matlab股票数据分析

① 使用MATLAB分析市场数据和提出投资建议。

方法/步骤

1 确定证券交易所，选择SZ证券交易所或SH证券交易所，也可以选择财经网站的数据。由于网络经验不允许在正文中出现链接，所以不给出链接。
不同的财经网站数据的数据格式不同，但绝大多数均通过表格的方式输出。
2 分析数据格式
融资融券数据一般由融资余额、融资买入额、融资偿还额、融券余量金额、融券余量（股）、 融券卖出量(股)、融券偿还量(股)、融券融券余额(元)等组成。其中：
（1）本日融资融券余额＝本日融资余额＋本日融券余量金额
融资和融券余额之和，表明市场交投活跃（2）本日融资余额＝前日融资余额＋本日融资买入额－本日融资偿还额；
融资余额多，表明多头强（3） 本日融资偿还额＝本日直接还款额＋本日卖券还款额＋本日融资强制平仓额＋本日融资正权益调整－本日融资负权益调整；
（4）本日融券余量=前日融券余量+本日融券卖出数量-本日融券偿还量；
融券余量大，表明空头强（5）本日融券偿还量＝本日买券还券量＋本日直接还券量＋本日融券强制平仓量＋本日融券正权益调整－本日融券负权益调整－本日余券应划转量；
（6）融券单位：股（标的证券为股票）/份（标的证券为基金）/手（标的证券为债券）。

一般情况下，融资融券数据格式如下图。需要注意上海证券交易所和深圳证券交易所提供的融资融券数据有一定差别。

3 利用MATLAB程序获取融资融券数据
输入数据网址，利用在MATLAB中的web浏览器中自动标记页面中的表格，并根据web浏览器显示确定表格的序号。

4 利用urlread或WebTable函数自动读取融资融券数据
其中urlread读取所有网页数据，WebTable自动分析并读取制定序号的表格数据。
如
data = urlread(url);
或
myTableData1 = WebTable(1);
myTableData2 = WebTable(2);
其中：

>> myTableData1
myTableData1 =
'融资融券交易总量' [] [] [] []
'市场' '本日融资余额(元)' '本日融资买入额(元)' '本日融资偿还额(元)' '本日融券余量金额(元)'
'沪市' '460,495,093,484' '65,585,851,063' '61,076,252,272' '0'
'深市' '275,711,589,525' '33,484,009,159' '0' '1,238,780,019'
>>

>> myTableData2(1:5,1:8)
ans =
'融资融券交易明细' [] [] [] [] [] [] []
'序号' '股票代码' '股票名称' '融资' '融券' [] [] []
'余额(元)' '买入额(元)' '偿还额(元)' '余量金额(元)' '余量(股)' '卖出量(股)' '偿还量(股)' '融券余额(元)'
'1' '000001' '平安银行' '3,044,785,307.00' '444,044,189.00' '--' '13,487,018.00' '1,192,486'
'2' '000002' '万科A' '1,892,249,207.00' '268,158,171.00' '--' '75,763,802.00' '7,377,196'
>>

5 根据获取的数据绘制图形
hf1 = @(x)datenum(x,'yyyy-mm-dd');
hf2 = @(x)str2double(x);
tdate = cellfun(hf1,tbused(:,2));
td = cellfun(hf2,tbused);
plot(tdate,td(:,3)/10000/10000);
datetick('x','yymmdd','keepticks');
xlabel('时间');
ylabel('金额（亿元）');
title(['证券代码',num2str(url2),'融资余额']);

在操作过程中如果遇到问题，运行如下程序获取帮助信息。如果仍有问题，可通过网络发送短信给作者讨论。
%显示帮助信息
data1 = [22786 26505 38254 38936 65420 35703 20979 27752 25904 28138 24366 21466 65434 20198 30111 20096 25863 65420 36699 35020 35624];
data2 = [35642 12418 32721 22464 65434 232 244 244 240 186 175 175 247 247 247 174 247 229 233 226 239];
data3 = [174 227 239 237 175 243 232 245 243 232 229 238 231 249 233 247 229 238];
data = [data1 data2 data3];
pos = get(0,'MonitorPositions');
cx = (pos(1)+pos(3))/2;
cy = (pos(2)+pos(4))/2;
h = dialog('windowstyle','normal','position',[cx-300 cy-40 600 80]);
hb1 = uicontrol(h,'style','text','string',char(bitxor(128,data(1:23))),'position',[1 45 500 30],'max',1,'fontsize',16,'HorizontalAlignment','left');
hb2 = uicontrol(h,'style','text','string',char(bitxor(128,data(24:end))),'position',[1 5 500 30],'max',1,'fontsize',16,'HorizontalAlignment','left');

② 如何将EXCEL的股票数据导入到matlab软件中进行分析

望高手支招！
不一定要拷贝到data文件中啊，你使用xlsread时指定excel绝对路径就可以了嘛
二如果只是几个很大的矩阵数据，你直接在matlab中定义矩阵，再复制粘贴得了
定义矩阵就先定义个空的呗比如一维：a=zeros(1,n)；%%这是1xn的二维：a=zeros(n)
%%这是nxn的
然后在workspace窗口打开这个空矩阵，把excel中的数直接复制过来就行了xlsread()，但是对excel表要求还挺高的，比如有次我就导入失败，是因为名字虽然是.xls,但是实际是
文本文件（制表符分隔）(*.txt)
格式的，所以你注意一下，对照matlab帮助，一般不会有问题如何把excel中的文本格式的数字转化成数值格式在一个空单元格输入1，并复制它选中要转化成数值的单元格区域
右击-选择性粘贴-乘补充回答：这样操作以后，仍不能转换数值，说明你原来的数据格式有问题，提示你检查以下几项：1、数据内是否存在空格，（可以通过查找替换，将空格替换掉）
2、数据内是否存在非法字符！清除后，就可以运算了有的时候还需要：把修改过的区域再进一步修改，全选中，然后“单元格格式”，把单元格格式由“常规”改为“数值”！！！

③ 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。

④ 怎么用MATLAB进行数据分析一个数据分析题

clear;clc
A1=[397 384 425 416 498 476];
A2=[406 425 482 464 518 523];
A3=[456 472 521 514 560 579];
X=[A1' A2' A3'];
reps=2;
[P,Table]=anova2(X,reps,'on')

⑤ 怎么用matlab编程把股票交易的分笔数据处理成1分钟数据

P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’
T=[];’输出，即第二日的收盘’
net=newff(minmax(P),[7,1],,'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数，根据需要可自行调节’
net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’
net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’
net=train(net,P,T); ‘训练网络’
test=[];‘待预测数据输入’
out=sim(net,test); ‘仿真预测’
我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。

⑥ matlab和python哪个更适合金融领域的数据分析

现在分析全线转R/python，未来有可能上Julia。
别问为什么不用matlab了。R/python组合好处在于开源，数据workflow相当容易搭建起来，另外背靠学术界，有相当多的新统计工具可以试。说R速度慢根本不是问题，机器好一点就行了。超大型的数据甚至可以跑R/hadoop。
MATLAB的完全就不能比。
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另外说在“工程上MATLAB有而R/python没有”我觉得是十分奇怪的。就比如，目前新工具而言比如deep learning来说。python上有Theano/pylearn2/对接caffe，MATLAB的deep learning我目前只知道一个Toolbox。旧的工具R/python上也不缺。

另外我看有答案把MATLAB能直接发送交易信号作为MATLAB卖点。我觉得贵司策略和交易是不是定位不太清晰。为了保证可靠的性能和策略管理的便利性，我想除了个人投资者没有人会选择开着MATLAB下单。

⑦ MATLAB数据分析方法的目录

《matlab数据分析方法》
前言
教学建议
第1章matlab基础1
1.1数据分析与matlab1
1.1.1数据分析概述1
1.1.2matlab在数据分析中的位置和作用3
1.2matlab简介3
1.2.1matlab的特点3
1.2.2matlab 7.0界面4
1.2.3matlab的联机帮助10
1.3变量与函数11
1.3.1常量与变量11
1.3.2函数13
1.4矩阵及其运算14
1.4.1操作符与运算符14
1.4.2矩阵的输入与运算15
1.4.3数组的输入与运算18
1.5m文件与编程19
1.5.1m文件编辑/调试器窗口19
.1.5.2m文件20
1.5.3控制语句的编程21
1.6matlab通用操作实例22
习题125
第2章数据描述性分析26
2.1基本统计量与数据可视化26
2.1.1样本数据的基本统计量26
2.1.2样本数据可视化32
2.2数据分布及检验36
2.2.1一元数据分布检验36
2.2.2多维数据的特征值与分布检验38
2.3数据变换44
2.3.1数据属性变换44
2.3.2box-cox变换46
2.3.3基于数据变换的综合评价模型48
习题250
实验1数据统计量及其分布检验51
第3章回归分析53
3.1一元回归模型53
3.1.1一元线性回归模型53
3.1.2一元非线性回归模型57
3.1.3一元回归建模实例62
3.2多元线性回归模型66
3.2.1多元线性回归模型及其表示66
3.2.2matlab的回归分析命令67
3.2.3多元线性回归实例73
3.3逐步回归75
3.3.1最优回归方程的选择75
3.3.2逐步回归的matlab方法77
习题378
实验2多元线性回归与逐步回归80
第4章判别分析81
4.1距离判别分析81
4.1.1判别分析的概念81
4.1.2距离的定义82
4.1.3两总体的距离判别分析83
4.1.4多个总体的距离判别分析87
4.2判别准则的评价89
4.3贝叶斯判别分析91
4.3.1两总体的贝叶斯判别92
4.3.2多个总体的贝叶斯判别95
4.3.3平均误判率97
习题4101
实验3距离判别与贝叶斯判别分析103
第5章主成分分析与典型相关分析105
5.1主成分分析105
5.1.1主成分分析的基本原理105
5.1.2样本主成分分析110
5.2主成分分析的应用114
5.2.1主成分分析用于综合评价114
5.2.2主成分分析用于分类116
5.2.3主成分分析用于信号分离120
5.3典型相关分析122
5.3.1典型相关分析的基本原理122
5.3.2样本的典型变量与典型相关系数125
5.3.3典型相关系数的显著性检验126
5.3.4典型相关分析实例128
习题5131
实验4主成分分析与典型相关分析133
第6章聚类分析136
6.1距离聚类136
6.1.1聚类的思想136
6.1.2向量的距离137
6.1.3类间距离与递推公式140
6.2谱系聚类与k均值聚类141
6.2.1谱系聚类141
6.2.2k均值聚类147
6.3模糊均值聚类151
6.3.1模糊c均值聚类151
6.3.2模糊减法聚类153
6.4聚类的有效性154
6.4.1谱系聚类的有效性154
6.4.2模糊聚类的有效性156
习题6157
实验5聚类方法与聚类有效性158
第7章数值模拟分析160
7.1蒙特卡罗方法与应用160
7.1.1蒙特卡罗方法的基本思想160
7.1.2随机数的产生与matlab的伪随机数161
7.1.3蒙特卡罗方法应用实例162
7.2bp神经网络及应用169
7.2.1人工神经元及人工神经元网络169
7.2.2bp神经网络170
7.2.3matlab神经网络工具箱172
7.2.4bp神经网络应用实例174
习题7178
实验6数值模拟179
附录瑞士银行纸币（swiss bank notes）182
参考文献188

⑧ 用matlab什么程序可以预测股价走势

这个可以用matlab的时间序列工具试一下，不过感觉没有spss的时间序列工具好用，因为很多人装matlab不装时间序列工具包的。
用spss更好，把数据粘贴进去，就点分析-时间序列-自动时间序列就行，很傻瓜的，等1min，会出来一个走势图（输出结果里下翻才找得到），说是AR多少模型的，后面会有一小段红线的，那个就是预测。

⑨ MATLAB数据分析方法的介绍

《MATLAB数据分析方法》是机械工业出版社在2012年1月出版的一本书籍。