數學建模matlab股票交易回測

『壹』 數學建模股票題，難

2.20 600股

這個問題好理解 但是字數少了 解釋不清 有時候要取兩個價位之間的平均數的 總的原則就是在集合競價時成交量最大原則 具體細節可以去網路擺一下

『貳』 大學的老師說學會數學建模能在股市賺很多錢，是真的嗎

要是賺了很多錢他還用出來教學么

『叄』 數學建模套用網上的matlab代碼後要如何修改成自己的代碼

三次數模國獎路過，曾經單挑過兩次國賽（第三次有一個負責編程的同學給予我很大的幫助）。稍微談談編程這一塊的經驗吧，現在臨近美賽，時間也不多了。最高票回答適合長時間准備(至少有一個從校內賽到國賽的周期，我就談談只剩下一個月不到應該如何准備編程這一塊工作吧)。
編程的同學，主要是把建模同學的思想給生產出結果，也就是輸出一定的東西，可以是圖，可以是表可以是數據等等。當你隨便打開一本數模書(比如司守奎老師寫的《數學建模演算法與應用》這本書)，你會被裡面的Matlab，lingo等代碼嚇住，尤其是以前不怎麼編程的同學來說更為如此。所以數模三個部分，很多同學會覺得編程非常難以上手。
其實，負責編程的同學，並不是說比誰代碼寫得長，誰代碼寫得好，而是應該為建模的同學提供一個結果（只從數模拿獎（功利的角度出發）無論結果的好壞，甚至是否有結果，在比賽即將結束的時刻，都應該給建模隊友一個所得過去的「答案」），所以可以在做一些數模問題的時候，用一些較為「傻瓜」的軟體，比如SPSS，這個軟體可以解決統計學中的很多問題，比如2012年的國賽葡萄酒評價問題，這道題就是使用SPSS的代表。所以說，以其說是會編程，不如說是應該會使用相關軟體，讓所建模型輸出一個不錯的結果。還有作圖軟體Origin，在進行一些簡單的作圖時候，可以使用Origin而沒有必要去使用Matlab進行畫圖，一般情況下，在問題不太復雜的時候，是沒有必要使用Matlab的。還有一款軟體叫做Visio，這款軟體是畫流程圖的利器，比如說寫完一段程序附上程序框圖，或者用系統動力學解決一個問題時畫的系統流圖，得到的效果都是非常棒的（PS：初次學習建模的同學，無論如何一定要在Matlab上面下一點功夫，即使沒有辦法掌握，也需要知道如何修改別人的優秀程序，為我所用）。
如果真的想短期學會一個真正需要編程的語言，還是選Matlab吧，雖然在短時間之類，你是無法把這門語言學到精通，但是只要知道Matlab的語法規律，以及一些基本功能，一些基本的工具箱就足夠了，這里推薦兩本書，一本是《Matlab完全自學一本通》這本書上面基本上包含了可以用得到的功能，至少是基礎功能。在數模上面，可以司守奎老師寫的《數學建模演算法與應用》這本書，一般常用模型的代碼都給出來了。還有一個最關鍵的是，比賽前，多看看別人寫的優秀論文。不管是國賽還是美賽，都有著優秀論文集，看看別人寫的論文還有別人的代碼，爭取找到一些靈感。
在比賽的過程中，如果什麼地方卡住了，一定不要蒙著頭想，應該即使去相關論壇查找一些使用技巧，當然Matlab自身的幫助文檔也是挺不錯的。
多說一句話，LaTeX是寫作排版用的，雖然也是類似於編程語言，不建議編程的人去學習，應該去鼓勵寫作的同學學習LaTeX，編程的同學應該和建模的同學好好合作，合力把比賽題目拿下。
看到數學建模老司機（國一優秀論文獲得者，深圳杯獲得者，SAS大賽冠軍）的回答了，SPSS在這幾年的國賽的賽題（2014,2015,2016）當中確實比較難使用了，問題基本上都是純物理類問題（2014航天，2015球面天文學，2016受力分析）而且SPSS還有一個非常強大的競爭對手SAS的存在。至少是國賽A題，一般都是需要自己踏踏實實建模，最後使用Matlab實現。但是，A題由於過於考察建模的實力，因此一些非理工科的學生往往望而怯步。
R，Python以及SAS作為數據分析時代的新興語言，大家可以有空的時候學一學。由於現在有一個SAS數據分析大賽（由匯豐銀行贊助，SAS公司主辦）搞的還不錯，大家可以學一學SAS然後去這個比賽中練一練手。參加過蠻多的比賽，還是發現SAS舉辦的這個數據分析競賽（尤其是決賽）給我的參賽體驗非常地好。
其實，如果單純從拿獎的角度來說，某些問題，尤其是國賽B題， 美賽E、F題對於程序要求不高的情況下，可以適當地使用現有的模型理論對具體問題進行分析。但是，從2014年開始每一年國賽A題基本上都很難找到可以直接套用的模型（雖然2016年的系泊系統在知網上面有很多現成的研究結果，但是往往不是太復雜，就是和題目分析的背景有點不太一樣），這也是我前面說為什麼對於沒有經歷過理工科訓練的學生很容易望而怯步的原因。所以，我覺得如果你想做好A題，在近些年A題越來越需要自己建模，自己使用一定的軟體實現的大環境下，建議有一定改編現有程序的能力。

『肆』 數學建模中關於股票走勢的模型有哪些

創新杯，同糾結中

『伍』 數學建模MATLAB代碼，灰色模型和一元線性回歸模型 急需！

clc
year=1:10;
p=[
46.2 1
32.6 2
26.7 3
23.0 4
20.0 5
18.9 6
17.5 7
16.3 8
15.2357 9
14.4650 10
]';
t=[
32.6
26.7
23.0
20.0
18.9
17.5
16.3
15.2357
14.4650
13.8732
]';
%對原始數據進行規范化處理
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt]=prestd(p,t);
%建立相應的BP網路
net = newff(minmax(pn),[7,1],{'tansig' 'purelin' },'traingdx');
%訓練網路
net.trainParam.epochs = 2000;
net.trainParam.goal = 0.0001;
net = train(net,pn,tn);
%對訓練後的網路進行模擬
an=sim(net,pn);
a=poststd(an,meant,stdt);
% 繪制模擬後圖像
plot(year,t,'b',year,a,'r');
title('模擬後圖像')
p_new=[13.5 13]';
pn_new=trastd(p_new,meanp,stdp);
an_new=sim(net,pn_new);
a=poststd(an_new,meant,stdt)
這是神經網路，你可以試一試……預測數據

『陸』 求數學建模裡面詳細的幾大預測方法及matlab代碼。。

可以到數學中國下載，像灰色演算法之類的各種預測演算法的簡介，代碼都有共享的。

『柒』 股票問題 用MATLAB做數學建模

%文件vol.m
function f=vol(x);
A = [2.10 2.20 2.30 2.35 2.40];;
Ap = [200 400 500 600 100];

B = [2.00 2.10 2.20 2.30 2.40];
Bp = [800 600 300 300 100];

f = -min(sum(Ap(A <= x)), sum(Bp(B >= x)));
%------------------------------------------

>> [x fval] = fminsearch('vol',2.3)

x =

2.3000

fval =

-400

你說的低於和高於我理解成小於等於與大於等於了,不對的話在函數最後一行自己改

『捌』 數學建模 用哪個版本的matlab比較好在哪裡有下

並沒有說哪一個版本更適合的，軟體本質上只是一種工具。新版本的和舊版本的部分的程序是不一樣的，不過影響不大。也有2013版的，但是破解版的很難找。更多的是根據系統的不同選擇不同版本。matlab吧里有相關資源。
對於xp系統，建議安裝MATLAB 6.5，並且找一找release13的版本，優點：佔用空間小，壓縮文件只要600M左右。
對於win 7系統，建議安裝MATLAB 2010a版本，或者MATLAB 2010b版本。
注意：win7系統有32和64位的區別，下載是要對應。
工具箱的話，一般是全部安裝的，我們使用matlab都是使用別人已經寫好的程序那些程序會調用一些工具箱，你的激活碼的不同，會導致你所能安裝的工具箱也會有所不同。有部分工具箱缺失的話，可以下載後插進去就行了。

『玖』 選股策略回測用 Matlab 好還是用 Python 好

都是工具，也都可以開發選股策略的回測，推薦Python.理由：Python免費且開源Python編程語言簡潔優美Python有眾多的量化包，包括獲取數據、處理數據、回測、風險分析。目前國外、國內很多平台和項目都是使用PythonPython開發策略，簡潔高效，這里舉幾個例子：1.[量化學堂-策略開發]金叉死叉策略2.[量化學堂-策略開發]海龜策略3.[量化學堂-策略開發]淺談小市值策略4.[量化學堂-策略開發]多頭排列回踩買入策略5.[量化學堂-策略開發]藉助talib使用技術分析指標來炒股6.[量化學堂-策略開發]大師系列之價值投資法7.[量化學堂-策略開發]事件驅動策略（基於業績快報）8.[量化學堂-策略開發]基於協整的配對交易9.[量化學堂-策略開發]使用cvxopt包實現馬科維茨投資組合優化:以一個股票策略為例這些策略涵蓋了股票量化主要的策略類型，但是使用Python語言，每個策略代碼都不多。

『拾』 如何利用matlab對交易策略進行回測

這個很簡單啊，我現在就在用matlab做期貨量化的回測呢
關鍵的構成：
一是：形成自己策略的思想和流程圖
二是：從TB或者其他軟體中導出需要的tick等級別的數據，根據自己的思想和流程圖編輯程序，最好多使用function函數句柄，是程序的可適性增強。
三是：繪制圖片，plot，mesh或者GUI，來觀測自己參數對策略的影響，進而進一步完善策略
四是：多用cell元胞數組，根據TB等回測報告形成自己的測試報告，比如空多盈虧，回撤等等。