matlab做公司金融的code

㈠ matlab中金融时间序列工具怎么用

MATLAB和金融工具箱为金融分析和金融工程提供了一个完整的计算环境。
并且金融工具箱提供了版一切可帮助你完成权金融数据的数学和统计分析的功能，并能将结果用高质量图像显示出来。你可以快速地提出、可视化并且解答复杂的问题。

㈡ Matlab在金融领域有什么具体应用吗

我觉得这是一个网络google可以解决的问题。
网络第一条告诉我《金融计算教程——版MATLAB金融工具箱的应用》这本书权很符合题主的问题。
google第一条告诉我MATLAB有个toolbox叫financial modeling，能应用于computational finance以及financial engineering。
再加入一点金融知识就可以知道，MATLAB可以用在序列数据分析，固定收益债券计算，资产组合计算，金融衍生品计算，数据可视化等等。

当然身为一个工科生，MATLAB在我眼里只不过是工具而已。工具是用来“用”的，而不是用来“学”的。我的出发点永远是“我要算一个资产组合”，google告诉我MATLAB可以实现，就这样。我不会思考“咦MATLAB会做什么呀？它会算资产组合哦，好厉害哦。”

最后提一句，网络google第一条就能回答的问题，不应该在知乎出现吧。如果题主能网络google一下，提出来的问题应该会更有价值。

㈢ 做金融分析，从Matlab转到Python可以吗

全部用文件IO的话可以这样： matlab把所有参数输出到一个文件里，然后用system命令调python脚本。专python脚本读文件做计算属结果再写文件。最后matlab再读文件得到结果。 假设python脚本的用法是： python xxx.py in.txt out.txt 则matlab调用命令...

㈣ 精通MATLAB金融计算的目录 MATLAB金融

5.1 瑞士再保险公司的案例 66
5.2 金融工具箱 67
5.2.1 主要功能 68
5.2.2 体系结构 68
5.2.3 主要函数 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 体系结构 72
5.3.3 主要函数 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 体系结构 75
5.4.3 主要函数 76
5.5 本章小结 77 6.1 日期和货币数据处理 78
6.1.1 日期数据格式 78
6.1.2 日期型数据处理函数 79
6.1.3 非交易日数据 87
6.1.4 货币格式转换 88
6.2 MATLAB图表操作 89
6.2.1 图表窗口的创建 89
6.2.2 图表数据的保存和载入 90
6.2.3 图表窗口的坐标 92
6.3 线型图的含义和绘制 94
6.3.1 线型图的含义 94
6.3.2 线型图函数 95
6.4 烛型图 96
6.4.1 烛型图的含义 96
6.4.2 烛型图函数 97
6.5 移动平均线 98
6.5.1 移动平均线的含义 98
6.5.2 移动平均线的计算 98
6.6 布林带 99
6.6.1 布林带的计算 100
6.6.2 布林带的函数 102
6.7 动态数据获取 103
6.7.1 创建定时器 103
6.7.2 Callback函数的参数 106
6.7.3 定时器使用实例 107
6.8 本章小结 110 7.1 债券的基本概念 111
7.1.1 现金流的时间价值 111
7.1.2 现值和终值的计算 112
7.1.3 债券报价方式 114
7.1.4 报价和交割价 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 利率的计量 116
7.3 日期计量的SIA标准 117
7.3.1 中长期国债的定价 118
7.3.2 市政债券的定价 120
7.3.3 大额存单国库券的定价 121
7.4 固定收益证券的属性 121
7.4.1 固定收益证券数据的属性 121
7.4.2 收益率计算 122
7.4.3 价格计算 128
7.4.4 敏感性分析 137
7.5 固定收益证券的数据管理 140
7.5.1 Instrument型数据 140
7.5.2 Excel数据的读写 146
7.5.3 其他格式数据的读写 149
7.6 本章小结 151 8.1 利率期限结构计算 152
8.1.1 利息债券收益率 152
8.1.2 构建收益率曲线 152
8.1.3 Bootstrapping算法 154
8.1.4 利率期限结构计算函数 157
8.1.5 远期利率计算 158
8.1.6 期限结构曲线插值 162
8.2 基于利率期限结构
8.2 定价技术 163
8.2.1 利率期限结构的表示 163
8.2.2 债券定价技术 166
8.2.3 现金流定价技术 167
8.2.4 互换定价技术 169
8.2.5 产品定价函数及敏感性
8.2.5 分析函数 171
8.2.6 Instrument型数据的构建 172
8.3 利率模型 175
8.3.1 利率模型分类 175
8.3.2 HL模型 175
8.3.3 变方差HL模型 179
8.3.4 HL模型意义 185
8.4 BDT模型 186
8.4.1 BDT模型的构建 186
8.4.2 BDT模型的实现 189
8.5 HW和BK模型 190
8.5.1 三叉树的基本形态 191
8.5.2 HW模型的构建 191
8.5.3 HW模型的Q参数 196
8.5.4 BK模型简介 197
8.5.5 HW和BK模型的实现 198
8.6 HJM模型 200
8.6.1 HJM模型简介 200
8.6.2 HJM模型的实现 200
8.7 利率模型定价 202
8.7.1 利率模型的输入变量 202
8.7.2 产品的定价 204
8.8 本章小结 208 9.1 无套利和Black-Scholes方程 209
9.1.1 单步二叉树模型 209
9.1.2 风险中性定价 210
9.1.3 套利的数学模型 211
9.1.4 Black-Scholes模型假设 211
9.1.5 Black-Scholes方程 212
9.2 欧式期权的影响因素 214
9.2.1 欧式期权定价函数 214
9.2.2 欧式期权的希腊字母 215
9.3 欧式期权的风险度量 217
9.3.1 欧式期权希腊字母函数 217
9.3.2 期货期权定价函数 219
9.3.3 隐含波动率计算 220
9.4 期权价格的数值求解 221
9.4.1 多期二叉树模型 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 资产价格二叉树 225
9.5.2 定价函数 228
9.5.3 其他定价函数 231
9.5.4 希腊字母计算 232
9.6 MATLAB中的EQP模型 232
9.6.1 资产价格二叉树 233
9.6.2 二叉树的等价式 235
9.6.3 定价函数 237
9.6.4 其他定价函数 239
9.7 有限差分法定价 239
9.7.1 有限差分法简介 239
9.7.2 自变量的离散化 240
9.7.3 隐式差分解法 241
9.7.4 方程的边界条件 242
9.8 本章小结 244 10.1 投资组合基础概念 245
10.1.1 价格序列和收益率
10.1.1 序列间的相互转换 245
10.1.2 方差、协方差与相关系数 248
10.1.3 线性规划问题的提出和
10.1.3 标准化 250
10.2 资产组合风险-收益计算 251
10.2.1 资产组合的收益率和
10.2.1 方差 251
10.2.2 收益率和标准差的计算 251
10.2.3 VaR的计算 253
10.3 资产组合有效前沿 254
10.3.1 资产有效前沿概念 254
10.3.2 简单约束条件下的资产
10.3.2 组合有效前沿 255
10.3.3 复杂约束条件下的
10.3.3 资产组合有效前沿 258
10.3.4 随机模拟法确定资产
10.3.3 组合有效前沿 260
10.4 资产配置 262
10.4.1 资产配置问题概述 262
10.4.2 资产配置问题求解 263
10.5 本章小结 264 11.1 普通香草期权 265
11.2 执行条件不同的奇异期权 265
11.2.1 百慕大期权 266
11.2.2 复合期权 266
11.3 Shout Options 267
11.3.1 Shout Options简介 267
11.3.2 Shout Options估值 268
11.3.3 Shout Options定价程序 269
11.4 亚式期权 271
11.4.1 亚式期权简介和分类 271
11.4.2 亚式期权的解 272
11.5 亚式期权数值解法 274
11.5.1 二叉树的路径函数 275
11.5.2 平均价格的确定 276
11.5.3 回溯法计算期权价格 276
11.5.4 定价实例 277
11.5.5 亚式期权定价程序 279
11.6 回望期权 281
11.6.1 回望期权简介 281
11.6.2 定价的二叉树方法 283
11.6.3 回望期权定价程序 287
11.7 障碍期权 288
11.7.1 障碍期权简介 288
11.7.2 障碍期权定价实例及程序 290
11.8 二值期权 292
11.8.1 二值期权简介 292
11.8.2 二值期权定价程序 293
11.9 基于多资产的期权 294
11.9.1 蒙特卡罗模拟 294
11.9.2 相关随机变量的路径
11.9.2 生成和Cholesky分解 298
11.9.3 价差期权 299
11.9.4 彩虹期权 301
11.10 本章小结 302

㈤ 求一道用matlab解决的金融投资问题

大侠你这问题实在是太虎了，你还不如贴个金融投资问题上来，看有没有人用matlab帮你搞一下。用matlab多的人大都是理工科出身，不懂金融啊~~~~~更不懂投资啊~~~~~~

㈥ MATLAB和EXCEL在金融上的应用

MATLAB 诞生于1984年，它是一种科学计算语言和应用开发平台，全球有超过500,000名工程师和科学家以及2,000 家金融公司正在使用MATLAB 进行工作。金融专业人员广泛使用MathWorks 公司的产品来加速他们的研究，减少开发时间，提高模型的
速度和控制项目成本。他们使用MATLAB 以及相关产品，完成对数据进行分析，创建
险，开发优化策略，计算价格，确定现金流等一系列工作。

减少开发时间
MATLAB 让金融专业人士开发应用的时间和利用传统的开发方法相比，如：Visual C++、Basic、Excel ，减少了90%。这是因为MATLAB 提供了强大的计算能力，诸如：基于矩级数学函数等，它让开发人员可以更加关注如何解决问题，而不是去解决如何编写程序的

降低风险和成本
使用MATLAB 您可以通过重用您的C/C++和Fortran 函数，这样可以将应用实现
化。更为重要的是，因为所有的MATLAB 函数都是源代码可视的，所以您可以查看和修改代

新模型的集成
MATLAB 可以让您在几个小时之内将新的模型集成到您的系统，对比于S-Plus、
SAS，这个过程要花费几天或者几个星期的时间，这是因为MATLAB 提供了工具，可以自
MATLAB 代码转化为C/C++ 代码。MATLAB 还可以让您快速的部署您的应用。

在过去的五年时间里，MathWorks 在MATLAB 中增加了很多专门的工具，提供给
用来开发相关模型，包括：
■ 债券价格、收益和敏感度分析
■ 投资组合优化和分析
■ 资产分配
■ 金融时序分析
■ 期权价格和敏感度分析
■ 现金流分析
■ 风险管理
■ 预测和模拟
■ 利率曲线拟合合期限结构建模
■ Monte Carlo 模拟
■ 基于GARCH 的波动性分析
相关模块：
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）
金融时序工具箱（FMA-SHEE-FITI-1.0.PDF）
EXCEL LINK工具箱（FMA-SHEE-EXCL-1.1.PDF）
数据库工具箱（FMA-SHEE-DATA-1.1.PDF）
优化工具箱（FMA-SHEE-OPTI-1.0.PDF）
统计工具箱（FMA-SHEE-STAT-1.0.PDF）
链接源于 http://bbs.matwav.com/viewthread.php?tid=45446
个人认为些都是数据处理应用的软件，其中excel界面最为友好，但功能是在太过单一，仅适用于日常的简单数据处理，不适于较复杂的模型分析，因此科研上应用不多；matlab采用图形界面，功能比较强大，目前研究中应用最广；spss和sas都有比较强的专业性，前者主要用于社科类研究，后者主要用于自然科学及经济的研究方面，另外spss也采用图形界面，友好性方面要强于全部由编程语言进行操作的sas，但spss的主要缺点是数据输出，不能用word等文字处理工具直接打开。 以下是我找到的一些资料，比较详细，楼主可以参考。
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MATLAB 的名称源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件，专门以矩阵的形式处理数据。 MATLAB 将高性能的数值计算和可视化集成在一起，并提供了大量的内置函数，从而被广泛地应用于科学计算、控制系统、信息处理等领域的分析、仿真和设计工作，而且利用 MATLAB 产品的开放式结构，可以非常容易地对 MATLAB 的功能进行扩充，从而在不断深化对问题认识的同时，不断完善 MATLAB 产品以提高产品自身的竞争能力。
目前 MATLAB 产品族可以用来进行：

数值分析

数值和符号计算

工程与科学绘图

控制系统的设计与方针

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
MATLAB 是 MATLAB 产品家族的基础，它提供了基本的数学算法，例如矩阵运算、数值分析算法， MATLAB 集成了 2D 和 3D 图形功能，以完成相应数值可视化的工作，并且提供了一种交互式的高级编程语言—— M 语言，利用 M 语言可以通过编写脚本或者函数文件实现用户自己的算法。

MATLAB Compiler 是一种编译工具，它能够将那些利用 MATLAB 提供的编程语言—— M 语言编写的函数文件编译生成为函数库、可执行文件 COM 组件等等。这样就可以扩展 MATLAB 功能，使 MATLAB 能够同其他高级编程语言例如 C/C++ 语言进行混合应用，取长补短，以提高程序的运行效率，丰富程序开发的手段。

利用 M 语言还开发了相应的 MATLAB 专业工具箱函数供用户直接使用。这些工具箱应用的算法是开放的可扩展的，用户不仅可以查看其中的算法，还可以针对一些算法进行修改，甚至允许开发自己的算法扩充工具箱的功能。目前 MATLAB 产品的工具箱有四十多个，分别涵盖了数据获取、科学计算、控制系统设计与分析、数字信号处理、数字图像处理、金融财务分析以及生物遗传工程等专业领域。

Simulink 是基于 MATLAB 的框图设计环境，可以用来对各种动态系统进行建模、分析和仿真，它的建模范围广泛，可以针对任何能够用数学来描述的系统进行建模，例如航空航天动力学系统、卫星控制制导系统、通讯系统、船舶及汽车等等，其中了包括连续、离散，条件执行，事件驱动，单速率、多速率和混杂系统等等。 Simulink 提供了利用鼠标拖放的方法建立系统框图模型的图形界面，而且 Simulink 还提供了丰富的功能块以及不同的专业模块集合，利用 Simulink 几乎可以做到不书写一行代码完成整个动态系统的建模工作。
Stateflow 是一个交互式的设计工具，它基于有限状态机的理论，可以用来对复杂的事件驱动系统进行建模和仿真。 Stateflow 与 Simulink 和 MATLAB 紧密集成，可以将 Stateflow 创建的复杂控制逻辑有效地结合到 Simulink 的模型中。

在 MATLAB 产品族中，自动化的代码生成工具主要有 Real-Time Workshop （ RTW ）和 Stateflow Coder ，这两种代码生成工具可以直接将 Simulink 的模型框图和 Stateflow 的状态图转换成高效优化的程序代码。利用 RTW 生成的代码简洁、可靠、易读。目前 RTW 支持生成标准的 C 语言代码，并且具备了生成其他语言代码的能力。整个代码的生成、编译以及相应的目标下载过程都是自动完成的，用户需要做得仅仅使用鼠标点击几个按钮即可。 MathWorks 公司针对不同的实时或非实时操作系统平台，开发了相应的目标选项，配合不同的软硬件系统，可以完成快速控制原型（ Rapid Control Prototype ）开发、硬件在回路的实时仿真（ Hardware-in-Loop ）、产品代码生成等工作。

另外， MATLAB 开放性的可扩充体系允许用户开发自定义的系统目标，利用 Real-Time Workshop Embedded Coder 能够直接将 Simulink 的模型转变成效率优化的产品级代码。代码不仅可以是浮点的，还可以是定点的。

MATLAB 开放的产品体系使 MATLAB 成为了诸多领域的开发首选软件，并且， MATLAB 还具有 300 余家第三方合作伙伴，分布在科学计算、机械动力、化工、计算机通讯、汽车、金融等领域。接口方式包括了联合建模、数据共享、开发流程衔接等等。

MATLAB 结合第三方软硬件产品组成了在不同领域内的完整解决方案，实现了从算法开发到实时仿真再到代码生成与最终产品实现的完整过程
主要的典型应用包括：

控制系统的应用与开发——快速控制原型与硬件在回路仿真的统一平台 dSPACE

信号处理系统的设计与开发——全系统仿真与快速原型验证， TI DSP 、 Lyrtech 等信号处理产品软硬件平台

通信系统设计与开发——结合 RadioLab 3G 和 Candence 等产品

机电一体化设计与开发——全系统的联合仿真，结合 Easy 5 、 Adams 等
http://..com/question/13061703.html

㈦ 我是学金融的，需要懂得用MATLAB做什么

用matlab在金融方面可以做如下：
1）固定收益的计算
2）利率期限结构的计算
3）衍生品的计算
4）投资组合的设定
其中包括奇异期权、蒙特卡洛模拟、数值分析等等，主要还是金融工程的东西接触的多一点。

这个东西就要慢慢试，要有数据，带进去慢慢做，有一本书《精通matlab金融计算》，我不能说着本书有多好，但是他比较全面介绍了matlab在金融方面的应用，最好从图书馆找一本看看，不要买了，也不便宜。

㈧ matlab中金融时间序列工具怎么用

可能你安装的时候缺组件，不完整

㈨ 想用matlab做金融工程，路该怎么走

Matlab是属于数学类软件，比较简单易学，建议先学好理论知识，再学编程。否则以后你会发现限制你进一步学习MATLAB的就是因缺乏理论知识而看不懂程序。本人切身体会呀！

㈩ Matlab在金融领域有什么具体应用吗

我觉来得这是一个网络自google可以解决的问题。
网络第一条告诉我《金融计算教程——MATLAB金融工具箱的应用》这本书很符合题主的问题。
google第一条告诉我MATLAB有个toolbox叫financial modeling，能应用于computational finance以及financial engineering。
再加入一点金融知识就可以知道，MATLAB可以用在序列数据分析，固定收益债券计算，资产组合计算，金融衍生品计算，数据可视化等等。

当然身为一个工科生，MATLAB在我眼里只不过是工具而已。工具是用来“用”的，而不是用来“学”的。我的出发点永远是“我要算一个资产组合”，google告诉我MATLAB可以实现，就这样。我不会思考“咦MATLAB会做什么呀？它会算资产组合哦，好厉害哦。”

最后提一句，网络google第一条就能回答的问题，不应该在知乎出现吧。如果题主能网络google一下，提出来的问题应该会更有价值。