数学建模matlab股票交易回测

『壹』 数学建模股票题，难

2.20 600股

这个问题好理解 但是字数少了 解释不清 有时候要取两个价位之间的平均数的 总的原则就是在集合竞价时成交量最大原则 具体细节可以去网络摆一下

『贰』 大学的老师说学会数学建模能在股市赚很多钱，是真的吗

要是赚了很多钱他还用出来教学么

『叁』 数学建模套用网上的matlab代码后要如何修改成自己的代码

三次数模国奖路过，曾经单挑过两次国赛（第三次有一个负责编程的同学给予我很大的帮助）。稍微谈谈编程这一块的经验吧，现在临近美赛，时间也不多了。最高票回答适合长时间准备(至少有一个从校内赛到国赛的周期，我就谈谈只剩下一个月不到应该如何准备编程这一块工作吧)。
编程的同学，主要是把建模同学的思想给生产出结果，也就是输出一定的东西，可以是图，可以是表可以是数据等等。当你随便打开一本数模书(比如司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书)，你会被里面的Matlab，lingo等代码吓住，尤其是以前不怎么编程的同学来说更为如此。所以数模三个部分，很多同学会觉得编程非常难以上手。
其实，负责编程的同学，并不是说比谁代码写得长，谁代码写得好，而是应该为建模的同学提供一个结果（只从数模拿奖（功利的角度出发）无论结果的好坏，甚至是否有结果，在比赛即将结束的时刻，都应该给建模队友一个所得过去的“答案”），所以可以在做一些数模问题的时候，用一些较为“傻瓜”的软件，比如SPSS，这个软件可以解决统计学中的很多问题，比如2012年的国赛葡萄酒评价问题，这道题就是使用SPSS的代表。所以说，以其说是会编程，不如说是应该会使用相关软件，让所建模型输出一个不错的结果。还有作图软件Origin，在进行一些简单的作图时候，可以使用Origin而没有必要去使用Matlab进行画图，一般情况下，在问题不太复杂的时候，是没有必要使用Matlab的。还有一款软件叫做Visio，这款软件是画流程图的利器，比如说写完一段程序附上程序框图，或者用系统动力学解决一个问题时画的系统流图，得到的效果都是非常棒的（PS：初次学习建模的同学，无论如何一定要在Matlab上面下一点功夫，即使没有办法掌握，也需要知道如何修改别人的优秀程序，为我所用）。
如果真的想短期学会一个真正需要编程的语言，还是选Matlab吧，虽然在短时间之类，你是无法把这门语言学到精通，但是只要知道Matlab的语法规律，以及一些基本功能，一些基本的工具箱就足够了，这里推荐两本书，一本是《Matlab完全自学一本通》这本书上面基本上包含了可以用得到的功能，至少是基础功能。在数模上面，可以司守奎老师写的《数学建模算法与应用》这本书，一般常用模型的代码都给出来了。还有一个最关键的是，比赛前，多看看别人写的优秀论文。不管是国赛还是美赛，都有着优秀论文集，看看别人写的论文还有别人的代码，争取找到一些灵感。
在比赛的过程中，如果什么地方卡住了，一定不要蒙着头想，应该即使去相关论坛查找一些使用技巧，当然Matlab自身的帮助文档也是挺不错的。
多说一句话，LaTeX是写作排版用的，虽然也是类似于编程语言，不建议编程的人去学习，应该去鼓励写作的同学学习LaTeX，编程的同学应该和建模的同学好好合作，合力把比赛题目拿下。
看到数学建模老司机（国一优秀论文获得者，深圳杯获得者，SAS大赛冠军）的回答了，SPSS在这几年的国赛的赛题（2014,2015,2016）当中确实比较难使用了，问题基本上都是纯物理类问题（2014航天，2015球面天文学，2016受力分析）而且SPSS还有一个非常强大的竞争对手SAS的存在。至少是国赛A题，一般都是需要自己踏踏实实建模，最后使用Matlab实现。但是，A题由于过于考察建模的实力，因此一些非理工科的学生往往望而怯步。
R，Python以及SAS作为数据分析时代的新兴语言，大家可以有空的时候学一学。由于现在有一个SAS数据分析大赛（由汇丰银行赞助，SAS公司主办）搞的还不错，大家可以学一学SAS然后去这个比赛中练一练手。参加过蛮多的比赛，还是发现SAS举办的这个数据分析竞赛（尤其是决赛）给我的参赛体验非常地好。
其实，如果单纯从拿奖的角度来说，某些问题，尤其是国赛B题， 美赛E、F题对于程序要求不高的情况下，可以适当地使用现有的模型理论对具体问题进行分析。但是，从2014年开始每一年国赛A题基本上都很难找到可以直接套用的模型（虽然2016年的系泊系统在知网上面有很多现成的研究结果，但是往往不是太复杂，就是和题目分析的背景有点不太一样），这也是我前面说为什么对于没有经历过理工科训练的学生很容易望而怯步的原因。所以，我觉得如果你想做好A题，在近些年A题越来越需要自己建模，自己使用一定的软件实现的大环境下，建议有一定改编现有程序的能力。

『肆』 数学建模中关于股票走势的模型有哪些

创新杯，同纠结中

『伍』 数学建模MATLAB代码，灰色模型和一元线性回归模型 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
]';
%对原始数据进行规范化处理
[pn,meanp,stdp,tn,meant,stdt]=prestd(p,t);
%建立相应的BP网络
net = newff(minmax(pn),[7,1],{'tansig' 'purelin' },'traingdx');
%训练网络
net.trainParam.epochs = 2000;
net.trainParam.goal = 0.0001;
net = train(net,pn,tn);
%对训练后的网络进行仿真
an=sim(net,pn);
a=poststd(an,meant,stdt);
% 绘制仿真后图像
plot(year,t,'b',year,a,'r');
title('仿真后图像')
p_new=[13.5 13]';
pn_new=trastd(p_new,meanp,stdp);
an_new=sim(net,pn_new);
a=poststd(an_new,meant,stdt)
这是神经网络，你可以试一试……预测数据

『陆』 求数学建模里面详细的几大预测方法及matlab代码。。

可以到数学中国下载，像灰色算法之类的各种预测算法的简介，代码都有共享的。

『柒』 股票问题 用MATLAB做数学建模

%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

你说的低于和高于我理解成小于等于与大于等于了,不对的话在函数最后一行自己改

『捌』 数学建模 用哪个版本的matlab比较好在哪里有下

并没有说哪一个版本更适合的，软件本质上只是一种工具。新版本的和旧版本的部分的程序是不一样的，不过影响不大。也有2013版的，但是破解版的很难找。更多的是根据系统的不同选择不同版本。matlab吧里有相关资源。
对于xp系统，建议安装MATLAB 6.5，并且找一找release13的版本，优点：占用空间小，压缩文件只要600M左右。
对于win 7系统，建议安装MATLAB 2010a版本，或者MATLAB 2010b版本。
注意：win7系统有32和64位的区别，下载是要对应。
工具箱的话，一般是全部安装的，我们使用matlab都是使用别人已经写好的程序那些程序会调用一些工具箱，你的激活码的不同，会导致你所能安装的工具箱也会有所不同。有部分工具箱缺失的话，可以下载后插进去就行了。

『玖』 选股策略回测用 Matlab 好还是用 Python 好

都是工具，也都可以开发选股策略的回测，推荐Python.理由：Python免费且开源Python编程语言简洁优美Python有众多的量化包，包括获取数据、处理数据、回测、风险分析。目前国外、国内很多平台和项目都是使用PythonPython开发策略，简洁高效，这里举几个例子：1.[量化学堂-策略开发]金叉死叉策略2.[量化学堂-策略开发]海龟策略3.[量化学堂-策略开发]浅谈小市值策略4.[量化学堂-策略开发]多头排列回踩买入策略5.[量化学堂-策略开发]借助talib使用技术分析指标来炒股6.[量化学堂-策略开发]大师系列之价值投资法7.[量化学堂-策略开发]事件驱动策略（基于业绩快报）8.[量化学堂-策略开发]基于协整的配对交易9.[量化学堂-策略开发]使用cvxopt包实现马科维茨投资组合优化:以一个股票策略为例这些策略涵盖了股票量化主要的策略类型，但是使用Python语言，每个策略代码都不多。

『拾』 如何利用matlab对交易策略进行回测

这个很简单啊，我现在就在用matlab做期货量化的回测呢
关键的构成：
一是：形成自己策略的思想和流程图
二是：从TB或者其他软件中导出需要的tick等级别的数据，根据自己的思想和流程图编辑程序，最好多使用function函数句柄，是程序的可适性增强。
三是：绘制图片，plot，mesh或者GUI，来观测自己参数对策略的影响，进而进一步完善策略
四是：多用cell元胞数组，根据TB等回测报告形成自己的测试报告，比如空多盈亏，回撤等等。