matlab期貨分析論文
A. 如何應用matlab做經濟學論文
應用matlab做經濟學論文的跟我一個專業
可幫助你指導
B. 有沒有懂期貨日內量化交易策略和matlab的能幫助一下
這個屬於一字漲停的數據，就是開盤直接封板，這個沒有什麼機會做什麼交易策略了，換個品種交易吧。
期貨量化策略研究指的是需要依據一種或多種確鑿的獲利理念，通過某一特定顯式表示的模型，指導參與者反復地以人工或機器執行指令，參與單邊或多空交易，在策略的執行過程中，需要實時監控資產組合價值與目標利潤的偏離情況，調整參數，直到已有模型生命期限終了，再轉入到新模型。
期貨量化策略就是我們指的是採用特定量化指標及數據來進行交易的策略，平常那個說的程序化交易是其中一種，量化交易的原理及要求都比較專業化。
C. 求一篇"matlab在數值分析中的應用"的論文
.2.2 冪法的MATLAB程序
用冪法計算矩陣的主特徵值和對應的特徵向量的MATLAB主程序
function [k,lambda,Vk,Wc]=mifa(A,V0,jd,max1)
lambda=0;k=1;Wc =1; ,jd=jd*0.1;state=1; V=V0;
while((k<=max1)&(state==1))
Vk=A*V; [m j]=max(abs(Vk)); mk=m;
tzw=abs(lambda-mk); Vk=(1/mk)*Vk;
Txw=norm(V-Vk); Wc=max(Txw,tzw); V=Vk;lambda=mk;state=0;
if(Wc>jd)
state=1;
end
k=k+1;Wc=Wc;
end
if(Wc<=jd)
disp('請注意：迭代次數k,主特徵值的近似值lambda,主特徵向量的近似向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：')
else
disp('請注意：迭代次數k已經達到最大迭代次數max1,主特徵值的迭代值lambda,主特徵向量的迭代向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：')
end
Vk=V;k=k-1;Wc;
例5.2.2 用冪法計算下列矩陣的主特徵值和對應的特徵向量的近似向量，精度.並把（1）和（2）輸出的結果與例5.1.1中的結果進行比較.
(1)； (2)；(3)；（4）.
解 （1）輸入MATLAB程序
>>A=[1 -1;2 4]; V0=[1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(A,V0,0.00001,100),
[V,D] = eig (A), Dzd=max(diag(D)), wuD= abs(Dzd- lambda), wuV=V(:,2)./Vk,
運行後屏幕顯示結果
請注意：迭代次數k,主特徵值的近似值lambda,主特徵向量的近似向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：
k = lambda = Wc =
33 3.00000173836804 8.691862856124999e-007
Vk = V = wuV =
-0.49999942054432 -0.70710678118655 0.44721359549996 -0.89442822756294
1.00000000000000 0.70710678118655 -0.89442719099992 -0.89442719099992
Dzd = wuD =
3 1.738368038406435e-006
由輸出結果可看出，迭代33次，相鄰兩次迭代的誤差Wc 8.69 19e-007，矩陣的主特徵值的近似值lambda3.000 00和對應的特徵向量的近似向量Vk （-0.500 00，1.000 00, lambda與例5.1.1中的最大特徵值近似相等，絕對誤差約為1.738 37e-006，Vk與特徵向量 的第1個分量的絕對誤差約等於0，第2個分量的絕對值相同.由wuV可以看出，的特徵向量V(:,2) 與Vk的對應分量的比值近似相等.因此，用程序mifa.m計算的結果達到預先給定的精度.
(2) 輸入MATLAB程序
>>B=[1 2 3;2 1 3;3 3 6]; V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(B,V0,0.00001,100), [V,D] = eig (B),
Dzd=max(diag(D)), wuD= abs(Dzd- lambda), wuV=V(:,3)./Vk,
運行後屏幕顯示結果
請注意：迭代次數k,主特徵值的近似值lambda,主特徵向量的近似向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：
k = lambda = Wc = Dzd = wuD =
3 9 0 9 0
Vk = wuV =
0.50000000000000 0.81649658092773
0.50000000000000 0.81649658092773
1.00000000000000 0.81649658092773
V =
0.70710678118655 0.57735026918963 0.40824829046386
-0.70710678118655 0.57735026918963 0.40824829046386
0 -0.57735026918963 0.81649658092773
(3) 輸入MATLAB程序
>> C=[1 2 2;1 -1 1;4 -12 1];V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(C,V0,0.00001,100), [V,D] = eig (C),
Dzd=max(diag(D)), wuD=abs(Dzd-lambda),
Vzd=V(:,1),wuV=V(:,1)./Vk,
運行後屏幕顯示
請注意：迭代次數k已經達到最大迭代次數max1,主特徵值的迭代值lambda,主特徵向量的迭代向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：
k = lambda = Wc =
100 0.09090909090910 2.37758124193119
Dzd = wuD =
1.00000000000001 0.90909090909091
Vk= Vzd = wuV =
0.99999999999993 0.90453403373329 0.90453403373335
0.99999999999995 0.30151134457776 0.30151134457778
1.00000000000000 -0.30151134457776 -0.30151134457776
由輸出結果可見，迭代次數k已經達到最大迭代次數max1=100，並且lambda的相鄰兩次迭代的誤差Wc2.377 58>2,由wuV可以看出，lambda的特徵向量Vk與真值Dzd的特徵向量Vzd對應分量的比值相差較大，所以迭代序列發散.實際上，實數矩陣C的特徵值的近似值為，並且對應的特徵向量的近似向量分別為=（0.90453403373329，0.30151134457776，-0.30151134457776），
（-0.72547625011001,-0.21764287503300-0.07254762501100i,
0.58038100008801-0.29019050004400i），
( -0.72547625011001, -0.21764287503300 + 0.07254762501100i,
0.58038100008801 + 0.29019050004400i) , 是常數）.
（4）輸入MATLAB程序
>> D=[-4 14 0;-5 13 0;-1 0 2]; V0=[1,1,1]';
[k,lambda,Vk,Wc]=mifa(D,V0,0.00001,100), [V,Dt] =eig (D),
Dtzd=max(diag(Dt)), wuDt=abs(Dtzd-lambda),
Vzd=V(:,2),wuV=V(:,2)./Vk,
運行後屏幕顯示結果
請注意：迭代次數k,主特徵值的近似值lambda,主特徵向量的近似向量Vk,相鄰兩次迭代的誤差Wc如下：
k = lambda = Wc =
19 6.00000653949528 6.539523793591684e-006
Dtzd = wuDt =
6.00000000000000 6.539495284840768e-006
Vk = Vzd = wuV =
0.79740048053564 0.79740048053564 0.79740048053564
0.71428594783886 0.56957177181117 0.79740021980618
-0.24999918247180 -0.19935012013391 0.79740308813370
D. 涉及matlab的畢業論文
haoxianjiande lousahng b
E. 淺談MATLAB在信號與系統分析中的應用 論文寫法 本人新手
第一章 緒 論
§1-1 課題研究的背景
§1-2 信號與系統分析國內外研究現狀
§1-3 Matlab概述
§1-4 課題研究的目的及意義
§1-5 論文主要內容及結構
第二章 MATLAB在信號與系統分析中的應用
§2-1 信號與系統分析
2-1-1 國內外關於該課題的研究現狀及發展趨勢
2-1-2 信號與系統分析方法分類
§2-2 Matlab在信號與系統分析中應用的簡介
§2-3 本章小結
第三章 Matlab在信號與系統分析中應用模型設計
§3-1 引言
§3-2 系統分析
§3-3 模型建立（是本章重點需要擴充）
第四章 （具體實例實現）
§4-1
§4-2
§4-3 實驗結果分析
§4-4 本章小結
第五章 結束語
參考文獻
致 謝
最好找本MATLAB在信號與系統分析中的應用的書來看看。可以看看飛思科技產品研發中心出的一系列關於matlab應用的書，會對你有幫助的！
祝順利！
F. 求助MATLAB期貨程序化交易編寫問題
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內全推期貨數據 超級圖表析 閃電單功能 自編函數功能 VBA二發功能 交易策略測試優化 簡單圖表程式化交易 A股、外匯外盤全推數據 高端新圖表程式化交易
G. 求基於MATLAB的數據採集與分析系統設計的5000字論文
數據採集與分析系統設計
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九
三
零
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二
五
二
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H. 求一篇MATLAB的論文
[1]毛綱源. 一類特殊分塊矩陣為循環矩陣的循環分塊矩陣的幾個性質[J]. 應用數學,1995,(3).
[2]游兆永,姜宗乾,. 分塊矩陣的對角占優性[J]. 西安交通大學學報,1984,(3).
[3]曹重光. 體上分塊矩陣群逆的某些結果[J]. 黑龍江大學自然科學學報,2001,(3).
[4]庄瓦金. 非交換主理想整環上分塊矩陣的秩[J]. 數學研究與評論,1994,(2).
[5]曹禮廉,李芳芸,柴躍廷. 一種用於MRP的分塊矩陣方法[J]. 高技術通訊,1997,(7).
[6]逄明賢. 分塊矩陣的Cassini型譜包含域[J]. 數學學報,2000,(3).
[7]楊月婷. 一類分塊矩陣的譜包含域[J]. 數學研究,1998,(4).
[8]何承源. R-循環分塊矩陣求逆的快速傅里葉演算法[J]. 數值計算與計算機應用,2000,(1).
[9]馬元婧,曹重光. 分塊矩陣的群逆[J]. 哈爾濱師范大學自然科學學報,2005,(4).
[10]游兆永，黃廷祝. 兩類分塊矩陣的性質與矩陣正穩定和亞正定判定[J]. 工程數學學報,1995,(2).
I. 請問這道期貨的計算用MATLAB代碼怎麼寫
i和i-1是數學公式常用的表達方式，用程序時最初的index一般是從0或者1開始。i和i-1隻是表達後一個和前一個這種關系。
大概這樣，如果有bug應該很快調出來：
N=5; %5 years
RF(ii)=zeros(N,1); %forward rate 初始化為全零列向量
R=[2;3;3.7;4.2;4.5]; %Rate
T=[1:N]'; % first to fifth years
for ii=1:N
RF(ii+1)=( R(ii+1)*T(ii+1)-R(ii)T(ii) ) / ( T(ii+1)-T(ii) );
end
RFmx=[(1:N)',RF]; %按照題目要求表示為兩columns
J. 2000字左右關於MATLAB的小論文
暈。。。。。時間過了沒？