第1讲_MATLAB量化投资快速入门
2024版matlab教程(全)资料ppt课件
进行通信系统的建模、仿真和分析。
谢谢聆听
B
C
变量与赋值
在MATLAB中，变量不需要事先声明，可以 直接赋值。变量名以字母开头，可以包含字 母、数字和下划线。
常用函数
MATLAB提供了丰富的内置函数，如sin、 cos、tan等三角函数，以及abs、sqrt等数 学函数。用户可以通过help命令查看函数的
D
使用方法。
02 矩阵运算与数组操作
错误处理
阐述try-catch错误处理机制的语法、 执行流程及应用实例。
04
函数定义与调用
函数概述
阐述函数的概念、作用及分类，包括内置函数和 自定义函数。
函数调用
深入剖析函数的调用方法，包括直接调用、间接 调用及参数传递等技巧。
ABCD
函数定义
详细讲解自定义函数的定义方法，包括函数名、 输入参数、输出参数及函数体等要素。
拟合方法
利用已知数据点构造近似函数，如最小二乘法、多项 式拟合、非线性拟合等。
插值与拟合的比较
插值函数经过所有数据点，而拟合函数则追求整体上 的近似。
数值积分与微分
01
数值积分方法
利用数值技术计算定积分的近似 值，如矩形法、梯形法、辛普森 法等。
02
数值微分方法
通过数值技术求解函数的导数或 微分，如差分法、中心差分法、 五点差分法等。
02
01
矩阵运算
加法与减法
对应元素相加或相减，要求矩阵 大小相同
乘法
使用`*`或`mtimes`函数进行矩阵 乘法，要求内维数相同
点乘与点除
使用`.*`、`./`进行对应元素相乘或 相除，要求矩阵大小相同
特征值与特征向量
第1章 MATLAB入门.pdf_MATLAB信号处理超级学习手册_[共9页]
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第1章 MATLAB入门MATLAB是一种用于数值计算、可视化及编程的高级语言和交互式环境。
使用MATLAB，用户可以分析数据、开发算法、创建模型和应用程序。
MATLAB借助编程、工具和内置数学函数，可以探求多种方法，比电子表格或其他传统编程语言更快地求取结果。
它是一种功能强大的科学计算软件。
在使用之前，读者应该对它有一个整体的了解。
本章主要介绍MA TLAB的基本知识，如主要特点、系统安装、基本操作等。
学习目标：1．理解MATLAB的特点。
2．熟悉MATLAB各种平台的窗口。
3．熟练掌握MATLAB的各种基本操作。
4．熟悉MATLAB中M文件的操作。
1.1 MATLAB概述MATLAB是由美国MathWorks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。
1.1.1 什么是MATLABMATLAB提供了一个高性能的数值计算和图形显示的科学和工程计算软件环境。
这种易于使用的MATLAB环境，是由数值分析、矩阵运算、信号处理和图形绘制等组成。
在这种环境下，问题和解答的表达形式（程序）几乎和它们的数学表达式完全一样，而不像传统的编程那样繁杂。
MATLAB的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学、工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB来解算问题要比用C、FORTRAN等语言完成相同的事情简捷得多，并且MATLAB也吸收了像Maple等软件的优点，使其成为一个强大的数学软件。
MATLAB在新的版本中也加入了对C、FORTRAN、C++、Java的支持。
用户可以直接调用它们，也可以将自己编写的实用程序导入到MATLAB函数库中方便自己以后调用。
此外，许多的MATLAB爱好者还编写了一些经典的程序，用户可以直接进行下载使用。
完整版Matlab入门教程
完整版Matlab入门教程Matlab是一种专门用于数学计算和算法开发的软件工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
本文将为大家介绍如何入门使用Matlab。
Matlab基础操作Matlab的界面分为命令窗口、编辑器窗口和工作区窗口。
在命令窗口中输入命令，Matlab将立即执行该命令并在命令窗口中输出结果。
在编辑器窗口中编写程序，然后可以通过运行该程序来执行Matlab的各种功能。
工作区窗口中显示了Matlab当前打开的变量和数据。
Matlab的基本数据类型包括数值型、字符型和逻辑型。
数值型数据可以分为整型和浮点型，字符型数据表示任意字符序列，逻辑型数据只有两个值true和false。
Matlab中的运算符包括数学运算符、比较运算符和逻辑运算符。
数学运算符包括加、减、乘、除和幂运算。
比较运算符包括等于、大于、小于、大于等于、小于等于和不等于。
逻辑运算符包括与、或和非运算。
Matlab中的流程控制语句包括if语句、for循环语句和while循环语句。
if语句用于根据条件执行不同的代码块，for循环语句用于重复执行特定的代码块，while循环语句用于在满足特定条件的情况下重复执行代码块。
Matlab图形界面Matlab也可以基于图形界面进行操作。
Matlab的图形用户界面(GUI)界面工具箱提供了一组用于创建自定义GUI的工具。
GUI由一系列图形和控件组成，可以通过Matlab中的回调函数响应用户的交互操作。
Matlab图形输出Matlab中可以将图形输出为图片格式，如jpg和png等格式。
Matlab还可以将图形输出为矢量格式，如pdf和eps 等格式。
矢量图形可以无限缩放而不失去清晰度。
Matlab还可以生成动画和视频，通过Matlab中的动画工具箱来实现。
Matlab编程Matlab提供了丰富的编程功能，可以编写复杂的算法和应用程序。
Matlab支持多种编程语言，如Matlab脚本语言、Matlab函数语言、C语言、Java语言和Python语言等。
MATLAB的基本使用教程
MATLAB的基本使用教程MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于科学、工程和技术领域。
它提供了丰富的功能和工具，能够快速、有效地处理和分析各种数学问题。
本文将介绍MATLAB的基本使用方法，帮助初学者快速入门。
一、MATLAB的安装与启动1、下载和安装MATLAB软件：在MathWorks官方网站上下载适合自己操作系统的MATLAB软件，并根据安装提示进行安装。
安装完成后，会生成一个MATLAB的启动图标。
2、启动MATLAB：双击MATLAB的启动图标，或者在命令行中输入"matlab"命令，即可启动MATLAB。
二、MATLAB的基本操作1、工作环境：MATLAB提供了一个强大的集成开发环境（IDE），可以在其中编写和运行代码。
在MATLAB的界面中，包括主窗口、命令窗口、变量窗口、编辑器等。
2、命令窗口：在命令窗口中可以输入和执行MATLAB命令。
可以直接在命令窗口中输入简单的计算，例如输入"2+3"并按下回车键，即可输出计算结果。
3、脚本文件：MATLAB可以编写和运行脚本文件，将一系列命令组织起来，并按顺序执行。
在编辑器中编写MATLAB代码，并将文件保存为.m扩展名的脚本文件。
然后在命令窗口中输入脚本文件的文件名（不带扩展名），按下回车键即可执行脚本文件中的代码。
4、变量和赋值：在MATLAB中，可以创建和操作各种类型的变量。
例如，可以使用"="符号将一个值赋给一个变量，例如"A=5"。
在后续的计算和分析中，可以使用这个变量，例如输入"B=A+3"，结果B 将被赋值为8。
5、矩阵和向量：MATLAB中的基本数据结构是矩阵和向量。
可以使用方括号[]来创建矩阵和向量，并使用逗号或空格来分隔不同的元素。
例如，"[1,2,3]"表示一个包含3个元素的行向量。
6、矩阵运算：MATLAB提供了丰富的矩阵运算符和函数，可以对矩阵进行各种运算。
量化投资入门
量化投资入门量化投资是指利用数学模型和统计方法对市场进行分析和预测，以指导投资行为。
它在过去几十年里得到了越来越多投资者的关注和认可，因为它可以帮助投资者降低风险、提高收益。
本文将通过介绍量化投资的基本概念、方法和常用工具，帮助读者入门量化投资。
一、量化投资的基本概念量化投资是一种利用大量历史数据和数学模型来进行投资决策的方法。
它的核心思想是认为市场具有一定程度的可预测性，并且这种可预测性可以通过统计和数学模型来揭示。
量化投资的目标是通过找到市场中的规律和趋势，制定出相应的投资策略，从而获得超额收益。
量化投资的基本概念包括多因子模型、因子选股、因子组合和风险控制。
多因子模型是量化投资的基石，它通过分析市场中的各种因素，如市盈率、市净率、市值等，来评估股票的投资价值。
因子选股是指根据多因子模型的结果，选择出具有较高投资价值的个股。
因子组合是将选出的个股按一定比例组合在一起，形成一个投资组合。
风险控制是量化投资中非常重要的一环，通过合理配置资产、控制仓位、设置止损等方式，降低投资风险。
二、量化投资的方法和工具量化投资的方法和工具主要包括数据获取与处理、模型构建与优化以及交易执行与监控。
数据获取与处理是量化投资的第一步，投资者需要获取市场和公司的各种信息，如股价、财报等，并对这些数据进行清洗和整理。
模型构建与优化是量化投资的核心步骤，投资者需要选择适合自己的量化模型，并对其进行参数优化和回测验证。
交易执行与监控是量化投资的最后一步，投资者需要将模型的交易信号转化为具体的交易指令，并不断监控投资组合的表现，及时调整和更新模型。
量化投资的常用工具包括编程语言、数据分析软件和交易平台。
编程语言如Python和R是进行量化投资的常用工具，它们具有灵活的编程能力和丰富的科学计算库。
数据分析软件如Excel和MATLAB可以帮助投资者进行数据处理和模型验证。
交易平台如量化交易软件和证券交易所的API可以实现自动化交易和实时监控。
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矩阵的数学运算
总结词
详细描述
总结词
详细描述
掌握矩阵的数学运算，如求逆 、求行列式、求特征值等。
在MATLAB中，可以使用inv() 函数来求矩阵的逆，使用det() 函数来求矩阵的行列式，使用 eig()函数来求矩阵的特征值。 例如，A的逆可以表示为 inv(A)，A的行列式可以表示 为det(A)，A的特征值可以表 示为eig(A)。
• 总结词：了解特征值和特征向量的概念及其在矩阵分析中的作用。 • 详细描述：特征值和特征向量是矩阵分析中的重要概念。特征值是满足Ax=λx的标量λ和向量x，特征向量是与特征值对
应的非零向量。特征值和特征向量在许多实际问题中都有应用，如振动分析、控制系统等。
04
MATLAB图像处理
图像的读取与显示
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `x = 5`。
矩阵操作
学习如何创建、访问和操作矩 阵，例如使用方括号 `[]`。
函数编写
学习如何创建自定义函数来执 行特定任务。
02
MATLAB编程
变量与数据类型
01
02
03
变量命名规则
MATLAB中的变量名以字 母开头，可以包含字母、 数字和下划线，但不应与 MATLAB保留字冲突。
了解矩阵的数学运算在实际问 题中的应用。
矩阵的数学运算在许多实际问 题中都有应用，如线性方程组 的求解、矩阵的分解、信号处 理等。通过掌握这些运算，可 以更好地理解和解决这些问题 。
矩阵的分解与特征值
• 总结词：了解矩阵的分解方法，如LU分解、QR分解等。
• 详细描述：在MATLAB中，可以使用lu()函数进行LU分解，使用qr()函数进行QR分解。这些分解方法可以将一个复杂的 矩阵分解为几个简单的部分，便于计算和分析。
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控制流语句
使用条件语句（如if-else）和 循环语句（如for）来控制程序 流程。
变量定义
使用赋值语句定义变量，例如 `a = 5`。
矩阵运算
使用矩阵进行数学运算，如加 法、减法、乘法和除法等。
函数编写
创建自定义函数来执行特定任 务。
02
MATLAB编程语言基础
变量与数据类型
变量命名规则
数据类型转换
编辑器是一个文本编辑器 ，用于编写和编辑 MATLAB脚本和函数。
工具箱窗口提供了一系列 用于特定任务的工具和功 能，如数据可视化、信号 处理等。
工作空间窗口显示当前工 作区中的变量，可以查看 和修改变量的值。
MATLAB基本操作
数据类型
MATLAB支持多种数据类型， 如数值型、字符型和逻辑型等 。
04
MATLAB数值计算
数值计算基础
01
02
03
数值类型
介绍MATLAB中的数值类 型，包括双精度、单精度 、复数等。
变量赋值
讲解如何给变量赋值，包 括标量、向量和矩阵。
运算符
介绍基本的算术运算符、 关系运算符和逻辑运算符 及其优先级。
数值计算函数
数学函数
列举常用的数学函数，如 三角函数、指数函数、对 数函数等。
矩阵的函数运算
总结词：MATLAB提供了许多内置函 数，可以对矩阵进行各种复杂的运算
。
详细描述
矩阵求逆：使用 `inv` 函数求矩阵的 逆。
特征值和特征向量：使用 `eig` 函数 计算矩阵的特征值和特征向量。
行列式值：使用 `det` 函数计算矩阵 的行列式值。
矩阵分解：使用 `factor` 和 `expm` 等函数对矩阵进行分解和计算指数。
MATLAB经典教程(全)PPT课件
MATLAB的优势
易于学习、使用灵活、高效的数值计 算和可视化功能、强大的工具箱支持。
发展历程
从最初的数值计算工具，逐渐发展成 为一款功能强大的科学计算软件，广 泛应用于工程、科学、经济等领域。
MATLAB工作环境与界面
MATLAB工作环境
包括命令窗口、工作空间、命令历史窗口、当 前文件夹窗口等。
界面介绍
详细讲解MATLAB界面的各个组成部分，如菜 单栏、工具栏、编辑器窗口等。
基本操作
介绍如何在MATLAB环境中创建、保存、运行脚本和函数，以及如何进行基本 的文件操作。
基本数据类型与运算
矩阵大小
使用`size`函数获取矩阵的行数 和列数。
矩阵元素访问
通过下标访问矩阵元素，如 `A(i,j)`表示访问矩阵A的第i行第j 列元素。
矩阵基本操作
包括矩阵的加、减、数乘、转置 等操作。
矩阵运算及性质
矩阵乘法 满足乘法交换律和结合律，但不满足 乘法交换律。
矩阵的逆
对于方阵，若存在一矩阵B，使得 AB=BA=I（I为单位矩阵），则称B 为A的逆矩阵。
Hale Waihona Puke 03 数据分析与可视化数据导入、导出及预处理
数据导入
介绍如何使用MATLAB导入各种格式的数据文件， 如.csv、.txt、.xlsx等。
数据导出
讲解如何将MATLAB中的数据导出为常见的数据文件格式，以 便于数据共享和交换。
数据预处理
阐述数据清洗、数据变换、数据规约等预处理技术，为后续的数 据分析和可视化奠定基础。
01
02
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Automate
MATLAB导入数据的方法
1 右键导入数据
MATLAB中的数据结构
Array: 包含多个值的变量 (任意长度，任意维度)
Matrix: 数值型 2-D array (m-by-n)
Vector: 1-D array (1-by-n or m-by-1) Scalar: 单个值
MATLAB中的数据类型
2. 实战：参考评价策略，设计您自己的评价策略并用MATLAB来实 现从本讲第3节案例中的10只股票选择出一只支票。
编程基础较好者 上手需要一些时日 系统开发
MATLAB在金融行业的应用领域
本节小测试
1. 量化投资需要哪些知识和技能 （ A 统计学 B 数据挖掘 C 计算机 D 以上全部 ）
2. 具有金融本科学历的老王， 一直进行技术分析的投资方式，没变 编程基础，现在计划实施量化投资， 最适合的工具是（ ） A R B Python C MATLAB D Java
1.3 评价策略批量选股的实现
• 目标: 基于评价策略如何从多只股票中选择一只最佳股票 • 方法: – 创建评价函数 – 构建函数关系和脚本结构 – 批量选择出最佳股票
MATLAB程序开发模式
value variable fun炼并提升代码 可维护的 可重用/ 更广泛 强壮的
1.1 量化投资为什么用MATLAB
量化投资 就是借助数学、统计学、数据挖掘、机器学习、人工智能等方法，从海量历史数 据中寻找能够带来超额收益的策略，并用计算机程序来实现，从而实现选股、择 时等交易行为，力求取得稳定的、可持续的超额回报。
量化投资的工具
工具 特点
Matlab
策 略 开 发 难 易 程 度 Python R VBA C#/C++
1.2 MATLAB量化投资入门实例-股票的评价
• 目标: 如何来评价股票的价值和风险 • 方法: – 将股票的数据导入MATLAB – 交互式地探索数据并确定评估股票的方法 – 用脚本自动实现对一只股票价值和风险的评估
MATLAB客户端界面
MATLAB科学计算流程
Access
Files Data Analysis & Modeling
Explore & Discover
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Reporting and Documentation
Software
Algorithm Development
Outputs for Design
Code & Applications
Hardware
Application Development
Deployment
各股票的综合评价值及最佳股票
小测试
MATLAB三种编程模式中，哪种适合项目初期 （ 命令行或脚本 脚本或面向对象 命令行或面向对象 不确定 ）
1. A B C D
2. 量化投资的优势是什么（ A 更客观 B 便于大规模搜索标的 C 可以提高分析师的效率 D 以上全部
）
资源与实战
1. 本讲数据和参考程序下载地址： /thread-497371-1-1.html
股票评价的实现-交互式
数据探索
数据建模
股票评价的实现-脚本式 脚本的优点：
可以反复执行 便于修改、维护 便于保存、分享 便于拓展
脚本的结构：
1. 2. 3. 命令 注释 % 分节 %%+空格
MATLAB入门要点总结
MATLAB入门的要求：能用脚本实现某个项目或问题的解决方案
获取帮助： doc/help 脚本结构： 分节 注释 借助菜单： 导入数据 绘图面板 运行/分节运行 发布功能
MATLAB量化投资实战
主讲人：卓金武
第1讲 MATLAB量化投资快速入门
1.1 量化投资为什么用MATLAB 1.2 MATLAB量化投资入门实例-股票的评价
- 金融数据的导入 - 策略的建模 - MATLAB脚本的生成
1.3 评价策略批量选股的实现
- MATLAB三种开发模式 - 批量选股的实现
入门后如何提高： 以项目为载体，不断拓展外沿，积累经验、提高技能
小测试
MATLAB编程实战中最重要的是 （ 思想 语法 数据类型 编程技巧 ）
1. A B C D
2. MATLAB量化投资实战中，当有想法后如何获取实现您想法的命 令（ ） A 借助MATLAB帮助系统 B 查询 C 相似的案例 D 以上全部
矩阵运算，有丰富的计算包，适用于策略研究和回测
开源，有丰富的计算包，可对接各种编程语言 开源，矩阵运算，有丰富的计算包，适用于策略研究和回测 相比Excel，可实现复杂逻辑，无计算包，适合将结果在Excel中展示 适用于底层开发，运行速度快，开发周期长
各专业人士 可以很快上手 策略建模、开发