Matlab技术金融工程应用
matlab在地质中的应用
西北大学地质学系
主讲者：吴鸿天 2016/7/17
Matlab的简要介绍
1 Matlab概述 2 矩阵的建立与计算 3 Matlab的简单操作
1
目录
2
Matlab在地质中的应用举例
1 二维三维图形的绘制 2 字符数组与符号运算 3 简单编程的数据处理
Part 1
Matlab的简要介绍
1.2 矩阵的建立与计算
矩阵的计算
矩阵乘法用“ * ”符号表示，只有当A矩阵列数与B矩阵的 行数相等时，二者才可以进行乘法运算，否则就是错误的。计算 方法和线性代数中所介绍的完全相同。 如：A=[1,2 ; 3,4]；B=[5,6;7,8]；C=A*B， 结果为 C= 1 2 × 5 6 = 1×5+2×7 1×6+2×8 = 19 22 3 4 7 8 3×5+4×7 3×6+4×8 43 50
23简单编程的数据处理在新疆阿克陶县恰尔隆项目中的应用刟用rbf神经网绚先预测待定空间区域的元素含量然后成的等值线图的方法不直接生成等值线图的方法相比较更能反映异常区域的连续性较少出现小图斑图面更加美观刟于圈定异常区提高23简单编程的数据处理除此之外学习matlab的更大的用处在于网绚上有徆多已上传的matlab程序源码而在我们迕行数据分析的时候可以找刡返些程序加以修改戒直接刟用刡自己的研究当中去
： ； ， () {}
指定运算过程中的先后次序等
用于构成单元数组等
… % ! [] ‘
矩阵定义的标志等
字符串的标示符
1.3 Matlab的简单操作
下面对上表中各标点作进一步的介绍。 首先，用冒号来定义行向量。 基本格式：x＝x1:step:x2（初始值：步长：尾元素数值限） x＝x1:x2 （默认步长为1） 其次，通过使用冒号，可以截取指定矩阵中的部分。
利用MATLAB实现AM调制与解调
题目利用MATLAB实现信号的AM调制与解调专业、班级电子信息工程技术学号姓名基本要求、主要参考资料等：基本要求：1、掌握利用MATLAB实现信号AM调制与解调的方法。
2、学习MATLAB中信号表示的基本方法及绘图函数的调用，实现对常用连续时间信号的可视化表示。
3、加深理解调制信号的变化；验证信号调制的基本概念、基本理论，掌握信号与系统的分析方法。
主要参考资料：1、王秉钧等. 通信原理[M].北京：清华大学出版社，2006.112、陈怀琛.数字信号处理教程----MATLAB释义与实现[M].北京：电子工业出版社,2004.目录摘要 (1)1.matlab简介 (2)1.1matlab基本功能 (2)1.2matlab应用 (2)2.系统总体设计方案 (3)2.1调制信号 (3)2.1.1 matlab实现调制信号的波形 (3)2.1.2 matlab实现调制信号的频谱 (3)2.1.3 matlab实现载波的仿真 (4)2.2信号的幅度调制 (5)2.2.1信号的调制 (5)2.2.2幅度调制原理 (5)2.2.3 matlab实现双边带幅度调制 (7)2.2.4 matlab实现已调信号的频谱图 (7)2.2.5 幅度调制前后的比较 (8)2.3已调信号的解调 (8)2.3.1 AM信号的解调原理及方式 (8)2.3.2 matlab实现已调信号的解调 (10)2.3.3信号解调前后的比较 (111)结论 (122)参考文献 (133)摘 要现在的社会越来越发达，科学技术不断的在更新，在信号和模拟电路里面经常要用到调制与解调，而信号幅度调制与解调是最基本，也是经常用到的。
用AM 调制与解调可以在电路里面实现很多功能，制造出很多有用又实惠的电子产品，为我们的生活带来便利。
在我们日常生活中用的收音机也是采用了AM 调制方式，而且在军事和民用领域都有十分重要的研究课题。
本设计主要研究内容是利用MATLAB 实现对()()⎪⎩⎪⎨⎧≤=其他 ,0t ,10002t t Sa t m 进行AM 调制，载波信号频率为1000Hz ，调制深度为0.5。
(完整版)偏微分方程的MATLAB解法
引言偏微分方程定解问题有着广泛的应用背景。
人们用偏微分方程来描述、解释或者预见各种自然现象，并用于科学和工程技术的各个领域fll。
然而，对于广大应用工作者来说，从偏微分方程模型出发，使用有限元法或有限差分法求解都要耗费很大的工作量，才能得到数值解。
现在，MATLAB PDEToolbox已实现对于空间二维问题高速、准确的求解过程。
偏微分方程如果一个微分方程中出现的未知函数只含一个自变量，这个方程叫做常微分方程，也简称微分方程；如果一个微分方程中出现多元函数的偏导数，或者说如果未知函数和几个变量有关，而且方程中出现未知函数对几个变量的导数，那么这种微分方程就是偏微分方程。
常用的方法有变分法和有限差分法。
变分法是把定解问题转化成变分问题，再求变分问题的近似解；有限差分法是把定解问题转化成代数方程，然后用计算机进行计算；还有一种更有意义的模拟法，它用另一个物理的问题实验研究来代替所研究某个物理问题的定解。
虽然物理现象本质不同，但是抽象地表示在数学上是同一个定解问题，如研究某个不规则形状的物体里的稳定温度分布问题，由于求解比较困难，可作相应的静电场或稳恒电流场实验研究，测定场中各处的电势，从而也解决了所研究的稳定温度场中的温度分布问题。
随着物理科学所研究的现象在广度和深度两方面的扩展，偏微分方程的应用范围更广泛。
从数学自身的角度看，偏微分方程的求解促使数学在函数论、变分法、级数展开、常微分方程、代数、微分几何等各方面进行发展。
从这个角度说，偏微分方程变成了数学的中心。
一、MATLAB方法简介及应用1.1 MATLAB简介MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
1.2 Matlab主要功能数值分析数值和符号计算工程与科学绘图控制系统的设计与仿真数字图像处理数字信号处理通讯系统设计与仿真财务与金融工程1.3 优势特点1) 高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来；2) 具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握；4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
实践报告金融工程(2篇)
第1篇一、实践背景与目的随着金融市场的不断发展，金融工程这一新兴领域逐渐受到广泛关注。
金融工程运用数学、统计学、计算机科学等知识，对金融市场进行深入研究和分析，从而设计出满足不同投资者需求的金融产品。
为了更好地了解金融工程的应用和实践，我们小组决定开展一次金融工程实践项目。
本次实践旨在通过实际操作，加深对金融工程理论知识的理解，掌握金融工程的基本方法，提高运用金融工程工具解决实际问题的能力。
二、实践内容与方法1. 理论学习在实践开始前，我们小组对金融工程的基本理论进行了系统学习，包括金融衍生品、金融风险管理、资产定价模型等内容。
2. 案例分析我们选取了几个具有代表性的金融工程案例进行分析，如CDO（资产支持证券）、CDS（信用违约互换）等，通过分析这些案例，我们了解了金融工程在实际中的应用。
3. 金融工程软件操作为了提高实践能力，我们学习了金融工程软件的使用，如MATLAB、Python等，通过这些软件进行金融数据分析、模型构建和结果展示。
4. 实际项目操作我们选取了一个实际项目进行操作，即设计一个基于金融工程的资产配置策略。
具体步骤如下：（1）收集数据：收集相关金融市场的历史数据，包括股票、债券、基金等。
（2）数据预处理：对收集到的数据进行清洗、整理，为后续分析做准备。
（3）构建模型：根据金融工程理论，构建资产配置模型，如均值-方差模型、黑石模型等。
（4）模型优化：通过调整模型参数，优化资产配置策略。
（5）结果分析：对优化后的资产配置策略进行模拟测试，分析其风险收益特性。
三、实践结果与分析1. 理论知识的掌握通过本次实践，我们小组对金融工程的基本理论有了更深入的理解，如金融衍生品定价、风险管理等。
2. 实际操作能力的提高通过使用金融工程软件和实际项目操作，我们小组成员的金融工程实际操作能力得到了显著提高。
3. 资产配置策略的优化在本次实践中，我们设计的资产配置策略在模拟测试中表现良好，风险收益特性较为理想。
阈值分割技术
摘要图像分割是一种重要的图像技术，在理论研究和实际应用中都得到了人们的广泛重视。
图像分割是把图像中有意义的特征区域或者把需要的应用的特征区域提取出来。
阈值分割是一种简单有效的图像分割方法。
它对物体与背景又较强对比的图像分割特别有效，所有灰度值大于或等于阈值的像素被判决属于物体。
为常见的阈值分割方法有全局阈值、自适应阈值。
最佳阈值的选择有直方图技术、最大类间方差法（OTSU）、迭代法。
关键词：图像分割，阈值分割，灰度值，最佳阈值1 MATLAB简介及其应用MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。
它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。
MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等，主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。
MATLAB 产品族可以用来进行以下各种工作：1. 数值分析2. 数值和符号计算3. 工程与科学绘图4. 控制系统的设计与仿真5. 数字图像处理技术6. 数字信号处理技术7. 通讯系统设计与仿真8. 财务与金融工程MATLAB 的应用范围非常广，包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱（单独提供的专用MATLAB 函数集）扩展了MATLAB 环境，以解决这些应用领域内特定类型的问题。
Matlab的特点如下：1.此高级语言可用于技术计算2.此开发环境可对代码、文件和数据进行管理3.交互式工具可以按迭代的方式探查、设计及求解问题4.数学函数可用于线性代数、统计、傅立叶分析、筛选、优化以及数值积分等5.二维和三维图形函数可用于可视化数据6.各种工具可用于构建自定义的图形用户界面7.各种函数可将基于MATLAB的算法与外部应用程序和语言（如C、C++、Fortran、Java、COM 以及Microsoft Excel）集成8.不支持大写输入，内核仅仅支持小写MATLAB 有出色的图形处理功能：向量和矩阵用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。
Matlab技术在电子商务中的应用
Matlab技术在电子商务中的应用引言：随着互联网的迅猛发展，电子商务成为了当今社会的重要组成部分。
电子商务的发展不仅为消费者提供了更加便捷和多样化的购物方式，也为企业带来了新的商机和发展机遇。
在电子商务领域，Matlab技术以其强大的分析和处理能力，成为企业分析大数据、优化流程和提高效率的利器。
本文将探讨Matlab技术在电子商务中的应用，从数据分析、推荐系统和风险管理等方面进行阐述。
一、数据分析与预测电子商务平台中所产生的庞大数据量需要进行合理的分析和处理，以便企业能够更好地了解用户需求、优化产品和服务，并预测市场趋势和销售情况。
Matlab作为一种功能强大的数值计算和可视化工具，能够通过丰富的统计分析函数和算法，帮助企业对海量数据进行深入挖掘。
例如，Matlab可以通过数据聚类算法将用户分组，从而更好地理解不同用户群体的购买行为和特点，为企业提供个性化的产品推荐和定制化服务。
此外，在数据预测方面，Matlab也可以应用各种回归分析和时间序列分析方法，对市场趋势、销售额和用户增长等进行科学预测，帮助企业做出更加明智的决策和规划。
二、推荐系统优化电子商务平台的核心目标是为用户提供个性化的购物体验，推荐系统的性能直接影响到用户满意度和销售额。
Matlab技术在推荐系统的优化中发挥了重要作用。
首先，Matlab可以通过分析用户的历史购买数据和浏览行为，构建用户画像和模型。
通过这些用户模型，企业可以更好地理解用户的兴趣和偏好，为用户推荐更加符合其需求的产品和服务。
其次，Matlab还可以应用机器学习算法，为企业构建更加智能的推荐系统。
通过对海量数据的学习和分析，推荐系统能够不断优化自身的推荐策略，提高推荐的准确性和个性化程度，增强用户的购物体验。
三、风险管理与欺诈检测在电子商务中，风险管理和欺诈检测是至关重要的领域。
由于交易主要在虚拟环境中进行，企业需要利用先进的技术手段，防止欺诈行为对平台造成的损失。
matlab 波动率的随机模式 代码
Matlab是一种常用的科学计算软件，它在金融领域中经常被用于计算波动率的随机模式。
波动率是衡量金融市场波动程度的指标，通常用于衡量风险和预测未来的价格波动。
本文将介绍如何使用Matlab编写代码来模拟波动率的随机模式。
二、随机模式在金融领域中，波动率通常被认为是一个随机的过程，因此随机模式是用来模拟波动率的常用方法之一。
随机模式的基本原理是假设波动率的变化是由一个随机的过程驱动的，比较常用的随机模型包括：1. 随机游走模型2. 随机震荡模型3. 随机波动率模型三、Matlab代码实现在Matlab中，可以使用蒙特卡洛模拟方法来模拟波动率的随机模式。
下面是一个简单的例子，展示了如何使用Matlab编写代码来实现随机模式的模拟。
```matlabT = 1; 时间期限N = 252; 时间步长dt = T/N; 时间间隔设置随机模拟的初始条件S0 = 100; 初始价格r = 0.05; 固定利率sigma = 0.2; 波动率mu = r - 0.5*sigma^2; 随机游走的漂移项生成随机数Z = randn(N,1); 生成N个标准正态分布随机数计算路径S = S0 * exp(cumsum((mu)*dt + sigma*sqrt(dt)*Z));画出路径t = 0:dt:T;plot(t, S);xlabel('时间');ylabel('价格');```通过上面的代码，我们可以生成一个随机路径来模拟波动率的随机模式。
我们设置了模拟的参数，包括时间期限T、时间步长N、时间间隔dt等。
我们设置了初始条件，包括初始价格S0、固定利率r、波动率sigma等。
接下来，我们生成了N个标准正态分布的随机数Z，然后计算出路径S来模拟价格的变化。
我们使用plot函数画出了路径随时间的变化图。
四、总结本文介绍了如何使用Matlab编写代码来模拟波动率的随机模式。
在金融领域中，波动率的随机模式是一个重要的概念，通过使用Matlab，我们可以方便快捷地进行随机模拟。
MATLAB和simulink_发展简介
1、 MATLAB产生的历史背景20世纪70年代中期，Cleve Moler博士和其同事在美国国家科学基金的资助下开发了调用EISPACK和LINPACK的FORTRAN子程序库。
EISPACK是特征值求解的FORTRAN程序库，LINPACK是解线性方程的程序库。
在当时，这两个程序库代表矩阵运算的最高水平。
到20世纪70年代后期，身为美国New Mexico大学计算机系系主任的Clev e Moler，在给学生讲授线性代数课程时，想教学生使用EISPACK和LINPACK程序库，但他发现学生用FORTRAN编写接口程序很费时间，于是他开始自己动手，利用业余时间为学生编写EISPACK和LINPACK的接口程序。
Cleve Moler给这个接口程序取名为MATLAB，该名为矩阵（matrix）和实验室（laboratory）两个英文单词的前三个字母的组合。
在以后的数年里，MATLAB在多所大学里作为教学辅助软件使用，并作为面向大众的免费软件广为流传。
1983年春天，Cleve Moler到Stanford大学讲学，MATLAB深深地吸引了工程师John Little。
John Little敏锐地觉察到MATLAB在工程领域的广阔前景。
同年，他和 Cleve Moler、Sieve Bangert一起，用C语言开发了第二代专业版。
这一代的MATLAB语言同时具备了数值计在算和数据图示化的功能。
1984年，Cleve Moler和 John Lithe成立了MathWorks公司，正式把MATLAB 推向市场，并继续进行MATLAB的研究和开发。
在当今30多个数学类科技应用软件中，就软件数学处理的原始内核而言，可分为两大类。
一类是数值计算型软件，如 MATLAB、Xmath、Gauss等，这类软件长于数值计算，对处理大批数据效率高；另一类是数学分析型软件，如Mathematica、Maple等，这类软件以符号计算见长，能给出解析解和任意精度解，其缺点是处理大量数据时效率较低。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Matlab技术金融工程应用
引言：
在当今金融行业中，技术和数据分析在金融工程领域扮演着越来越重要的角色。
其中，Matlab作为一种高效的计算和数据分析工具，在金融领域的应用非常广泛。
本文将介绍Matlab在技术金融工程中的一些基本应用，包括数据处理与分析、金
融模型构建与验证以及风险管理等方面。
一、数据处理与分析
1.数据导入与处理
Matlab提供了丰富的数据导入和处理工具。通过使用Matlab的数据导入函数，
我们可以轻松地导入各种类型的数据，包括CSV、Excel、文本等格式。导入后，
我们可以利用Matlab强大的矩阵运算和向量化操作来对数据进行灵活的处理和分
析。
2.数据可视化
Matlab提供了强大的绘图功能，可以帮助我们直观地展示金融数据的特征和规
律。例如，我们可以使用Matlab的线性图、柱状图、散点图等功能来展示股价的
走势、市场指数的变化等。此外，Matlab还支持3D图形、动画等高级可视化技术，
可以帮助我们更好地理解和解释金融数据。
3.数据分析与统计
Matlab提供了丰富的统计分析工具箱，包括常见的回归分析、时间序列分析、
数据挖掘等方法。我们可以利用这些工具来对金融数据进行模式识别、相关性分析、
风险评估等。与传统的Excel等工具相比，Matlab的数据分析工具具有更高的灵活
性和效率，适应复杂数据分析和建模的需求。
二、金融模型构建与验证
1.随机过程模型
随机过程是金融工程中广泛应用的一种数学模型。通过Matlab，我们可以构建
各种常见的随机过程模型，如布朗运动、几何布朗运动、扩散过程等，并进行模拟
与验证。此外，Matlab还提供了一些用于随机过程模型参数估计和模型拟合的工
具，帮助我们更好地理解和分析金融市场的波动性和随机性。
2.期权定价模型
期权定价是金融工程领域的一个重要研究方向。Matlab提供了各种常见的期权
定价模型的实现，如布莱克-斯科尔斯模型、均值方差调整模型等，并支持对期权
价格的计算和相关参数的分析。通过Matlab的期权定价工具，我们可以更好地理
解和分析期权市场的走势和价格形成机制。
三、风险管理
1.风险度量与评估
风险管理是金融工程领域的一个重要任务。Matlab提供了丰富的风险度量和评
估方法，如价值-at-风险、条件价值-at-风险等。我们可以利用这些方法对投资组合
的风险进行度量和评估，并通过Matlab的优化工具来寻找最优的投资组合，以实
现收益最大化和风险最小化的目标。
2.市场风险模型
市场风险模型是金融工程领域的另一个重要研究方向。通过Matlab，我们可以
构建各种常见的市场风险模型，如VaR模型、ES模型等，并进行模拟和验证。通
过对市场风险进行量化和分析，我们可以更好地理解和预测金融市场的波动性和风
险敞口。
结论：
本文简要介绍了Matlab在技术金融工程中的应用，包括数据处理与分析、金
融模型构建与验证以及风险管理等方面。正是凭借其强大的计算和分析能力，
Matlab在金融领域中得到广泛的应用。随着金融市场的复杂性和数据量的增加，
Matlab在技术金融工程中的地位和作用将愈发重要。我们有理由相信，通过不断
的学习与实践，将来Matlab将在金融工程中发挥出更大的潜力和优势。