❶ 量化投資以matlab為工具這本書里的有些函數是不是作者自己編的
擁有豐富的知識體系和實戰經驗，樂於分享的他們將許多心血注入本書中，以期能給後來版者帶來一些權幫助。全書結構清晰，內容由淺入深，語言通俗，資料豐富，在講解知識時結合實例、圖形和程序，讓讀者能夠舉一反三，知其然而用之。
❷ matlab實現量化
不好兄弟，我們還沒有學matlab。所以我也不會。
❸ 誰有問道量化投資()用matlab來敲門的隨書光碟資料，就是案例的數據
1.可用來記錄修煉過程中各種心得體會的經卷，大於等於60級的玩家才可以使用。經版驗權記錄完成以後會生成一本經驗心得，生成的經驗心得等級為玩家等級-20。玩家和寵物可以使用低於自身等級10級的經驗心得，不能使用高於自己等級的經驗心得。 2.心經...
❹ 量化投資中，MATLAB和python哪一個好
Matlab在矩陣處理方面的強大優勢Python無法比擬，我曾經用Matlab和Python跑同一個演算法，涉及到矩陣中Symbol求導。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感覺Sympy中Matrix雖然功能強大，但是速度很慢，而且需要專注其中各種細節。如：其對Complex類型是無法自動expand的，常常出現(1+I)(2I+1)這種結果，這時需要調用.expand來解決。Matlab可以使你專注於模型，Python要超過Matlab還需要時間。但是Python在內容抓取，機器學習，等有強大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，發展很快。概括之：現在用Matlab，未來用Python
❺ 量化投資 工具及其編程語言 matlab，MT4及金仕達
這不是一回事。
matlab是數學軟體，它的功能主要是矩陣計算。
MT4是做外匯和黃金的交易平台，可以內寫自動容交易程序。
金仕達可以做國內期貨的自動交易。
第一個是用來開發量化策略的。後兩個是做量化投資實現的，或者說是做自動交易的。
❻ matlab做量化投資分析，怎麼學
做了2年半程序化，開發了一套適用多品種多周期的趨勢策略，靠自己摸索。
tb加matlab開發，很多問題答案網上是找不到的。
❼ 基於矢量量化的說話人識別系統的matlab的源代碼程序
程序員聯合開發網pudn上有很多程序，你可以找找
❽ 怎麼用matlab建立量化交易模型
為了減少擬合的自由參數的數目，LPPL中的3個線性參數（A、B、C）被slaved to（我不知道中文該版如何翻譯）剩下的4個非權線性參數。
根據目標函數在對3個線性參數（A、B、C）求偏導之後，所得的導數式在求得極小值的情況下應為0，我們可以得到聯立方程組。
❾ 求MATLAB量化程序~~用以量化一個5*16的矩陣。
把你的5*16矩陣給出來，一下完成，這里用x代替。
x=round(10*(rand(5,16)+rand(5,16)-rand(5,16)))
mx=max(max(x)),mn=min(min(x))
H=3;L=1;
y=(H-L)/(mx-mn)*(x-mn)+L
結果：
x =
-2 7 6 -5 8 5 -1 2 0 -7 3 0 10 8 9 2
5 -3 3 4 6 5 0 11 0 8 -4 4 0 10 16 2
8 -4 1 9 9 12 0 10 6 7 2 9 8 8 7 6
9 -1 10 6 5 8 15 7 0 0 -1 5 10 4 13 4
1 8 3 1 12 8 9 7 3 0 7 5 7 6 4 5
mx =
16
mn =
-7
y =
Columns 1 through 12
1.4348 2.2174 2.1304 1.1739 2.3043 2.0435 1.5217 1.7826 1.6087 1.0000 1.8696 1.6087
2.0435 1.3478 1.8696 1.9565 2.1304 2.0435 1.6087 2.5652 1.6087 2.3043 1.2609 1.9565
2.3043 1.2609 1.6957 2.3913 2.3913 2.6522 1.6087 2.4783 2.1304 2.2174 1.7826 2.3913
2.3913 1.5217 2.4783 2.1304 2.0435 2.3043 2.9130 2.2174 1.6087 1.6087 1.5217 2.0435
1.6957 2.3043 1.8696 1.6957 2.6522 2.3043 2.3913 2.2174 1.8696 1.6087 2.2174 2.0435
Columns 13 through 16
2.4783 2.3043 2.3913 1.7826
1.6087 2.4783 3.0000 1.7826
2.3043 2.3043 2.2174 2.1304
2.4783 1.9565 2.7391 1.9565
2.2174 2.1304 1.9565 2.0435