matlab 交易建模

最新推荐文章于 2022-05-15 11:36:48 发布
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数据建模一般最近6个月，然后下一个月使用。

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MATLAB控制系统建模
11-15
MATLAB控制系统建模，拉普拉斯变换。
Tradeguide:为基准交易系统提供最佳买入和卖出信号。-matlab开发
05-31
采用列式收盘开盘价和最低价数据提供买入和卖出信号以获得最大的实际利润。 忽略小的趋势变化或平坦的日子，并跟随最大的本地趋势。包括有利可图的峰值。 Tradeguie 信号为神经网络和其他学习算法或 TA 提供了实用的交易基准训练集。 没有产生保持信号。
matlab计算macd_[原创]基于MATLAB的一个简单的交易策略(基于MACD)的Matlab代码
weixin_42510792的博客
12-29 1173
%%此程序用来计算MACD指标并对其有效性进行回测检验%%原始数据命名为stk_clpr，且第一列为收盘价，第二列为交易日期%% 计算相关指标(这里也可编一个函数)，第一天初始化：DIFF=DEA=MACD=0,EMAshort=EMAlong=第一天的收盘价%虽然matlab有自带的函数macd()，它貌似只能计算默认长度的平滑移动平均，还是自己算理解更深刻clpr=stk_clpr(:,1);...
matlab 交易模型,【转】交易模型选择标准|MATLAB 程序化交易（量化投资）|MATLAB技术论坛 - Powered by Discuz!...
weixin_34489135的博客
03-20 341
交易模型选择标准1.机械交易系统交易模型为自动化交易模型，除组合管理等宏观层面的干预调整外，不存在手工干预、参数输入等人为因素干扰。交易模型的优化升级频率保持合理水平，不存在过度优化的情况。度量标准：交易模型是否为自动化交易模型？交易模型参数调整的周期？建议：1个月、1个季度、半年、1年等相对较长周期。交易模型优化升级的周期？建议：1个季度等相对较长周期。……2.流动性市场交易模型的交易范围为流动...
综合能源系统中需求响应与碳交易机制的MATLAB优化建模及应用
03-30
首先介绍了需求响应的两种主要形式：价格型需求响应和替代型需求响应，并详细解释了它们的建模方法及其在MATLAB中的具体实现。然后讨论了碳交易机制的设计，特别是碳排放配额的分配方式以及碳成本的计算。接下来，...
基于碳交易机制的微网优化调度MATLAB建模与实现
05-24
内容概要：本文深入探讨了将碳交易机制融入微网优化调度模型的方法及其MATLAB实现。首先介绍了微网系统的基本构成，包括光伏发电、燃气轮机发电以及储能系统，并阐述了碳交易对微网调度的影响。文中详细展示了如何...
精选资源
Matlab金融建模笔记.md
09-05
### MATLAB金融建模知识点概述 #### 一、投资组合优化 **投资组合优化**是金融领域中的一个重要概念，主要用于寻找最优的投资策略，在给定的风险水平下最大化预期收益。本示例详细介绍了如何使用MATLAB的金融工具...
MATLAB及经济建模课件（含代码）
02-20
9. **算法交易**：MATLAB可以开发自动交易策略，通过实时数据处理和快速决策，实现算法交易。 压缩包中的文件很可能是PPT或PDF格式的课件，涵盖了这些主题的讲解和示例代码。学习这些课件，用户不仅可以掌握MATLAB...
Matlab与数学建模.doc
12-27
Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc Matlab与数学建模.doc 【Matlab与数学建模】 数学建模是利用数学理论和方法解决...
自动控制系统建模（MATLAB实现）
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matlab下实现自动控制系统建模分析，对自控的学习有一定帮助，
matlab实现配对交易-PairsTrading_FEX.rar
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matlab实现配对交易-PairsTrading_FEX.rar 他人的好东东拿来分享一下，觉得好的给点麦片咯 PairsTrading_FEX.rar
用MATLAB软件对股票做线性预测的数学建模(毕业设计)
03-31
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MATLAB_Simulink机电系统建模与仿真_宋志安
12-29
共分8章，内容包括绪言、MATLAB/Simulink基础知识、数学建模理论及稳定性范例介绍；Simscape机械基础模块、第一、二代模块集及其与Solidworks接口介绍及实例的机械平面结构物理建模与仿真；电路系统建模与仿真一章，介绍了电路系统子模块组、范例及其模块定义语言；液压技术物理建模与仿真一章，介绍了液压传动与控制典型回路的物理建模实例，AMESIM与MATLAB间共享仿真结果数据；最后一章是根据作者多年在MATLAB/Simulink领域的科研实践介绍。
matlab 模拟交易,股票量化投资策略模拟交易系统 [2017.01.19 更新]
weixin_28931735的博客
03-22 270
本帖最后由 heawjc 于 2017-1-19 17:37 编辑本系统允许自主研发量化投资策略并进行本地模拟交易，从2000多只A股中自动选取并交易；策略一旦研发完成即可对历史交易数据进行模拟调试，来验证策略的可行性；所有数据均存放在本地，极大的保证了策略的安全性。说明：1、本系统只供学习与研究使用，不得用于任何商业用途，一旦发现必将追究法律责任；2、本系统的版权归作者所有，未经允许不得转载；3...
matlab 模拟交易,股票量化投资策略模拟交易系统 [2017.03.26 更新]
weixin_42307002的博客
03-22 843
本帖最后由 heawjc 于 2017-3-27 17:13 编辑本系统允许自主研发量化投资策略并进行模拟交易，从2000多只A股中自动选取并交易；策略研发完成即可对历史行情数据进行模拟调试，验证其可行性。使用系统自带的策略经模拟，得：时间(从)时间(至)周期(年)期初资金期末资金准确率资金涨幅(/年)2015.01.052016.12.30210,00080,17589.15%183.15%20...
MATLAB版量化交易技术分析工具TA-Lib【不付费也可获取，不要被付费吓跑】
configBlog
05-15 665
mian版权声明：本资源版权归原作者Mario Fortier所有/* TA-LIB Copyright (c) 1999-2007, Mario Fortier* All rights reserved.** Redistribution and use in source and binary forms, with or* without modification,...
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drbinzhao的专栏
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Python/Matlab金融建模
最新发布
09-12
<think> 嗯，用户这次想了解Python和Matlab在金融建模中的应用。之前系统已经给出过关于数学建模中两种语言对比的引用，现在需要扩展到金融领域的具体应用场景。 用户提到的引用[1]和[2]虽然主要讨论数学建模，但其中提到的工具库特性其实和金融建模高度相关。金融建模本质上就是数学建模在金融领域的应用，所以很多基础能力是相通的。 让我先梳理Python在金融建模中的核心优势： Python的pandas库简直是处理金融时间序列的神器，特别是OHLCV这类带时间戳的市场数据。QuantLib这个专业库能覆盖从衍生品定价到风险管理的全流程，而且完全开源。可视化方面有matplotlib/seaborn，机器学习有scikit-learn和TensorFlow生态，构建完整分析流程特别方便。 再来看Matlab的金融工具箱： 它的Financial Toolbox里那些现成的收益率曲线拟合、组合优化函数确实是快速原型开发的好帮手。Risk Management Toolbox里巴塞尔协议要求的风险计量模型都是预置好的，对机构用户很友好。不过要注意它的机器学习功能相比Python还是弱了些。 具体到应用场景差异： 高频交易和策略回测绝对是Python的舞台，Alphalens/PyFolio这些库配合Jupyter Notebook能快速验证想法。但如果是教学场景或者需要与彭博终端对接，Matlab的交互式工具和API兼容性反而更省事。 突然想到用户可能关心的几个深层问题： 1）实时交易系统开发选哪个？Python有更多实盘部署案例 2）学习曲线方面？Matlab对金融工程专业的学生更易上手 3）成本问题？Python开源优势明显，但Matlab的官方支持服务更完善 最后还要补充协同使用的场景：其实很多量化分析师是用Matlab做初步研究，再用Python部署生产系统的。两种工具通过CSV或数据库中转数据很常见。 对了，系统要求生成相关问题，应该紧扣金融建模的实践需求： - 高频交易场景的选择依据 - 风险管理模块的实现差异 - 实时数据对接方案 - 教学资源获取途径 - 混合使用的工作流设计 </think> 在金融建模领域，Python和MATLAB各有独特优势，以下是关键对比和应用场景分析： --- ### **1. Python在金融建模的核心优势** - **量化交易与回测系统** 借助`pandas`高效处理金融时间序列数据，`NumPy`实现向量化计算，配合`Backtrader`、`Zipline`等回测框架，可快速验证交易策略[^1]。 - **机器学习金融应用** `scikit-learn`构建信用评分模型，`TensorFlow/PyTorch`开发LSTM股价预测模型，`Statsmodels`实现波动率预测（GARCH族）[^2]。 - **衍生品定价与风险管理** 通过`QuantLib`库解析Black-Scholes模型、蒙特卡洛模拟期权定价，`PyMC3`实现贝叶斯风险度量。 - **可视化与报告自动化** `Matplotlib/Seaborn`生成动态K线图，`Jupyter Notebook`整合代码、文档及可视化结果。 **典型应用场景**：高频交易策略开发、区块链金融分析、大数据风控系统构建。 --- ### **2. MATLAB在金融建模的专长领域** - **快速原型开发** 内置金融工具箱（Financial Toolbox）提供预置函数： ```matlab % 期权定价示例 [Call, Put] = blsprice(100, 95, 0.1, 0.25, 0.03) ``` - **复杂数值计算优化** 矩阵运算效率突出，适用于利率期限结构建模（Nelson-Siegel模型）、投资组合优化（CVaR计算）[^2]。 - **与金融数据终端集成** 直接对接Bloomberg、Reuters数据源，支持实时行情分析。 - **监管合规应用** Risk Management Toolbox满足Basel III资本计量要求，提供压力测试模块。 **典型应用场景**：商业银行资产负债管理、保险精算建模、监管报表自动化生成。 --- ### **3. 关键选择建议** | **维度** | **Python优势** | **MATLAB优势** | |----------------|------------------------------|------------------------------| | **开发成本** | 开源免费，社区资源丰富 | 商业授权费用较高 | | **计算效率** | Cython加速后接近C++水平 | 矩阵运算原生优化 | | **部署能力** | Docker容器化/Web API便捷部署 | 需MATLAB Runtime环境支持 | | **学习曲线** | 需掌握多种库的协作 | 统一语法降低上手难度 | > 📊 行业调研显示：**量化对冲基金80%采用Python为主力工具**，而**商业银行与监管机构仍以MATLAB为主**（2023 Risk.net报告）[^2]。 --- ### **4. 协同应用场景** 1. **前端快速建模**：用MATLAB探索数据特征 2. **后端生产部署**：将模型导出为Python可调用模块（MATLAB Engine API） 3. **混合工作流示例**： ```python import matlab.engine eng = matlab.engine.start_matlab() var_matrix = eng.cov(price_data) # 调用MATLAB协方差计算 ``` --- ### **
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