金融MATLAB实验报告三1
Matlab实验报告(三)-MATLAB绘图
实验目的1．掌握MATLAB的基本绘图命令。
2．掌握运用MATLAB绘制一维、二维、三维图形的方法.3．给图形加以修饰。
一、预备知识1．基本绘图命令plotplot绘图命令一共有三种形式：⑴plot（y)是plot命令中最为简单的形式，当y为向量时,以y的元素为纵坐标，元素相应的序列号为横坐标,绘制出连线；若y为实矩阵，则按照列绘出每列元素和其序列号的对应关系，曲线数等于矩阵的列数;当y为复矩阵时，则按列以每列元素的实部为横坐标，以虚部为纵坐标，绘出曲线，曲线数等于列数。
⑵ plot（x,y,［linspec］）其中linspec是可选的，用它来说明线型。
当x和y为同维向量时，以x为横坐标，y为纵坐标绘制曲线;当x是向量，y是每行元素数目和x维数相同的矩阵时,将绘出以x为横坐标，以y中每行元素为纵坐标的多条曲线，曲线数等于矩阵行数；当x为矩阵，y为相应向量时，使用该命令也能绘出相应图形。
⑶ plot（x1,y1,x2,y2，x3,y3……）能够绘制多条曲线,每条曲线分别以x和y为横纵坐标，各条曲线互不影响。
线型和颜色MATLAB可以对线型和颜色进行设定，线型和颜色种类如下：线：—实线：点线 -.虚点线——折线点：.圆点 +加号 *星号 x x型 o 空心小圆颜色：y 黄 r 红 g 绿 b 蓝 w 白 k 黑 m 紫 c 青特殊的二维图形函数表5 特殊2维绘图函数[1］ 直方图在实际中,常会遇到离散数据,当需要比较数据、分析数据在总量中的比例时，直方图就是一种理想的选择，但要注意该方法适用于数据较少的情况。
直方图的绘图函数有以下两种基本形式。
·bar(x,y) 绘制m*n 矩阵的直方图.其中y 为m ＊n 矩阵或向量,x 必须单向递增。
·bar(y） 绘制y 向量的直方图，x 向量默认为x=1：m close all; ％关闭所有的图形视窗。
x=1:10；y=rand （size(x ）); bar(x,y ）; ％绘制直方图.123456789100.51Bar(）函数还有barh （）和errorbar （）两种形式，barh()用来绘制水平方向的直方图，其参数与bar()相同，当知道资料的误差值时，可用errorbar （)绘制出误差范围,其一般语法形式为：errorbar （x,y,l,u)其中x,y 是其绘制曲线的坐标,l ，u 是曲线误差的最小值和最大值，制图时，l 向量在曲线下方,u 向量在曲线上方。
MATLAB语言及其应用实验报告.doc
MATLAB语言及其应用实验报告.doc一、实验目的1、熟悉MATLAB语言及其基本操作；2、掌握利用MATLAB进行数据分析和可视化的方法；3、掌握MATLAB应用于科学计算的基本方法。
二、实验环境MATLAB R2018a三、实验内容及方法3.1 实验内容1、打开MATLAB环境；2、读入数据文件，并对数据进行分析和处理；3、通过MATLAB绘制图表，对数据进行可视化。
四、实验细节及流程4.1 读入数据文件本实验使用的数据文件为sales.xlsx，其中包括2018年各个季度的销售数据。
首先，通过以下命令导入数据：data=xlsread('sales.xlsx');4.2 数据分析和处理1、计算各季度销售总额通过以下代码计算每个季度的销售额并求和，得到每年的销售总额：Q1=data(:,2);TotalSales=sum([Q1 Q2 Q3 Q4],2);2、计算增长率根据每年的销售总额，计算出每年的增长率。
具体代码如下：GrowthRate(1)=0;for i=2:length(TotalSales)GrowthRate(i)=((TotalSales(i)-TotalSales(i-1))/TotalSales(i-1))*100; endSalesGrowth=[TotalSales GrowthRate];3、计算每个季度的均值和标准差meanQ1=mean(Q1);stdQ1=std(Q1);4、计算出每年第一个季度的销售额所占比例首先，我们将第一个季度的销售额单独提出来，具体代码如下：4.3 数据可视化1、柱形图对于销售总额，使用柱形图进行可视化，具体代码如下：结果如下图所示：图1 销售总额2、线性图3、箱形图boxplot([Q1 Q2 Q3 Q4],{'Q1','Q2','Q3','Q4'});图3 每个季度的销售额4、饼图pie(FirstQSalesRatio(:,1));五、结论本实验通过对销售数据的分析和可视化，得出以下结论：1、2018年销售总额呈逐年上升趋势，其中2017年到2018年的增长率最高；2、每年第一个季度的销售额所占比例在40%至45%之间，与其他季度相比，显著高于其他季度；3、2018年第二季度的销售额经过调整后，表现出了相对较高的波动。
MATLAB实验报告3(1)
四、实验内容与步骤:1.绘制下列曲线.(1) y=x-(x^3)/6程序输入如下:fplot('x-(x^3)/6',[-5,5],'r.');程序输出:(2) x^2+2*y^2=64程序输入如下:ezplot(' x^2+2*y^2-64',[-8,8]) 程序输出:2.设y=1/(1+exp(-t)) –pi<=t<=pi在同一图形窗口采用子图的形式绘制条形图阶梯图杆图和对数坐标图等不同图形,并对不同图形加标注说明.程序输入如下:t=-pi:pi/10:pi;y=1./(1+exp(-t));subplot(2,2,1);bar(t,y,'r');title('条形图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,2);stairs(t,y,'b');title('阶梯图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,3);stem(t,y,'g');title('杆图');axis([-4,4,0,1]);subplot(2,2,4);semilogx(t,y,'k');title('对数坐标图');axis([-4,4,0,1]);程序输出:3.绘制下列极坐标图.(1) y=5*cos(x)+4(2) y=(5*sin(x)*sin(x))/cos(x) (1)程序输入:x=0:pi/50:2*pi;y=5*cos(x)+4;polar(x,y,'-*');程序输出:(2)程序输入:x=-pi/3:pi/50:pi/3;y=(5.*sin(x).*sin(x))./cos(x);polar(x,y,'-*');程序输出:4.绘制下列三维图形(1)x=exp(-t/20).*cos(t)y=exp(-t/20).*sin(t)z=t0<=t<=2*pi(2)z=5abs(x)<=5abs(y)<=5要求应用插值着色处理(1)程序输入:t=0:pi/10:2*pi;x=exp(-t/20).*cos(t);y=exp(-t/20).*sin(t);z=t;plot3(x,y,z);title('三维图形4-1');xlabel('x');ylabel('y');zlabel('z'); grid on;程序输出:(2)程序输入:[x,y]=meshgrid(-5:0.5:5); z=0*(x-y)+5;surf(x,y,z);shading interp;title('三维图形4-2');程序输出:五、实验总结:2.绘制下列曲线,(1) y=exp(-x*x/2)/(2*pi)程序输入:fplot('exp(-x*x/2)/(2*pi)',[0,5],'r.')程序输出:(2) x=t*sin(t)y=t*cos(t)程序输入:t=0:0.1:2*pi;x=t.*sin(t);y=t.*cos(t);plot(x,y);程序输出:3.在同一坐标轴中绘制下列两条曲线并标注两曲线交叉点(1) y=2*x-0.5(2) x=sin(3*t).*cos(t)y= sin(3*t).*sin(t)0<=t<=pi程序输入:t=0:pi/100:pi;x=sin(3*t).*cos(t);y2=sin(3*t).*sin(t);y1=2*x-0.5;plot(x,y1,'m',x,y2,'g');hold onk=find(abs(y2-y1)<1e-4);x1=x(k);y3=2*x1-0.5;plot(x1,y3,'bp');程序输出:4.分别用plot和fplot函数绘制函数y=sin(1/x)的曲线,分析两曲线的差别程序输入:x=-1:pi/100:1;y=sin(1./x);subplot(2,1,1);plot(x,y,'g');subplot(2,1,2);fplot('sin(1./x)',[-1,1],'m');程序输出:两曲线的差别plot函数在取数据点时一般都是等间隔采样,fplot函数可自适应地对函数进行采样,能更好的反应函数的变化规律6.绘制曲面图形(1)x=3*u*sin(v)y=2*u*cos(v)z=4*u*u程序输入:[u,v]=meshgrid(0:pi/100:2*pi);x=3*u.*sin(v);y=2*u.*cos(v);z=4*u.*u;mesh(x,y,z);程序输出:严重觉得对细节方面很重要,,差一个点就能导致整个程序的不能运行。
MATLAB实验报告一二三模板
2015秋2013级《MATLAB程序设计》实验报告实验一班级：软件131 姓名：付云雷学号：132872一、实验目的：1、了解MATLAB程序设计的开发环境，熟悉命令窗口、工作区窗口、历史命令等窗口的使用。
2、掌握MATLAB常用命令的使用。
3、掌握MATLAB帮助系统的使用。
4、熟悉利用MATLAB进行简单数学计算以及绘图的操作方法。
二、实验内容：1、启动MATLAB软件，熟悉MATLAB的基本工作桌面，了解各个窗口的功能与使用。
图1 MATLAB工作桌面2、MATLAB的常用命令与系统帮助:(1)系统帮助help：用来查询已知命令的用法。
例如已知inv是用来计算逆矩阵，键入help inv即可得知有关inv命令的用法。
lookfor：用来寻找未知的命令。
例如要寻找计算反矩阵的命令，可键入lookfor inverse，MATLAB即会列出所有和关键字inverse相关的指令。
找到所需的命令後，即可用help进一步找出其用法。
(2)数据显示格式:常用命令：说明format short 显示小数点后4位（缺省值）format long 显示15位format bank 显示小数点后2位format + 显示+，-，0format short e 5位科学记数法format long e 15位科学记数法format rat 最接近的有理数显示(3)命令行编辑：键盘上的各种箭头和控制键提供了命令的重调、编辑功能。
具体用法如下：↑----重调前一行（可重复使用调用更早的）↓----重调后一行→----前移一字符←----后移一字符home----前移到行首end----移动到行末esc----清除一行del----清除当前字符backspace----清除前一字符(4)MATLAB工作区常用命令：who--------显示当前工作区中所有用户变量名whos--------显示当前工作区中所有用户变量名及大小、字节数和类型disp(x) -----显示变量X的内容clear -----清除工作区中用户定义的所有变量save文件名-----保存工作区中用户定义的所有变量到指定文件中load文件名-----载入指定文件中的数据3、在命令窗口执行命令完成以下运算，观察workspace的变化，记录运算结果。
matlab数学实验一(金融)
【实验目的】1．了解曲线的几种表示方法。
2．学习掌握MATLAB 软件有关的命令。
【实验内容】1．绘制下列三种曲线：（1）以直角坐标方程x y x y cos ,sin ==表示的正、余弦线。
（2）以参数方程]2,0[,sin ,cos π∈==t t y t x 表示的平面曲线（单位圆）。
3．Matlab 计算极限； 4．matlab 计算导数； 5．计算现金流【实验方法与步骤】练习1 作出函数x y x y cos ,sin ==的图形，并观测它们的周期性。
先作函数x y sin =在]4,4[ππ-上的图形，用MA TLAB 作图的程序代码为：>>x=linspace(-4*pi,4*pi,300); %产生300维向量x>>y=sin(x);>>plot(x,y) %二维图形绘图命令结果如图1.1，上述语句中%后面如“%产生300维向量x ”是说明性语句，无需键入。
图1.1 的图形此图也可用fplot 命令，相应的MATLAB 程序代码为：>>clear; close; %clear 清理内存；close 关闭已有窗口。
>>fplot('sin(x)',[-4*pi,4*pi])结果如图1.2.图1.2 x y sin =的图形如果在同一坐标系下作出两条曲线x y sin =和x y cos =在]2,2[ππ-上的图形，相应的MA TLAB 程序代码为：>>x=-2*pi:2*pi/30:2*pi; %产生向量x>>y1=sin(x); y2=cos(x);>>plot(x,y1,x,y2,’:’) %’:’表示绘出的图形是点线结果如图1.３其中实线是x y sin =的图形，点线是x y cos =的图形。
练习2 通过计算与作图, 从直观上揭示极限的本质,加深对极限概念的理解. 掌握用 Matlab 画散点图,画出坐标为)10,,2,1)(,(2=i i i 的散点图, 并画出折线图.解：散点图程序代码：>> i=1:10;plot(i,i.^2,'.')或：>> x=1:10;y=x.^2;for i=1:10;plot(x(i),y(i),'r')hold onend折线图程序代码：>> i=1:10;plot(i,i.^2,'-x')计算极限⎪⎭⎫ ⎝⎛+→x x x x x sin 11sin lim )1(0 x x e x 2lim )2(+∞→ 30sin tan lim )3(xx x x -→ x x x 0lim )4(+→练习3 导数实验目的 深入理解导数与微分的概念, 导数的几何意义. 掌握用Matlab 求导数的方法. 深入理解和掌握求隐函数的导数, 以及求由参数方程定义的函数的导数的方法.1.作函数71232)(23+-+=x x x x f 的图形和在1-=x 处的切线.解：作函数71232)(23+-+=x x x x f 的图形程序代码：>> syms x;>> y=2*x^3+3*x^2-12*x+7;>> diff(y)ans =6*x^2+6*x-12>> syms x;y=2*x^3+3*x^2-12*x+7;>> f=diff(y)f =6*x^2+6*x-12>> x=-1;f1=6*x^2+6*x-12f1 =-12>> f2=2*x^3+3*x^2-12*x+7f2 =20>> x=linspace(-10,10,1000);y1=2*x.^3+3*x.^2-12*x+7;y2=-12*(x+1)+20;plot(x,y1,'r',x,y2,'g')2.求下列函数的导数:31)1(+=x e y ;解：程序代码：>> syms x y;y=exp((x+1)^3);D1=diff(y,1)答案：D1 = 3*(x+1)^2*exp((x+1)^3))]42ln[tan()2(π+=x y ; x x y sin ln cot 21)3(2+=练习41.假设某项目使得企业可以每年获得55万的现金流入，此项目的生命周期为5年，所要求的项目投资回报率为10%。
MATLAB实训报告
MATLAB实训报告摘要：本实训通过运用MATLAB软件进行数据分析和图像处理的实践，深入了解MATLAB的基本操作和功能，通过对实际问题进行实践，提高了数据分析和图像处理的能力。
本实训将主要内容分为两个部分，第一部分是数据分析，主要包括数据导入、数据处理、数据统计和数据可视化；第二部分是图像处理，主要包括图像读取、灰度转换、滤波处理和图像增强。
实训结果表明，通过MATLAB可以方便快捷地进行数据分析和图像处理，提高了数据分析和图像处理的效率和精度。
关键词：MATLAB，数据分析，图像处理，数据可视化，图像增强一、引言MATLAB是一款功能强大的科学计算和工程仿真软件，广泛应用于科学研究、工程设计和教学领域。
MATLAB提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于数据处理、图像处理、信号处理、优化和统计分析等应用。
本实训旨在通过实践，掌握MATLAB的基本操作和功能，提高数据分析和图像处理的能力。
二、数据分析1.数据导入首先，我们需要将要分析的数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持导入多种数据文件，如Excel、文本文件、MAT文件等。
在实训过程中，我们将导入一个Excel文件，其中包含了企业一段时间内的销售额数据。
通过使用MATLAB的“xlsread”函数，我们成功将Excel文件导入到MATLAB 中。
2.数据处理在数据导入之后，我们需要对数据进行进一步的处理。
MATLAB提供了丰富的数据处理函数，如数据排序、数据筛选、数据合并等。
在实训中，我们对导入的销售额数据进行了排序和筛选。
通过使用MATLAB的“sort”和“find”函数，我们可以方便地对数据进行排序和筛选。
3.数据统计在数据处理之后，我们可以进一步对数据进行统计分析。
MATLAB提供了丰富的统计分析函数，如均值、方差、相关系数等。
在实训中，我们对销售额数据进行了均值和方差的计算。
通过使用MATLAB的“mean”和“var”函数，我们可以方便地计算数据的均值和方差。
Matlab实验报告
实验结果及分析实验1：程序如下x=1:10y=2*x;plot(x,y)仿真结果：实验结果分析：仿真结果是条很规则的直线，X轴和Y轴一一对应，清楚明了，而序又特别简单。
所以用Maltab 软件很方便地画出规则的直线，方便研究。
实验结果及分析1、A=2、A=1A=实验结果及分析实验三 Matlab在信号与系统中的应用实验名称实验1、掌握信号与系统课程中基本知识的Matlab编程、仿真方法目的实验原理实验1程序：b=[1];a=[1 1];p=;t=0:p:5;x=exp(-3*t);subplot(1,2,1);impulse(b,a,0:p:5);title('冲激响应');subplot(1,2,2);step(b,a,0:p:5);title('阶跃响应');实验内容<设计性实验>1、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)= exp(-3t)ε(t)的冲激响应、阶跃响应。
在simulink仿真环境下，设计系统框图，分析系统的冲激响应、阶跃响应。
<设计性实验>（选做）2、用MATLAB在时域中编程求解y′(t)+y(t)=f(t), f(t)=(1+exp(-3t))ε(t)的冲激响应、阶跃响应，要求用conv编程实现系统响应。
在simulink仿真环境下，设计系统框图，分析系统的冲激响应、阶跃响应。
实验结果及分析实验1仿真结果：simulink仿真环境下冲激响应阶跃响应实验名称实验四 Matlab在数字信号处理中的应用实验结果及分析实验1仿真结果:6khz12kHZ。
matlab 实验报告
matlab 实验报告Matlab 实验报告引言：Matlab（Matrix Laboratory）是一种强大的科学计算软件，它为科学家、工程师和研究人员提供了一个强大的计算环境。
本实验报告旨在介绍我对Matlab的实验结果和使用体验，以及对其优点和局限性的思考。
一、Matlab的基本功能和特点Matlab是一种高级编程语言和开发环境，它具有广泛的数学和工程计算功能。
通过Matlab，我可以进行矩阵运算、数值计算、数据可视化、算法开发等一系列操作。
Matlab的语法简洁易懂，可以快速实现复杂的计算任务。
此外，Matlab还提供了大量的工具箱，如信号处理、控制系统、图像处理等，使得各种领域的科学研究和工程应用变得更加便捷。
二、实验结果与应用案例在本次实验中，我选择了一个经典的数值计算问题——求解非线性方程。
通过Matlab的数值计算能力，我可以使用不同的迭代方法来求解方程的根。
在实验中，我使用了牛顿迭代法、二分法和割线法来求解方程。
通过对比这些方法的收敛速度和精度，我得出了不同方法的优缺点。
在实际应用中，Matlab可以广泛应用于信号处理、图像处理、数据分析等领域。
例如，在信号处理中，我可以使用Matlab的信号处理工具箱来进行滤波、频谱分析等操作。
在图像处理中，我可以利用Matlab的图像处理工具箱进行图像增强、边缘检测等操作。
这些应用案例充分展示了Matlab在科学计算和工程应用中的重要性和灵活性。
三、Matlab的优点1. 强大的计算功能：Matlab提供了丰富的数学和工程计算函数，可以高效地进行复杂的计算任务。
2. 简洁的语法：Matlab的语法简洁易懂，使得编程变得更加高效和便捷。
3. 丰富的工具箱：Matlab提供了大量的工具箱，覆盖了各种领域的科学计算和工程应用需求。
4. 可视化能力强：Matlab提供了丰富的绘图函数，可以直观地展示数据和计算结果。
四、Matlab的局限性1. 高昂的价格：Matlab是一款商业软件，其价格较高，对于个人用户而言可能不太容易承受。
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代码： NumAssets=3; ExpReturn=[0.2974 -0.1355 -0.1355]; ExpCovariance=[0.0011,0.0000,0.0000;0.0000,0.0005,0.0005;0.0000,0.0005,0.0005];Num Ports=5; PVal = 1; AssetMin = 0; AssetMax = [0.6,0.7,0.5]; GroupA = [1 0 0]; GroupB = [0 1 1]; GroupMax = [0.7,0.5]; AtoBmax = 3; ConSet = portcons('PortValue', PVal, NumAssets, 'AssetLims', AssetMin, AssetMax,
安徽财经大学金融证券实验室
实验报告
实验课程名称
开课系部
班
级
学
号
姓
名
指导教师
《 金融 MATLAB 》 金融学院
2016 年 6 月 1 日
1
实验名称 学院
金融学院
MATLAB 基础知识
学号
姓名
实验准备
实
验
学会使用 MATLAB 金融工具箱进行金融数量分析，如：期权定价分析、投资组
目
合绩效分析、收益和风险的计算、有效前沿的计算、固定收益证券的久期和
AssetBounds=[0,0,0;0.5,0.5,0.5];
[PortRisk,
PortReturn,
PortWts]=frontcon(ExpReturn,
ExpCovariance,NumPorts,[],AssetBounds)
结果：
PortRisk =
0.0185
0.0186
0.0186
100.0000 118.9110 141.3982 168.1381 0 84.0965 100.0000 118.9110
6
0
0
0
0
OptionValue =
16.3282 28.3714
0 5.4371
0
0
0
0
70.7222 0
47.1866 11.4020
0 0
84.0965 59.4749
73.1381 23.9110
0 0
2.收益、风险和有效前沿的计算 （第 12 章）
数据来源于网易财经，具体数据见附的 Excel 表
将所收集的股票价格指数郑丽丽得到收益率均值，收益率标准差和协方差矩阵
程序： A=xlsread('股票.xlsx') %导入数据，注意数据放在 MATLAB 的工作文件夹内
5
Delta
-0.2 -0.4 -0.6 -0.8
-1 1
0.5 Time(year)
20143027
110
100
90
80
70
0 60
Stock Price
5 B-S 公式隐含波动率计算 例：假设欧式股票期权，一年后，执行价格 99 元，现价为 105 元，无股利支付，股价年化 波动率为 50%，无风险利率为 10%，则期权价格为？ 代码：Price=105; Strike=99; Rate=0.1; Time=1; CallValue=15; CallVolatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, CallValue, [], [], [], {'Call'} 结果：CallVolatility = NaN 代码：PutValue=7; PutVolatility = blsimpv(Price, Strike, Rate, Time, PutValue, [], [], [], {'Put'}) 结果：PutVolatility =
结果：
8
Expected Return
Mean-Variance-Efficient Frontier 0.3 0.25
0.2
0.15
0.1
0.05
0
-0.05 0.018 0.02 0.022 0.024 0.026 0.028 0.03 0.032 0.034 Risk (Standard Deviation)
PortRisk = 0.0186
PortReturn = 0.0088
2 有效前沿计算函数 （1）怎样配置华北制药、中国石化、上海机场，则资产组合为最优组合 代码： ExpReturn=[0.2974 -0.1355 -0.1355]; ExpCovariance=[0.0011,0.0000,0.0000;0.0000,0.0005,0.0005;0.0000,0.0005,0.0005]; NumPorts=10; [PortRisk,PortReturn,PortWts]=frontcon(ExpReturn,ExpCovariance,NumPorts) 结果：
0.3525 0.352
0.3515 0.351
0.3505 0.35
0.3495 0.349
0.3485 0.348
0.3475
Mean-Variance-Efficient Frontier 20143027
0.075
0.08
0.085
0.09
Risk (Standard Deviation)
0.095
1. 收益率和风险计算函数 假设等权重配置华北制药、中国石化、上海机场，计算资产组合的风险和收益。
代码： ExpReturn=[0.2974 -0.1355 -0.1355]; ExpCovariance=[0.0011,0.0000,0.0000;0.0000,0.0005,0.0005;0.0000,0.0005,0.0005]; PortWts=1/3*ones(1,3); [PortRisk,PortReturn]=portstats(ExpReturn,ExpCovariance,PortWts) 结果：
4
20143027 25
Call Put
20
15
price
10
5
0
0
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
Volatility
3. 计算期权的 Dalta 代码：Price=102; Strike=92; Rate=0.1 Time=6/12; Volatility=0.55; [CallDelta, PutDelta] = blsdelta(Price, Strike, Rate, Time, Volatility, Yield) 结果：CallDelta =
0.0187
0.0188
0.0190
0.0192
0.0194
0.0197
0.0200
PortReturn =
-0.0002
0.0088
0.0178
0.0268
0.0359
0.0449
0.0539
0.0629
9
0.0719 0.0809 PortWts = 0.3125 0.3333 0.3542 0.3750 0.3958 0.4167 0.4375 0.4583 0.4792 0.5000
（2）如果各个资产投资上限为 50%，求解有效前沿？
代码：ExpReturn=[0.2974 -0.1355 -0.1355];
ExpCovariance=[0.0011,0.0000,0.0000;0.0000,0.0005,0.0005;0.0000,0.0005,0.0005];
NumPorts=10;
0.5000 0.5000 0.5000 0.50Байду номын сангаас0 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.5000 0.2500
0.1875 0.1667 0.1458 0.1250 0.1042 0.0833 0.0625 0.0417 0.0208 0.2500
Expected Return
PortRisk = 0.0185
7
0.0188
0.0195
0.0207
0.0222
0.0240
0.0261
0.0283
0.0307
0.0332
PortReturn =
-0.0002
0.0328
0.0659
0.0990
0.1321
0.1651
0.1982
0.2313
0.2643
0.2974
PortWts =
的
凸度计算、利率的期限结构、技术指标计算等。
2
实验分析过程
请使用 MATLAB 金融工具箱进行对以下 6 个主题进行数量分析，数据来源自行在 网上搜寻，要求是 2015 年之后的数据。
1.期权定价分析 （第 10 章） 2.收益、风险和有效前沿的计算 （第 12 章） 3.投资组合绩效分析 （第 13 章） 4.固定收益证券的久期和凸度计算 （第 17 章） 5.利率的期限结构 （第 18 章）
3 约束条件下有效前沿
例配置华北制药、中国石化、上海机场三个资产，中央商场最大配置 60%，国投安信最大配
置 70%，东兴证券最大配置 50%，中央商场为资产集合 A，国投安信、东兴证券组成资产计划
B，集合 A 的最大配置为 700%，集合 B 的最大配置为 50%，集合 A 的配置不能超过集合 B 的 3
R1=price2ret(A(:,1));
%R1 为华北制药的日收益率
R2= price2ret (A(:,2));
%R2 为中国石化的日收益率