❶ 量化投资以matlab为工具这本书里的有些函数是不是作者自己编的
拥有丰富的知识体系和实战经验，乐于分享的他们将许多心血注入本书中，以期能给后来版者带来一些权帮助。全书结构清晰，内容由浅入深，语言通俗，资料丰富，在讲解知识时结合实例、图形和程序，让读者能够举一反三，知其然而用之。
❷ matlab实现量化
不好兄弟，我们还没有学matlab。所以我也不会。
❸ 谁有问道量化投资()用matlab来敲门的随书光盘资料，就是案例的数据
1.可用来记录修炼过程中各种心得体会的经卷，大于等于60级的玩家才可以使用。经版验权记录完成以后会生成一本经验心得，生成的经验心得等级为玩家等级-20。玩家和宠物可以使用低于自身等级10级的经验心得，不能使用高于自己等级的经验心得。 2.心经...
❹ 量化投资中，MATLAB和python哪一个好
Matlab在矩阵处理方面的强大优势Python无法比拟，我曾经用Matlab和Python跑同一个算法，涉及到矩阵中Symbol求导。Python用的是Numpy，Sympy和Scipy，感觉Sympy中Matrix虽然功能强大，但是速度很慢，而且需要专注其中各种细节。如：其对Complex类型是无法自动expand的，常常出现(1+I)(2I+1)这种结果，这时需要调用.expand来解决。Matlab可以使你专注于模型，Python要超过Matlab还需要时间。但是Python在内容抓取，机器学习，等有强大的第三方包，如Scarpy，Skikit-learn等，发展很快。概括之：现在用Matlab，未来用Python
❺ 量化投资 工具及其编程语言 matlab，MT4及金仕达
这不是一回事。
matlab是数学软件，它的功能主要是矩阵计算。
MT4是做外汇和黄金的交易平台，可以内写自动容交易程序。
金仕达可以做国内期货的自动交易。
第一个是用来开发量化策略的。后两个是做量化投资实现的，或者说是做自动交易的。
❻ matlab做量化投资分析，怎么学
做了2年半程序化，开发了一套适用多品种多周期的趋势策略，靠自己摸索。
tb加matlab开发，很多问题答案网上是找不到的。
❼ 基于矢量量化的说话人识别系统的matlab的源代码程序
程序员联合开发网pudn上有很多程序，你可以找找
❽ 怎么用matlab建立量化交易模型
为了减少拟合的自由参数的数目，LPPL中的3个线性参数（A、B、C）被slaved to（我不知道中文该版如何翻译）剩下的4个非权线性参数。
根据目标函数在对3个线性参数（A、B、C）求偏导之后，所得的导数式在求得极小值的情况下应为0，我们可以得到联立方程组。
❾ 求MATLAB量化程序~~用以量化一个5*16的矩阵。
把你的5*16矩阵给出来，一下完成，这里用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
结果：
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