matlab做公司金融的code

㈠ matlab中金融時間序列工具怎麼用

MATLAB和金融工具箱為金融分析和金融工程提供了一個完整的計算環境。
並且金融工具箱提供了版一切可幫助你完成權金融數據的數學和統計分析的功能，並能將結果用高質量圖像顯示出來。你可以快速地提出、可視化並且解答復雜的問題。

㈡ Matlab在金融領域有什麼具體應用嗎

我覺得這是一個網路google可以解決的問題。
網路第一條告訴我《金融計算教程——版MATLAB金融工具箱的應用》這本書權很符合題主的問題。
google第一條告訴我MATLAB有個toolbox叫financial modeling，能應用於computational finance以及financial engineering。
再加入一點金融知識就可以知道，MATLAB可以用在序列數據分析，固定收益債券計算，資產組合計算，金融衍生品計算，數據可視化等等。

當然身為一個工科生，MATLAB在我眼裡只不過是工具而已。工具是用來「用」的，而不是用來「學」的。我的出發點永遠是「我要算一個資產組合」，google告訴我MATLAB可以實現，就這樣。我不會思考「咦MATLAB會做什麼呀？它會算資產組合哦，好厲害哦。」

最後提一句，網路google第一條就能回答的問題，不應該在知乎出現吧。如果題主能網路google一下，提出來的問題應該會更有價值。

㈢ 做金融分析，從Matlab轉到Python可以嗎

全部用文件IO的話可以這樣： matlab把所有參數輸出到一個文件里，然後用system命令調python腳本。專python腳本讀文件做計算屬結果再寫文件。最後matlab再讀文件得到結果。 假設python腳本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 則matlab調用命令...

㈣ 精通MATLAB金融計算的目錄 MATLAB金融

5.1 瑞士再保險公司的案例 66
5.2 金融工具箱 67
5.2.1 主要功能 68
5.2.2 體系結構 68
5.2.3 主要函數 69
5.2.4 GUI工具 70
5.3 金融衍生品工具箱 71
5.3.1 主要功能 71
5.3.2 體系結構 72
5.3.3 主要函數 73
5.3.4 GUI工具 73
5.4 固定收益工具箱 75
5.4.1 主要功能 75
5.4.2 體系結構 75
5.4.3 主要函數 76
5.5 本章小結 77 6.1 日期和貨幣數據處理 78
6.1.1 日期數據格式 78
6.1.2 日期型數據處理函數 79
6.1.3 非交易日數據 87
6.1.4 貨幣格式轉換 88
6.2 MATLAB圖表操作 89
6.2.1 圖表窗口的創建 89
6.2.2 圖表數據的保存和載入 90
6.2.3 圖表窗口的坐標 92
6.3 線型圖的含義和繪制 94
6.3.1 線型圖的含義 94
6.3.2 線型圖函數 95
6.4 燭型圖 96
6.4.1 燭型圖的含義 96
6.4.2 燭型圖函數 97
6.5 移動平均線 98
6.5.1 移動平均線的含義 98
6.5.2 移動平均線的計算 98
6.6 布林帶 99
6.6.1 布林帶的計算 100
6.6.2 布林帶的函數 102
6.7 動態數據獲取 103
6.7.1 創建定時器 103
6.7.2 Callback函數的參數 106
6.7.3 定時器使用實例 107
6.8 本章小結 110 7.1 債券的基本概念 111
7.1.1 現金流的時間價值 111
7.1.2 現值和終值的計算 112
7.1.3 債券報價方式 114
7.1.4 報價和交割價 115
7.2 基本固定收益工具和利率 116
7.2.1 基本固定收益工具 116
7.2.2 利率的計量 116
7.3 日期計量的SIA標准 117
7.3.1 中長期國債的定價 118
7.3.2 市政債券的定價 120
7.3.3 大額存單國庫券的定價 121
7.4 固定收益證券的屬性 121
7.4.1 固定收益證券數據的屬性 121
7.4.2 收益率計算 122
7.4.3 價格計算 128
7.4.4 敏感性分析 137
7.5 固定收益證券的數據管理 140
7.5.1 Instrument型數據 140
7.5.2 Excel數據的讀寫 146
7.5.3 其他格式數據的讀寫 149
7.6 本章小結 151 8.1 利率期限結構計算 152
8.1.1 利息債券收益率 152
8.1.2 構建收益率曲線 152
8.1.3 Bootstrapping演算法 154
8.1.4 利率期限結構計算函數 157
8.1.5 遠期利率計算 158
8.1.6 期限結構曲線插值 162
8.2 基於利率期限結構
8.2 定價技術 163
8.2.1 利率期限結構的表示 163
8.2.2 債券定價技術 166
8.2.3 現金流定價技術 167
8.2.4 互換定價技術 169
8.2.5 產品定價函數及敏感性
8.2.5 分析函數 171
8.2.6 Instrument型數據的構建 172
8.3 利率模型 175
8.3.1 利率模型分類 175
8.3.2 HL模型 175
8.3.3 變方差HL模型 179
8.3.4 HL模型意義 185
8.4 BDT模型 186
8.4.1 BDT模型的構建 186
8.4.2 BDT模型的實現 189
8.5 HW和BK模型 190
8.5.1 三叉樹的基本形態 191
8.5.2 HW模型的構建 191
8.5.3 HW模型的Q參數 196
8.5.4 BK模型簡介 197
8.5.5 HW和BK模型的實現 198
8.6 HJM模型 200
8.6.1 HJM模型簡介 200
8.6.2 HJM模型的實現 200
8.7 利率模型定價 202
8.7.1 利率模型的輸入變數 202
8.7.2 產品的定價 204
8.8 本章小結 208 9.1 無套利和Black-Scholes方程 209
9.1.1 單步二叉樹模型 209
9.1.2 風險中性定價 210
9.1.3 套利的數學模型 211
9.1.4 Black-Scholes模型假設 211
9.1.5 Black-Scholes方程 212
9.2 歐式期權的影響因素 214
9.2.1 歐式期權定價函數 214
9.2.2 歐式期權的希臘字母 215
9.3 歐式期權的風險度量 217
9.3.1 歐式期權希臘字母函數 217
9.3.2 期貨期權定價函數 219
9.3.3 隱含波動率計算 220
9.4 期權價格的數值求解 221
9.4.1 多期二叉樹模型 221
9.4.2 CRR模型 223
9.4.3 EQP模型 224
9.4.4 ITT模型 225
9.5 MATLAB中的CRR模型 225
9.5.1 資產價格二叉樹 225
9.5.2 定價函數 228
9.5.3 其他定價函數 231
9.5.4 希臘字母計算 232
9.6 MATLAB中的EQP模型 232
9.6.1 資產價格二叉樹 233
9.6.2 二叉樹的等價式 235
9.6.3 定價函數 237
9.6.4 其他定價函數 239
9.7 有限差分法定價 239
9.7.1 有限差分法簡介 239
9.7.2 自變數的離散化 240
9.7.3 隱式差分解法 241
9.7.4 方程的邊界條件 242
9.8 本章小結 244 10.1 投資組合基礎概念 245
10.1.1 價格序列和收益率
10.1.1 序列間的相互轉換 245
10.1.2 方差、協方差與相關系數 248
10.1.3 線性規劃問題的提出和
10.1.3 標准化 250
10.2 資產組合風險-收益計算 251
10.2.1 資產組合的收益率和
10.2.1 方差 251
10.2.2 收益率和標准差的計算 251
10.2.3 VaR的計算 253
10.3 資產組合有效前沿 254
10.3.1 資產有效前沿概念 254
10.3.2 簡單約束條件下的資產
10.3.2 組合有效前沿 255
10.3.3 復雜約束條件下的
10.3.3 資產組合有效前沿 258
10.3.4 隨機模擬法確定資產
10.3.3 組合有效前沿 260
10.4 資產配置 262
10.4.1 資產配置問題概述 262
10.4.2 資產配置問題求解 263
10.5 本章小結 264 11.1 普通香草期權 265
11.2 執行條件不同的奇異期權 265
11.2.1 百慕大期權 266
11.2.2 復合期權 266
11.3 Shout Options 267
11.3.1 Shout Options簡介 267
11.3.2 Shout Options估值 268
11.3.3 Shout Options定價程序 269
11.4 亞式期權 271
11.4.1 亞式期權簡介和分類 271
11.4.2 亞式期權的解 272
11.5 亞式期權數值解法 274
11.5.1 二叉樹的路徑函數 275
11.5.2 平均價格的確定 276
11.5.3 回溯法計算期權價格 276
11.5.4 定價實例 277
11.5.5 亞式期權定價程序 279
11.6 回望期權 281
11.6.1 回望期權簡介 281
11.6.2 定價的二叉樹方法 283
11.6.3 回望期權定價程序 287
11.7 障礙期權 288
11.7.1 障礙期權簡介 288
11.7.2 障礙期權定價實例及程序 290
11.8 二值期權 292
11.8.1 二值期權簡介 292
11.8.2 二值期權定價程序 293
11.9 基於多資產的期權 294
11.9.1 蒙特卡羅模擬 294
11.9.2 相關隨機變數的路徑
11.9.2 生成和Cholesky分解 298
11.9.3 價差期權 299
11.9.4 彩虹期權 301
11.10 本章小結 302

㈤ 求一道用matlab解決的金融投資問題

大俠你這問題實在是太虎了，你還不如貼個金融投資問題上來，看有沒有人用matlab幫你搞一下。用matlab多的人大都是理工科出身，不懂金融啊~~~~~更不懂投資啊~~~~~~

㈥ MATLAB和EXCEL在金融上的應用

MATLAB 誕生於1984年，它是一種科學計算語言和應用開發平台，全球有超過500,000名工程師和科學家以及2,000 家金融公司正在使用MATLAB 進行工作。金融專業人員廣泛使用MathWorks 公司的產品來加速他們的研究，減少開發時間，提高模型的
速度和控制項目成本。他們使用MATLAB 以及相關產品，完成對數據進行分析，創建
險，開發優化策略，計算價格，確定現金流等一系列工作。

減少開發時間
MATLAB 讓金融專業人士開發應用的時間和利用傳統的開發方法相比，如：Visual C++、Basic、Excel ，減少了90%。這是因為MATLAB 提供了強大的計算能力，諸如：基於矩級數學函數等，它讓開發人員可以更加關注如何解決問題，而不是去解決如何編寫程序的

降低風險和成本
使用MATLAB 您可以通過重用您的C/C++和Fortran 函數，這樣可以將應用實現
化。更為重要的是，因為所有的MATLAB 函數都是源代碼可視的，所以您可以查看和修改代

新模型的集成
MATLAB 可以讓您在幾個小時之內將新的模型集成到您的系統，對比於S-Plus、
SAS，這個過程要花費幾天或者幾個星期的時間，這是因為MATLAB 提供了工具，可以自
MATLAB 代碼轉化為C/C++ 代碼。MATLAB 還可以讓您快速的部署您的應用。

在過去的五年時間里，MathWorks 在MATLAB 中增加了很多專門的工具，提供給
用來開發相關模型，包括：
■ 債券價格、收益和敏感度分析
■ 投資組合優化和分析
■ 資產分配
■ 金融時序分析
■ 期權價格和敏感度分析
■ 現金流分析
■ 風險管理
■ 預測和模擬
■ 利率曲線擬合合期限結構建模
■ Monte Carlo 模擬
■ 基於GARCH 的波動性分析
相關模塊：
金融工具箱（FMA-SHEE-FINA-1.1.PDF）
DATAFEED工具箱（FMA-SHEE-DAFD-1.0.PDF）
金融衍生物工具箱（FMA-SHEE-FIDR-1.0.PDF）
固定收益工具箱（FMA-SHEE-FIXD-1.0.PDF）
GARCH工具箱（FMA-SHEE-GARH-1.0.PDF）
金融時序工具箱（FMA-SHEE-FITI-1.0.PDF）
EXCEL LINK工具箱（FMA-SHEE-EXCL-1.1.PDF）
資料庫工具箱（FMA-SHEE-DATA-1.1.PDF）
優化工具箱（FMA-SHEE-OPTI-1.0.PDF）
統計工具箱（FMA-SHEE-STAT-1.0.PDF）
鏈接源於 http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=45446
個人認為些都是數據處理應用的軟體，其中excel界面最為友好，但功能是在太過單一，僅適用於日常的簡單數據處理，不適於較復雜的模型分析，因此科研上應用不多；matlab採用圖形界面，功能比較強大，目前研究中應用最廣；spss和sas都有比較強的專業性，前者主要用於社科類研究，後者主要用於自然科學及經濟的研究方面，另外spss也採用圖形界面，友好性方面要強於全部由編程語言進行操作的sas，但spss的主要缺點是數據輸出，不能用word等文字處理工具直接打開。 以下是我找到的一些資料，比較詳細，樓主可以參考。
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MATLAB 的名稱源自 Matrix Laboratory ，它是一種科學計算軟體，專門以矩陣的形式處理數據。 MATLAB 將高性能的數值計算和可視化集成在一起，並提供了大量的內置函數，從而被廣泛地應用於科學計算、控制系統、信息處理等領域的分析、模擬和設計工作，而且利用 MATLAB 產品的開放式結構，可以非常容易地對 MATLAB 的功能進行擴充，從而在不斷深化對問題認識的同時，不斷完善 MATLAB 產品以提高產品自身的競爭能力。
目前 MATLAB 產品族可以用來進行：

數值分析

數值和符號計算

工程與科學繪圖

控制系統的設計與方針

數字圖像處理

數字信號處理

通訊系統設計與模擬

財務與金融工程
MATLAB 是 MATLAB 產品家族的基礎，它提供了基本的數學演算法，例如矩陣運算、數值分析演算法， MATLAB 集成了 2D 和 3D 圖形功能，以完成相應數值可視化的工作，並且提供了一種互動式的高級編程語言—— M 語言，利用 M 語言可以通過編寫腳本或者函數文件實現用戶自己的演算法。

MATLAB Compiler 是一種編譯工具，它能夠將那些利用 MATLAB 提供的編程語言—— M 語言編寫的函數文件編譯生成為函數庫、可執行文件 COM 組件等等。這樣就可以擴展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能夠同其他高級編程語言例如 C/C++ 語言進行混合應用，取長補短，以提高程序的運行效率，豐富程序開發的手段。

利用 M 語言還開發了相應的 MATLAB 專業工具箱函數供用戶直接使用。這些工具箱應用的演算法是開放的可擴展的，用戶不僅可以查看其中的演算法，還可以針對一些演算法進行修改，甚至允許開發自己的演算法擴充工具箱的功能。目前 MATLAB 產品的工具箱有四十多個，分別涵蓋了數據獲取、科學計算、控制系統設計與分析、數字信號處理、數字圖像處理、金融財務分析以及生物遺傳工程等專業領域。

Simulink 是基於 MATLAB 的框圖設計環境，可以用來對各種動態系統進行建模、分析和模擬，它的建模範圍廣泛，可以針對任何能夠用數學來描述的系統進行建模，例如航空航天動力學系統、衛星控制制導系統、通訊系統、船舶及汽車等等，其中了包括連續、離散，條件執行，事件驅動，單速率、多速率和混雜系統等等。 Simulink 提供了利用滑鼠拖放的方法建立系統框圖模型的圖形界面，而且 Simulink 還提供了豐富的功能塊以及不同的專業模塊集合，利用 Simulink 幾乎可以做到不書寫一行代碼完成整個動態系統的建模工作。
Stateflow 是一個互動式的設計工具，它基於有限狀態機的理論，可以用來對復雜的事件驅動系統進行建模和模擬。 Stateflow 與 Simulink 和 MATLAB 緊密集成，可以將 Stateflow 創建的復雜控制邏輯有效地結合到 Simulink 的模型中。

在 MATLAB 產品族中，自動化的代碼生成工具主要有 Real-Time Workshop （ RTW ）和 Stateflow Coder ，這兩種代碼生成工具可以直接將 Simulink 的模型框圖和 Stateflow 的狀態圖轉換成高效優化的程序代碼。利用 RTW 生成的代碼簡潔、可靠、易讀。目前 RTW 支持生成標準的 C 語言代碼，並且具備了生成其他語言代碼的能力。整個代碼的生成、編譯以及相應的目標下載過程都是自動完成的，用戶需要做得僅僅使用滑鼠點擊幾個按鈕即可。 MathWorks 公司針對不同的實時或非實時操作系統平台，開發了相應的目標選項，配合不同的軟硬體系統，可以完成快速控制原型（ Rapid Control Prototype ）開發、硬體在迴路的實時模擬（ Hardware-in-Loop ）、產品代碼生成等工作。

另外， MATLAB 開放性的可擴充體系允許用戶開發自定義的系統目標，利用 Real-Time Workshop Embedded Coder 能夠直接將 Simulink 的模型轉變成效率優化的產品級代碼。代碼不僅可以是浮點的，還可以是定點的。

MATLAB 開放的產品體系使 MATLAB 成為了諸多領域的開發首選軟體，並且， MATLAB 還具有 300 余家第三方合作夥伴，分布在科學計算、機械動力、化工、計算機通訊、汽車、金融等領域。介面方式包括了聯合建模、數據共享、開發流程銜接等等。

MATLAB 結合第三方軟硬體產品組成了在不同領域內的完整解決方案，實現了從演算法開發到實時模擬再到代碼生成與最終產品實現的完整過程
主要的典型應用包括：

控制系統的應用與開發——快速控制原型與硬體在迴路模擬的統一平台 dSPACE

信號處理系統的設計與開發——全系統模擬與快速原型驗證， TI DSP 、 Lyrtech 等信號處理產品軟硬體平台

通信系統設計與開發——結合 RadioLab 3G 和 Candence 等產品

機電一體化設計與開發——全系統的聯合模擬，結合 Easy 5 、 Adams 等
http://..com/question/13061703.html

㈦ 我是學金融的，需要懂得用MATLAB做什麼

用matlab在金融方面可以做如下：
1）固定收益的計算
2）利率期限結構的計算
3）衍生品的計算
4）投資組合的設定
其中包括奇異期權、蒙特卡洛模擬、數值分析等等，主要還是金融工程的東西接觸的多一點。

這個東西就要慢慢試，要有數據，帶進去慢慢做，有一本書《精通matlab金融計算》，我不能說著本書有多好，但是他比較全面介紹了matlab在金融方面的應用，最好從圖書館找一本看看，不要買了，也不便宜。

㈧ matlab中金融時間序列工具怎麼用

可能你安裝的時候缺組件，不完整

㈨ 想用matlab做金融工程，路該怎麼走

Matlab是屬於數學類軟體，比較簡單易學，建議先學好理論知識，再學編程。否則以後你會發現限制你進一步學習MATLAB的就是因缺乏理論知識而看不懂程序。本人切身體會呀！

㈩ Matlab在金融領域有什麼具體應用嗎

我覺來得這是一個網路自google可以解決的問題。
網路第一條告訴我《金融計算教程——MATLAB金融工具箱的應用》這本書很符合題主的問題。
google第一條告訴我MATLAB有個toolbox叫financial modeling，能應用於computational finance以及financial engineering。
再加入一點金融知識就可以知道，MATLAB可以用在序列數據分析，固定收益債券計算，資產組合計算，金融衍生品計算，數據可視化等等。

當然身為一個工科生，MATLAB在我眼裡只不過是工具而已。工具是用來「用」的，而不是用來「學」的。我的出發點永遠是「我要算一個資產組合」，google告訴我MATLAB可以實現，就這樣。我不會思考「咦MATLAB會做什麼呀？它會算資產組合哦，好厲害哦。」

最後提一句，網路google第一條就能回答的問題，不應該在知乎出現吧。如果題主能網路google一下，提出來的問題應該會更有價值。