㈠ MATLAB 如何导入股票数据，并画出K线
需要几个关键步骤 （函数应用需要自己多用help 学习）
1自己先下载原始数据格式 时间 开 高 低 收
1 读取数据 xlsread 函数
[num,txt,raw]=xlsread(filename); % ‘000001.xls'
Date=datenum(txt(5:length(txt),1)); %时间
OpenPrice=num(:,1); %开盘
HighPrice=num(:,2); %收盘
LowPrice=num(:,3);
ClosePrice=num(:,4);
Vol=num(:,5); %成交量
save Data Date OpenPrice HighPrice LowPrice ClosePrice Vol; %存储mat文件 方便下次使用
candle(HighPrice,LowPrice,ClosePrice,OpenPrice,'r',Date,12)%高 低 收 开 红色 时间 时间格式
㈡ MATLAB怎样从新浪财经获取股票交易数据.rar
股指免息配资，找林生热线150146724678
㈢ 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。
㈣ matlab中怎样求sinA
MATLAB中默认是使用弧度，所以如A=30°，则需输入sin(30/(180/pi)),然后回车就可看到结果,如下所示：
>> sin(30/(180/pi))
ans =
0.5000
希望能够帮到你！
㈤ 如何用MATLAB获取股票数据
该框架可为许多模型和优化方法产生具体的训练方法。本文中，生成模型通过一个多层感知机传递随机噪声，且判别模型也是一个多层感知机。
这个特例称为对抗的网络。这里，仅用反向传播和 Dropout 来训练模型，生成模型通过前向传播来生成样本。不需要近似推理和 Markov 链。
㈥ 如何用MATLAB对股票数据做聚类分析
直接调kmeans函数。
k = 3;%类别数
idx = kmeans(X, k);%idx就是每个样本点的标号。
㈦ matlab怎么提取股票复权数据
这和matlab没多少关系，主要看你的行情软件的接口函数，你应该去看下他们的帮助文档。
㈧ 用matlab怎么算股票价格的收益率，怎么得出收益率的图~
用matlab算股票价格的收益率的方法：
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.
股票收益率简介：
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
㈨ matlab 如何从wind中获取股票数据 收盘 开盘 最高 最低 交易量
所有的股市及时数据信息都在交易所或证监会,他们不开放数据给自己,自己是无法获取的。
收市价又称收盘价，通常指某种证券在证券交易所每个交易日里的最后一笔买卖成交价格。如果某种证券当日没有成交，则采用Recently一成交价作为收盘价。初次上市的证券，以其上市前公开销售的平均价格作为收盘价。如果证券交易所每日开前、后两市，则会出现前市收盘价和后市收盘价，一般来说，证券交易所后市收盘价为当日收盘价。在我国深圳证券交易所和上海证券交易所，股票收市价的确定有所不同，深圳证券交易所股票收市价是以每个交易日最后一分钟内的所有成交加权平均计算得出的，而上海证券交易所则以最后一笔成交价格作为收盘价。
开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔每股买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。
如果开市后一段时间内（通常为半小时）某种证券没有买卖或没有成交，则取前一日的收盘价作为当日证券的开盘价。如果某证券连续数日未成交，则由证券交易所的场内中介经纪人根据客户对该证券买卖委托的价格走势提出指导价，促使成交后作为该证券的开盘价。在无形化交易市场中，如果某种证券连续数日未成交，以前一日的收盘价作为它的开盘价。
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。目前深沪股市两项指标均能显示出来。
㈩ matlab如何读取股票数据
matlab如何读取股票数据
该框架可为许多模型和优化方法产生具体的训练方法。本文中，生成模型通过一个多层感知机传递随机噪声，且判别模型也是一个多层感知机。
这个特例称为对抗的网络。这里，仅用反向传播和 Dropout 来训练模型，生成模型通过前向传播来生成样本。不需要近似推理和 Markov 链。