㈠ MATLAB 如何導入股票數據，並畫出K線
需要幾個關鍵步驟 （函數應用需要自己多用help 學習）
1自己先下載原始數據格式 時間 開 高 低 收
1 讀取數據 xlsread 函數
[num,txt,raw]=xlsread(filename); % 『000001.xls'
Date=datenum(txt(5:length(txt),1)); %時間
OpenPrice=num(:,1); %開盤
HighPrice=num(:,2); %收盤
LowPrice=num(:,3);
ClosePrice=num(:,4);
Vol=num(:,5); %成交量
save Data Date OpenPrice HighPrice LowPrice ClosePrice Vol; %存儲mat文件 方便下次使用
candle(HighPrice,LowPrice,ClosePrice,OpenPrice,'r',Date,12)%高 低 收 開 紅色 時間 時間格式
㈡ MATLAB怎樣從新浪財經獲取股票交易數據.rar
股指免息配資，找林生熱線150146724678
㈢ matlab可以直接獲取國內股票或者期貨的歷史數據嗎
matlab可以直接獲取國內股票或者期貨的歷史數據嗎
：有個wdz程序，可免費輸出txt、csv格式的滬深等市場的全部歷史日線、10多年的5分鍾數據。你可先用你這個程序，免費輸出txt格式的對應數據，然後在matlab中讀取即可。
㈣ matlab中怎樣求sinA
MATLAB中默認是使用弧度，所以如A=30°，則需輸入sin(30/(180/pi)),然後回車就可看到結果,如下所示：
>> sin(30/(180/pi))
ans =
0.5000
希望能夠幫到你！
㈤ 如何用MATLAB獲取股票數據
該框架可為許多模型和優化方法產生具體的訓練方法。本文中，生成模型通過一個多層感知機傳遞隨機雜訊，且判別模型也是一個多層感知機。
這個特例稱為對抗的網路。這里，僅用反向傳播和 Dropout 來訓練模型，生成模型通過前向傳播來生成樣本。不需要近似推理和 Markov 鏈。
㈥ 如何用MATLAB對股票數據做聚類分析
直接調kmeans函數。
k = 3;%類別數
idx = kmeans(X, k);%idx就是每個樣本點的標號。
㈦ matlab怎麼提取股票復權數據
這和matlab沒多少關系，主要看你的行情軟體的介面函數，你應該去看下他們的幫助文檔。
㈧ 用matlab怎麼算股票價格的收益率，怎麼得出收益率的圖~
用matlab算股票價格的收益率的方法：
在matlab裡面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指數第t天的價格；
其中Xt-1是某股票或某指數第t-1天的價格.
股票收益率簡介：
股票收益率指投資於股票所獲得的收益總額與原始投資額的比率。股票得到投資者的青睞，是因為購買股票所帶來的收益。股票的絕對收益率就是股息，相對收益就是股票收益率。
㈨ matlab 如何從wind中獲取股票數據 收盤 開盤 最高 最低 交易量
所有的股市及時數據信息都在交易所或證監會,他們不開放數據給自己,自己是無法獲取的。
收市價又稱收盤價，通常指某種證券在證券交易所每個交易日里的最後一筆買賣成交價格。如果某種證券當日沒有成交，則採用Recently一成交價作為收盤價。初次上市的證券，以其上市前公開銷售的平均價格作為收盤價。如果證券交易所每日開前、後兩市，則會出現前市收盤價和後市收盤價，一般來說，證券交易所後市收盤價為當日收盤價。在我國深圳證券交易所和上海證券交易所，股票收市價的確定有所不同，深圳證券交易所股票收市價是以每個交易日最後一分鍾內的所有成交加權平均計算得出的，而上海證券交易所則以最後一筆成交價格作為收盤價。
開盤價又稱開市價，是指某種證券在證券交易所每個交易日開市後的第一筆每股買賣成交價格。世界上大多數證券交易所都採用成交額最大原則來確定開盤價。
如果開市後一段時間內（通常為半小時）某種證券沒有買賣或沒有成交，則取前一日的收盤價作為當日證券的開盤價。如果某證券連續數日未成交，則由證券交易所的場內中介經紀人根據客戶對該證券買賣委託的價格走勢提出指導價，促使成交後作為該證券的開盤價。在無形化交易市場中，如果某種證券連續數日未成交，以前一日的收盤價作為它的開盤價。
股市成交量為股票買賣雙方達成交易的數量，是單邊的，例如，某隻股票成交量為十萬股，這是表示以買賣雙方意願達成的，在計算時成交量是十萬股，即：買方買進了十萬股，同時賣方賣出十萬股。而計算交易量則雙邊計算，例如買方十萬股加賣方十萬股，計為二十萬股。股市成交量反映成交的數量多少。一般可用成交股數和成交金額兩項指標來衡量。目前深滬股市兩項指標均能顯示出來。
㈩ matlab如何讀取股票數據
matlab如何讀取股票數據
該框架可為許多模型和優化方法產生具體的訓練方法。本文中，生成模型通過一個多層感知機傳遞隨機雜訊，且判別模型也是一個多層感知機。
這個特例稱為對抗的網路。這里，僅用反向傳播和 Dropout 來訓練模型，生成模型通過前向傳播來生成樣本。不需要近似推理和 Markov 鏈。