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matlab金融股票

发布时间: 2022-05-15 15:02:45

㈠ 用matlab怎么算股票价格的收益率,怎么得出收益率的图~

1、用matlab算股票价格的收益率的方法,比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例):
在matlab里面通常指令是:log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格;
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.

2、制作收益率曲线图的步骤如下,比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例):
1.在A1中输入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中输入公式=NORMDIST(A1,0,1,0)。
3.下拉并分别将以上两个公式复制到A25和B25。
4.插入“XY _⒌阃",A列为X轴,B列为Y轴,选择散点图类型为带平滑线的散点图。

(1)matlab金融股票扩展阅读:
一、如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布:
比如(以联想V14十代酷睿笔记本电脑,Windows10为例)先导入数据,然后取收盘价的对数值即y=ln(y)
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计。

二、股票收益率是反映股票收益水平的指标
1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。
本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%

2、股票投资者持有股票的时间有长有短,股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。
持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%

3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降,正是由于拆股后股票价格要进行调整,因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。
拆股后持有期收益率=(调整后的资本所得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100% 对于长期投资形式的股票投资,其投资收益的确认有两种方法:
一种是成本法,即按被投资企业发放的股利确定为投资企业的投资收益。
另一种方法是权益法,指投资企业所投股份在被投资企业中占到一定比例,可以对它具有控制、共同控制或重大影响时,应采用权益法进行核算。

㈡ 如何使用matlab建立股票交易模型

您好,针对您的问题,国泰君安上海分公司给予如下解答

能否麻烦您把问题再详细点叙述,或者直接与我们联系,人工解答。

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回答人:国泰君安证券上海分公司理财顾问曾经理
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如仍有疑问,欢迎向国泰君安证券上海分公司官网或企业知道平台提问。

㈢ 如何在matlab中编写股市macd的计算方法

你的公式太不明确,需要知道太多量才能计算得到要的结果
下面是根据你上面写的模糊的公式编的,有问题可以Hi我。

function [DI,DIF,DEA,BAR,MACD]=stocks(tmaxi,tci,tmini,EMA12_y,EMA26_y,DIF_9,MACD_y)
%需要知道的量
%1.当日最高指数tmaxi
%2.当日收盘指数tci
%3.当日最低指数tmini
%4.昨日的12日EMA:EMA_12
%5.昨日的26日EMA:EMA_26
%6.最近9日的DIF:DIF_9
%7.昨日的MACD:MACD_y
%当然如果给出前面9个或者EMA12,26
%之后的就可以计算了
DI=[tmaxi,tci,tmini*2];
L12=0.1538;
L26=0.0741;
EMA12=L12*tci+11/13*EMA12_y;
EMA26=L26*tci+25/26*EMA26_y;
DIF=EMA12-EMA26;
DEA=sum(DIF_9)/9;
BAR=DIF-DEA;
MACD=DIF-DIF(end)*0.2+MACD_y;
MACD_y=[MACD_y,MACD];
MACD_y(1)=[];
end

㈣ matlab可以直接获取国内股票或者期货的历史数据吗

matlab可以直接获取国内股票或者期货的历史数据吗
:有个wdz程序,可免费输出txt、csv格式的沪深等市场的全部历史日线、10多年的5分钟数据。你可先用你这个程序,免费输出txt格式的对应数据,然后在matlab中读取即可。

㈤ 如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布

先导入数据,然后取收盘价的对数值即y=ln(y)
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计