MATLAB实例——评价股票的价值和风险

最新推荐文章于 2025-05-09 00:15:00 发布

Mr_right0407

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分类专栏：数据挖掘 MATLAB学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Mr_right0407/article/details/84674119

本文通过MATLAB实例展示了如何评价股票的价值和风险。首先，通过日期和收盘价的折线图进行初步观察，然后进行线性拟合以评估股票增长趋势。其次，利用最大回撤作为风险指标。提供的源代码包括数据导入、数据探索、股票价值的多项式拟合以及风险的计算。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

用定量的方式评价股票的价值和风险：先观察日期和收盘价的折线图，再进行线性拟合

（1）对于一支好股票，我们希望股票的增幅越大越好，体现在模型里就是该曲线的斜率越大越好

（2）对于风险，使用最大回辙来衡量比较好

下面只是一支股票的数据，当有上千支股票时就要采用面向对象的编程模型，即把需重复使用的脚本抽象成函数

源代码如下：

%% 导入数据
clc, clear, close all
% 导入数据
[~, ~, raw] = xlsread('sz000004.xls','Sheet1','A2:H99');
% 创建输出变量
data = reshape([raw{:}],size(raw));

% 将导入的数组分配给列变量名称
Date = data(:,1);
DateNum = data(:,2);
Popen = data(:,3);
Phigh = data(:,4);
Plow = data(:,5);
Pclose = data(:,6);
Volum = data(:,7);
Turn = data(:,8);
% 清除临时变量
clearvars data raw;

%% 数据探索
figure % 创建一个新的图像窗口
plot(DateNum,Pclose,'k') % 更改图的的颜色的黑色(打印后不失真)
datetick('x','mm');% 更白日期显示类型
xlabel('日期'); % x轴说明
ylabel('收盘价'); % y轴说明
figure
bar(Pclose) % 作为对照图形

%% 股票价值的评估
p = polyfit(DateNum,Pclose,1); % 多项式拟合,
% 分号作用为不在命令窗口显示执行结果
P1 = polyval(p,DateNum); % 得到多项式模型的结果
figure
plot(DateNum,P1,DateNum,