Ⅰ 如何用matlab做1000次的门特卡罗模拟股票价格
用matlab算股票价格的收益率的方法：
在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格；
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.
股票收益率简介：
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
Ⅱ 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。
Ⅲ 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。
Ⅳ 股票分析软件可信吗
哈哈，这个问题太难了，只能说有几个方法参考，比如成交量，不过成交量能做假，有个软件里的盘面资金，划分标准是达到5000亿（上证），或者你看看陈浩写的筹码分布，如果所有筹码都已经洗盘到低位了，牛市就不远了。
Ⅳ 股票分析软件可信度高吗
不可信。还是人在控制。
如果可信，那些做软件的，就不必要花钱做广告、卖软件了，直接投资买股票，不是更容易吗？
这个道理，谁都可以想清楚，就是炒股的人自己身在局中，想不大清楚。
Ⅵ 谁懂matlab软件平台，我做股票估值要用到这个，懂的高手指点指点，谢谢
我学过matlab 但是不会你说的那玩意
Ⅶ 选股策略回测用matlab好还是用python好
我没钱，支持免费开源
抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便
但是策略测试方法、框架弄清楚后，要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动，虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑。
Python在这方面已经有很多库了，quantopian的zipline应该算鼻祖了，国内的优矿网和ricequant都跟zipline很像，另外还有知乎大神的zn.py，PyAlgoTrade等
Ⅷ 怎么用matlab模拟股票的走势啊
哥们我想说股票不是数学，这条路走不通
Ⅸ 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
Ⅹ 用matlab怎么对数据作可靠性分析在线等！跪求大神赐教！
您好，
Gap.m文件：
function T = Gap( N )
T = 0;
Heads = 0;
Tails = 0;
while abs(Heads - Tails) < N
if rand < .5
Heads = Heads + 1;
else
Tails = Tails + 1;
end
T = T+1;
end
主程序：
clear all, clc
N = 1:30;
G = zeros(size(N));
T = zeros(1, 10000);
for n = N
for i = 1:10000
T(i) = Gap(n);
end
G(n) = mean(T);
end
plot(N, G)