时间的变化而变化。
GARCH模型通过考虑过去一段时间内的波动性来预测未来的波动性，从而可以用来进行股票价格的波动预测。
MATLAB中的GARCH模型MATLAB软件提供了丰富的金融工具箱，可以方便地进行金融大数据的处理和分析。
在MATLAB中，使用GARCH模型可以通过Financial Toolbox中的garch函数进行实现。
用户可以通过该函数指定GARCH模型的阶数和参数，并进行模型的参数估计、模型的拟合和预测等操作。
下面我们将通过一个具体的股票指数实例来介绍如何使用MATLAB进行GARCH模型的拟合与预测。
具体实例我们将以上证指数为例来演示如何使用MATLAB对股票指数的波动进行预测。
假设我们已经获取了上证指数的日收益率数据，我们希望使用GARCH模型对其进行建模，并进行未来一段时间的波动性预测。
我们需要导入上证指数的日收益率数据，并对数据进行初步的处理，包括数据的处理和可视化等操作。
接下来，我们可以使用MATLAB的Financial Toolbox中的garch函数来建立GARCH模型，选择适当的模型阶数和参数。
基于MATLAB的自回归移动平均模型(ARMA)在股票预测中的应用
一
直 以来 股 市就变 化莫 测 ，而且越 来越 多 的人
研究 其 运行 的规律 ，目的是 为 了预 测股 市未 来 的发
１ 随机 过 程
在 研究 时 问序 列 之 前 首先 介 绍 一下 随 机过 程 ， 目的是 要把 时 间序列 的认 识 提高 到理 论 高度 ．时 间
序 列不 是 无 源之 水 ， 是 由随 机过 程 产生 的．只有 它
展． 但是影 响股市变 化的 因素太 多 ， 这使 得从理论 上
彻底 弄 清楚 股 市 的变化 变 得更 加 困难 ． Ｔ ＡＢ在 ＭＡ Ｌ
２１ 自回归 移动 平均 ｌＲ Ｉ ． Ａ ＭＡ模型
结 而成 的 自适 应 的非线 性 系统 ．因为 它具 有 高度 的 并行性 、高度 的非 线性 全局 作用 、 良好 的容错 性 与
联想 记忆 功能 和 十分 强 的 自适 应 、自学 习 功能 ，而
定 义 ：设 ｝ ＷＮ（， ２ 实 系数 多 项 式 ） 是 Ｏ ） ，
文 章 编 号 ：６ ４ ０ ７ （０ ００ － ０ ５ ０ １７ － ８４２ １）６ ０ ０ — ３
基 于 ｔ Ｉ Ｂ的 自回归 移 动 平 均模 型（Ｒ ） 股 票 Ｃ ． ￣ＴＡ Ａ ＭＡ在 预 测 中 的应 用
翟志荣， 白艳 萍
（ 大学理 学 院 ，山西 太原 ００ ５） 中北 ３０ １
摘 要： 利用时间 ・ ｔ 】 时刻的有效观测值去预测在 某个未来时刻 ｔｌ 在 ＋ 的值 ， 并建立 自回归移动平均（Ｒ ） Ａ ＭＡ
模型 ， ＭＡ Ｌ Ｂ为工具，亚泰集团 ３０个 交易 日的数据作为样本 ， 测 １ 以 ＴＡ ６ 预 ０天股 市的收盘价 ；并与含有一 个隐含 层的 Ｂ Ｐ网络模型进行 对比，结果表 明 自回归移动平均（ Ｒ Ａ 模型算法对短期股价预测的精度较 高． Ａ Ｍ ）
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基于MATLAB 股票市场的线性预测 摘要:随着计算技术和信息科学的飞速发展，信号处理逐渐发展成一门独立的学科，成为信息科学的重要组成部分，广泛应用在经济、金融等各种领域中，其中线性预测是最为广泛的一种方法。
本设计借助MATLAB 的技术工具软件对股票价格的数据信号图进行分析，来构造一个线性预测器。
并用MATLAB 生成一个豪华的界面，把线性预测的结果直观、明了的表现出来。
本设计在理解信号与系统基本原理的前提下，利用MATLAB 设计了一个线性预测系统，该系统利用一个离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器来解决属于预测建模等问题。
这是一个基于MATLAB 计算机仿真的股票线性预测模型，它用股票的开盘、收盘、最高、最低四种价位为源信号进行预测，可以选择滤波器的阶数来调整它的精确度，能够做到预测误差最小。
关键词：线性预测系统、MATLAB 、离散时间有限脉冲响应（FIR ）滤波器1.股票线性预测的原理本文设计一个系统，它能够单独的根据过去的值预测x[n]信号的将来值。
对于线性预测来说，这个系统是一个FIR 滤波器，它根据过去值的一种线性组合算出一个预测量：[][]∑=∧--=pk k k n a n X 1 （1-1）式1-1中的就是预测值。
因为用了信号先前的p 个值构成这种预测，所以这是一个p 阶预测器。
给定某一固定的滤波器阶p ，线性预测问题就是要确定一组滤波器系数，以使得“最好的”实现1-1的预测确实这个“最好”系数的最常用的准则是某些系数，使得总的平方预测误差达到最小：[][][]2121||||∑∑=∧=-==N n N n n x n x n e E （1-2）式1-2中，假设序列x[n]的长度为N ，有几个途径可以用来对k a 求解以使式1-2中E 最小。
最简单的方法是利用MATLAB 来解这个联立线性方程组。
假设N>P,这个线性预测问题可以转换成式1-3的矩阵形式。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡++=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡+++⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡--+-][]2[]1[][]2[]1[]1[][]1[]2[][]1[11N x p x p x N e p e p e a a N x p N x p x x p x x (1-3)式1-3还可以紧凑一些写成-Xa+e=x 。
这个方程用来对向量a 求解，以使总平方预测误差e ’*e 最小。
式1-3左边放一半减号是为了让“预测误差滤波器”能表示成e=Xa+x 。
2.利用matlab 实现股票预测的编程思想利用matlab 实现股票线性预测的编程流程图如图1所示。
图1 股票预测流程图首先根据信源X[n]构造矩阵X ，求出滤波器的系数k a ，得到第一个预测值，后重新构造矩阵X1,然后根据X1在循环回重新构造下一个矩阵X ，x 。
得到最终的预测值。
若已知信源x[n],求解系数k a ，则可根据上述流程求出x[n+1],x[n+2]等一系列预测值。
3.计算机仿真股票线性预测模型3.1模型简介本模型一共有两个主程序，分别做出主界面“股票线性预测”与预测界面“预测现场”。
主界面程序为feimain.m ,它调用了预测器界面程序highpan.m 在highpan.m 中又分别调用了子程序xtxs.m 来求解滤波器系数ak,子程序hqy_wav.m 来求解预测值，子程序gett.m 载入数据和四个信源，即开盘价Open.m 、收盘价Close21.m 、最高价High.m 与最低价Low.m 。
3.2使用简介当执行feimain.m 时，将出现一个主界面如图2所示。
图2 股票预测主界面点击“欢迎进入股市预测”按钮就可调出预测器界面，如图3所示。
图3 预测器界面点击“指导老师”或者“设计人员”菜单项都可弹出相应的姓名。
如图4所示。
图44主要编辑程序4.1主界面程序%主界面程序clc;nandy1=[0.5 0.5 0.5];nandy=[1 1 1];nandy2=[0.7 0.7 0.7];%设定图形界面h_mm=figure('name','股票预测界面',...'units','normalized','position',[0.2 0.2 0.5 0.3],...'menubar','none','numbertitle','off','C olor',nandy);%设定图形句柄的各项属性set(h_mm,'defaultuicontrolfontsize',13);set(h_mm,'defaultuicontrolbackgroundcolor',nandy2);set(h_mm,'defaultuicontrolunits','normalized');set(h_mm,'defaultuicontrolfontunits','pixels');set(h_mm,'defaultuicontrolfontname','隶书');h_text=uicontrol(h_mm,'style','text','string','Welcome toyou!','position',...[0.29 0.4 0.45 0.4],'backgroundcolor','w','fontsize',24);h_push=uicontrol(h_mm,'style','push','string','欢迎进入股票预测','position',...[0.31 0.3 0.4 0.18],'backgroundcolor',...[0.7 0.7 0.7],'fore','k','fontsize',18,'call','close,highpan');运行主程序后如图5点击“欢迎进入股票预测”按钮就可调用预测器主程序运行结果。
图 54.2预测器主程序nandy1=[0.6 0.6 0.6];nandy=[1 1 1];nandy2=[0.7 0.7 0.7];N1=10;N=10;hyh=1;%设置图形界面h_mm=figure('name','预测现场',...'units','normalized','position',[0.15 0.1 0.85 0.45],...'menubar','none','numbertitle','off','color',nandy);%设置图形句柄的各项属性set(h_mm,'defaultuicontrolfontsize',13);set(h_mm,'defaultuicontrolbackgroundcolor',nandy2);set(h_mm,'defaultuicontrolunits','normalized');set(h_mm,'defaultuicontrolfontunits','pixels');set(h_mm,’defaultuicontrolfontname','隶书');%设置轴对象h_axes1=axes('position',[0.09 0.4 0.4 0.5],'visible','on');grid on;h_axes2=axes('position',[0.58 0.4 0.4 0.5],'visible','on');grid on;%设定菜单h_menu1=uimenu(h_mm,'Label','指导老师¦');h_menu2=uimenu(h_mm,'Label','设计人员');zmenu=uimenu(h_menu1,'Label','');h_menu3=uimenu(h_menu2,'Label','徐海东','separator','on');%设定空间区域框h_framel=uicontrol(h_mm,'style','frame','position',...[0.06 0.03 0.9 0.23],'backgroundcolor',nandy1);%设定文本框h_editl=uicontrol(h_mm,'style','edit','position',[0.38 0.07 0.15 0.08],...'back','w','string','10','call',['N1=gett(h_editl,1);',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh)']);h_edit2=uicontrol(h_mm,'style','edit','position',[0.6 0.07 0.15 0.08],...'back','w','string','10','call',['N1=gett(h_edit2,1);',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh)']);Ijp=('N1=get(h_editl,"value")');%设定各种静态文本框h_text1=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.08 0.17 0.180.07],'string',...'预测类型','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_text2=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.35 0.17 0.180.07],'string',...'预测阶数','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_text3=uicontrol(h_mm,'style','text','position', [0.58 0.17 0.180.07],'string',...'预测周数','backgroundcolor',nandy1,'fore','w');h_push=uicontrol(h_mm,'style','push','position', [0.8 0.07 0.10.1],'string',...'¹关闭',’call’,’close’,'backgroundcolor',nandy1,'fore','w');%设定弹出框h_popupl=uicontrol(h_mm,'style','popup','string',...'最高价预测|最低价预测|开盘预测收盘预测',...'position',[0.08 0.13 0.210.03],'back','w','call',['num=gett(h_popupl,2);',...'if num==1,hyh=1;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==2,hyh=2;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==3,hyh=3;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,',...'if num==4,hyh=4;',...'hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);end,']);hqy_wav(h_axes1,h_axes2,N1,N,hyh);主程序调用出预测界面（如图6）。