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文檔簡介

1、量化投資-商品期貨交易策略的數(shù)學(xué)模型摘要商品期貨交易在當(dāng)前中國的經(jīng)濟(jì)體系中占據(jù)著很重要的作用,投資者都希望從大量的期貨交易中獲取一定的利潤,但是期貨交易作為一種投機(jī)行為,交易者置身其中往往要承擔(dān)很大的風(fēng)險,本文研究了商品期貨交易中的一些問題,給出了獲取較大收益的交易方式。問題一:我們首先利用SPSS中的模型預(yù)測方法給出了橡膠期貨交易各項(xiàng)指標(biāo)在9月3號這天隨時間推移的波動圖,又給出了利用Matlab軟件作出的成交價與各個指標(biāo)的相關(guān)性圖表。分析所作的圖得出的結(jié)論是商品期貨的成交價與B1價、S1價具有顯著相關(guān)性,與成交量、持倉增減、B1量、S1量也具有相關(guān)性而與總量不具有相關(guān)性。最后利用SPSS軟件

2、雙變量相關(guān)分析進(jìn)一步確認(rèn)其相關(guān)性指標(biāo)。為了對橡膠期貨價格的這些變化特征進(jìn)行分類,我們作出了成交價19天的波動圖,并以持倉量為例分析其他指標(biāo)的變化特征,將七項(xiàng)指標(biāo)分成了上漲和周期波動兩類。問題二:本文采用了回歸分析的方法建立價格波動預(yù)測模型。首先介紹回歸分析的基本原理與內(nèi)容,敘述了回歸分析中用到的最小二乘法,之后在第一問的基礎(chǔ)上建立回歸分析的數(shù)學(xué)模型,得出函數(shù)關(guān)系,算得價格的波動趨勢并與實(shí)際數(shù)據(jù)對比,再分析模型中的殘差數(shù)據(jù),驗(yàn)證所建立的回歸模型合理性。問題三:為建立收益最大化的交易模型,本題我們分析價格的波動數(shù)據(jù)后,借助移動平均線的理論方法,再分析價格的“高位”與“低位”,得出買點(diǎn)賣點(diǎn)。建立交易

3、模型后,利用MATLAB軟件分析出合適的交易時機(jī),并畫出圖形,利用所給數(shù)據(jù)根據(jù)建立的模型計(jì)算收益。關(guān)鍵詞:期貨交易 波動 SPSS軟件 回歸分析1.問題重述我國商品期貨交易的品種迅速增加,吸引了大量交易者的參與,如何從商品期貨的交易中獲取相對穩(wěn)定的收益成為交易者非常關(guān)注的問題。商品期貨交易實(shí)行T+0的交易規(guī)則,所開的“多單或空單”可以馬上平倉,從而完成一次交易,這樣就吸引了大量的投機(jī)資金進(jìn)行商品期貨的日內(nèi)高頻交易。某種商品價格在低位時開“多單”,當(dāng)價格高于開“多單”的價格時平倉,或者,價格在高位時開“空單”,當(dāng)價格低于開“空單”的價格時平倉,差價部分扣除手續(xù)費(fèi)后就是交易者的盈利;反之則是虧損。

4、現(xiàn)在題中給出了2012年9月相關(guān)商品期貨交易的成交數(shù)據(jù),讓你以所給數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),建立數(shù)學(xué)模型解決下面的問題:1、 通過數(shù)據(jù)分析,尋找價格的波動和哪些指標(biāo)(僅限于表中列出的數(shù)據(jù),如持倉量、成交量等指標(biāo))有關(guān),并對橡膠期貨價格的波動方式進(jìn)行簡單的分類。(提示:這里的波動方式是指在某一時間段內(nèi)(簡稱周期)價格的漲跌、持倉量的增減、成交量的增減等指標(biāo)的變化特征。周期的選取可以短到幾秒鐘,長到幾十分鐘甚至是以天為單位,具體時長通過數(shù)據(jù)分析確定,較優(yōu)的周期應(yīng)該是有利于交易者獲取最大的盈利)。2、 在實(shí)時交易時,交易者往往是根據(jù)交易所提供的實(shí)時數(shù)據(jù),對價格的后期走勢做出預(yù)測來決定是開“多單”還是開“空單”。請

5、在第1問的基礎(chǔ)上建立合理的橡膠價格波動預(yù)測模型;3、 橡膠期貨交易的手續(xù)費(fèi)是20元/手,保證金為交易額的10%,設(shè)初始資金為100萬。請利用前面已經(jīng)得到的相關(guān)結(jié)果,建立交易模型,使交易者的收益最大;4、試分析確定合理的評價指標(biāo)體系,用以評價你的交易模型的優(yōu)劣。(這一問為選做)2.模型假設(shè)與符號說明2.1模型的假設(shè)1.由于題中所給指標(biāo)外的其他因素對期貨價格波動影響較小,可以忽略,認(rèn)為價格的波動只受所給指標(biāo)影響。2.假設(shè)所給的19天的數(shù)據(jù)能準(zhǔn)確反映期貨交易中出現(xiàn)的各種變化特征情況。3.假設(shè)不考慮交易模型中交易者的主觀因素。2.2符號說明 B1價指的是買1價、B1量是指買1量、S1價指賣1價、S1量

6、指賣1量。在問題二的回歸分析中,x1指成交量,x2指總量,x3指屬性,x4指b1價,x5指s1價,x6指b1量,x7指s1量。3. 問題分析此題研究的是在商品期貨交易中如何獲取最大盈利的問題,眾所周知,商品價格的波動主要是受市場供應(yīng)和需求等基本因素的影響,即任何減少供應(yīng)或增加消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)因素,將導(dǎo)致價格上漲的變化;反之,任何增加供應(yīng)或減少商品消費(fèi)的因素,將導(dǎo)致庫存增加、價格下跌。而作為交易者,需要實(shí)時關(guān)注商品期貨的價格走勢、持倉量增減、成交量的增減,據(jù)此確定好自己的投資方向,以期獲取最大的收益。針對問題一:為了找出價格波動的影響指標(biāo),我們可以選取9月其中一天橡膠期貨的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,作出一天內(nèi)成交

7、價、成交量、持倉增減、B1價量、S1價量的走勢圖,利用SPSS軟件雙變量相關(guān)分析處理上述的數(shù)據(jù),得出相關(guān)性表,分析影響指標(biāo)。再根據(jù)價格或增漲或跌、持倉量與成交量的或增或減等變化特征對橡膠期貨價格波動方式進(jìn)行簡單分類。針對問題二:我們根據(jù)第一問中找出的價格波動與各項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)性,可以利用回歸分析的方法先作出較前一天的期貨價格回歸函數(shù),建立回歸分析的數(shù)學(xué)模型,然后預(yù)測出之后幾天的價格波動趨勢,對比實(shí)際數(shù)據(jù),找出殘差,分析模型合理性。針對問題三:根據(jù)已知的相關(guān)數(shù)據(jù),為使交易者的收益最大,需要確定交易過程中合適的買賣時機(jī),而這樣的交易存在很大的風(fēng)險,所以建立一個合適交易模型既能降低這種風(fēng)險,又能夠使收

8、益最大化。本題我們可以利用均值的相關(guān)知識建立趨勢追蹤模型,找出合適的買賣時機(jī),使得交易者收益最大。4. 模型建立與求解4.1問題一:4.1.1價格波動的相關(guān)指標(biāo)根據(jù)附件所給的數(shù)據(jù),我們首先利用SPSS中的模型預(yù)測方法給出了橡膠期貨交易各項(xiàng)指標(biāo)在9月3號這天隨時間推移的波動圖。下面我們給出了利用Matlab軟件作出的成交價與各個指標(biāo)的相關(guān)性圖表(源程序見附錄)據(jù)上面的圖例分析我們可以看出商品期貨的成交價與B1價、S1價具有顯著相關(guān)性,與成交量、持倉增減、B1量、S1量也具有相關(guān)性而與總量不具有相關(guān)性?,F(xiàn)在給出利用SPSS軟件雙變量相關(guān)分析進(jìn)一步確認(rèn)其相關(guān)性。將9月3號這天的數(shù)據(jù)進(jìn)行雙變量分析可以

9、得到下表所給信息:相關(guān)性成交價成交量總量屬性(持倉增減)B1價B1量S1價S1量成交價Pearson 相關(guān)性1.015.980*-.016*1.000*.029*1.000*.023*顯著性(雙側(cè)).057.000.041.000.000.000.003N1638316383163831638316383163831638316383成交量Pearson 相關(guān)性.0151-.035*.149*.013.034*.015.105*顯著性(雙側(cè)).057.000.000.088.000.053.000N1638316383163831638316383163831638316383總量Pearso

10、n 相關(guān)性.980*-.035*1-.016*.980*.034*.980*.022*顯著性(雙側(cè)).000.000.043.000.000.000.005N1638316383163831638316383163831638316383屬性(持倉增減)Pearson 相關(guān)性-.016*.149*-.016*1-.016*-.004-.016*-.004顯著性(雙側(cè)).041.000.043.040.648.039.629N1638316383163831638316383163831638316383B1價Pearson 相關(guān)性1.000*.013.980*-.016*1.027*1.000

11、*.025*顯著性(雙側(cè)).000.088.000.040.001.000.001N1638316383163831638316383163831638316383B1量Pearson 相關(guān)性.029*.034*.034*-.004.027*1.027*-.049*顯著性(雙側(cè)).000.000.000.648.001.000.000N1638316383163831638316383163831638316383S1價Pearson 相關(guān)性1.000*.015.980*-.016*1.000*.027*1.025*顯著性(雙側(cè)).000.053.000.039.000.000.001N163

12、8316383163831638316383163831638316383S1量Pearson 相關(guān)性.023*.105*.022*-.004.025*-.049*.025*1顯著性(雙側(cè)).003.000.005.629.001.000.001N1638316383163831638316383163831638316383*. 在 .01 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。*. 在 0.05 水平(雙側(cè))上顯著相關(guān)。由表中數(shù)據(jù)分析相關(guān)系數(shù)的信息,我們確認(rèn)了橡膠期貨價格波動與B1價、S1價的直接相關(guān)性,以及與成交量、持倉增減、B1量、S1量的顯著相關(guān)性,與總量無關(guān)。4.1.2橡膠期貨特征的簡單分類為了

13、對橡膠期貨價格的這些變化特征進(jìn)行分類,我們通過查找相關(guān)文獻(xiàn)與資料,可以將這些變化特征分為上漲、下跌、周期波動,這里變化特征是包含了題目所給19天的數(shù)據(jù)。我們先通過Matlab軟件作出19天成交價的變化圖(源程序見附錄):我們很直觀的看出成交價在這19天呈總體上揚(yáng)趨勢,所以將其歸到上漲波動一類。再繼續(xù)分析另外幾個影響價格波動指標(biāo)在這19天的變化特征。例如,我們根據(jù)題目數(shù)據(jù)利用Excel圖表工具作出了持倉量在9月3、4號的變化圖:現(xiàn)在再作出9.3號當(dāng)天前50個時刻持倉量的波動圖:分析圖表可知,持倉量的變化特征是周期波動,周期很短,而后面幾天的數(shù)據(jù)分析也符合周期波動,這里不再一一給出。以持倉量為例,

14、針對成交量、B1價、S1價、B1量、S1量,通過Excel圖表工具作出其某幾天的波動圖,再作出其某一天初始幾十個時刻的波動圖,分析得出的結(jié)果是成交量、B1量、S1量符合周期波動,B1價、S1價符合上漲波動(附錄給出了個別數(shù)據(jù)圖表)。所以現(xiàn)在可將這些指標(biāo)的變化特征分為兩類:上漲波動類:成交價、B1價、S1價周期波動類:持倉量、成交量、B1量、S1量4.2問題二(1)回歸分析的基本原理回歸分析是研究一個變量關(guān)于另一個(些)變量的具體依賴關(guān)系的計(jì)算方法和理論。從一組樣本數(shù)據(jù)出發(fā),確定變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行各種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),并從影響某一特征變量的諸多變量中找出哪些變量的影響顯著,哪

15、些不顯著。利用所求的關(guān)系式,根據(jù)一個或幾個變量的取值來預(yù)測或控制另知或設(shè)定值,去估計(jì)或預(yù)測前者的均值?;貧w分析的主要內(nèi)容為:從一組數(shù)據(jù)出發(fā),確定某些變量之間的定量關(guān)系式,即建立數(shù)學(xué)模型并估計(jì)其中的未知參數(shù)。估計(jì)參數(shù)的常用方法是最小二乘法。對這些關(guān)系式的可信程度進(jìn)行檢驗(yàn)。在許多自變量共同影響著一個因變量的關(guān)系中,判斷哪個(或哪些)自變量的影響是顯著的,哪些自變量的影響是不顯著的,將影響顯著的自變量選入模型中,而剔除影響不顯著的變量,通常用逐步回歸、向前回歸和向后回歸等方法。利用所求的關(guān)系式對某一生產(chǎn)過程進(jìn)行預(yù)測或控制?;貧w分析的應(yīng)用是非常廣泛的,統(tǒng)計(jì)軟件包使各種回歸方法計(jì)算十分方便。(2)回歸分

16、析中所用到的最小二乘法的簡介假設(shè)有一組試驗(yàn)數(shù)據(jù),并且是相互獨(dú)立的隨機(jī)變量,則 且?,F(xiàn)在的問題是如何根據(jù)來求的估計(jì)值,若用分別表示的估計(jì)值,則稱為關(guān)于的一元線性回歸方程。最小二乘法就是用來估計(jì)的方法,即取的一組估計(jì)值使其隨機(jī)誤差的平方和達(dá)到最小,即使與的擬合最佳。若記 則 顯然,且關(guān)于可微,則 即此方程稱為正規(guī)方程組,求解可以得到:稱為的最小二乘估計(jì),其中, ;.事實(shí)上:,; , 對固定的有 即是的無偏估計(jì),且有 故,即是的無偏估計(jì)。(3)回歸分析的數(shù)學(xué)模型相關(guān)變量之間的關(guān)系可以是線性的,也可以是非線性的。而且我們知道,成交量是價格變化的一個重要因素之一,也是一個可能引起本質(zhì)變動的因素,但是在大

17、多數(shù)時候,只起到催化劑的作用。本問題中我們利用了多元線性回歸中的曲線擬合函數(shù):y=1.859+0.002*x1+0.451*x4+0.548*x5+0.08*x6-0.006*x7 mtlab理論依據(jù)觀察結(jié)果,beta可得其相關(guān)系數(shù)如下1.859613097693711; 常數(shù)項(xiàng)0.001796546197568; x13.082861451555949e-07; x28.164732738933746e-06; x30.451738649884048; x4 0.548162831241204; x50.007996666776290; x6-0.006203483389693 x7x2,x

18、3前置系數(shù)過小可忽略, 其中x1指成交量,x2指總量,x3指屬性,x4指b1價,x5指s1價,x6指b1量,x7指s1量由residuals(殘差)可知,其殘差大致在-13.91 16.36間波動,相對于總成交價過小,故擬合可信程度較高。下面是殘差數(shù)據(jù)的波動圖具體預(yù)測和實(shí)際對比圖如下(源程序可見附錄): 由上面的數(shù)據(jù)處理的圖可看出該回歸分析模型基本能夠準(zhǔn)確預(yù)測期貨價格的后期走勢,并以此可明確決定是開“多單”還是“空單”,所以該模型是合理的。4.3問題三通過分析該題題干與上面所得的數(shù)據(jù),采用移動平均線的相關(guān)理論對期貨交易價格的波動進(jìn)行分析,再研究交易收益的相關(guān)信息,建立趨勢追蹤模型。4.3.1移

19、動平均線移動平均線(MA)是以道·瓊斯的“平均成本概念”為理論基礎(chǔ),采用統(tǒng)計(jì)學(xué)中"移動平均"的原理,將一段時期內(nèi)的股票價格平均值連成曲線,用來顯示股價的歷史波動情況,進(jìn)而反映股價指數(shù)未來發(fā)展趨勢的技術(shù)分析方法。它是道氏理論的形象化表述。移動平均線是由著名的美國投資專家Joseph E.Granville(葛蘭碧,又譯為格蘭威爾)于20世紀(jì)中期提出來的。均線理論是當(dāng)今應(yīng)用最普遍的技術(shù)指標(biāo)之一,它幫助交易者確認(rèn)現(xiàn)有趨勢、判斷將出現(xiàn)的趨勢、發(fā)現(xiàn)過度延生即將反轉(zhuǎn)的趨勢。股民朋友在選股的時候可以把移動平均線做為一個參考指標(biāo),移動平均線能夠反應(yīng)出價格趨勢走向,所謂移動平均線就

20、是把某段時間的股價加以平均,再依據(jù)這個平均值作出平均線圖像.股民朋友可以將日K線圖和平均線放在同一張圖里分析,這樣非常直觀明了。4.3.2 交易模型與收益5.模型評價與推廣1.模型的優(yōu)點(diǎn)(1)問題一中通過作出各個指標(biāo)隨日期的波動圖,很直觀的看出其變化特征,便于進(jìn)行后續(xù)分析。(2)問題二建立的回歸分析模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測商品期貨價格的后期走勢,為交易者提供開“多單”“空單”的投資信息。(3)解決問題時我們大量使用了MATLAB和SPSS工具,得出了的結(jié)果簡單易懂,而且方便處理。2.模型的缺點(diǎn)(1)分析交易數(shù)據(jù),提供投資建議時沒有考慮到交易者個人的主觀因素造成的影響。(2)問題三的交易模型只考慮了交易

21、結(jié)果,而交易過程也會左右到交易者的收益。3.模型推廣本模型不僅對商品期貨交易適用,而且可以廣泛的應(yīng)用在證券投資、外匯儲備、股票等涉及金融交易的商業(yè)活動中。6.參考文獻(xiàn)1 韓中庚,數(shù)學(xué)建模方法與應(yīng)用,北京:高等教育出版社,2006年。2 劉衛(wèi)國,MATLAB程序設(shè)計(jì)與應(yīng)用,北京:高等教育出版社,2006年。3 韓中庚,數(shù)學(xué)建模競賽,北京:科學(xué)出版社,2013年。 4 何曉群,應(yīng)用回歸分析,北京:中國人民大學(xué)出版社,2011年。5 克羅(著)陳瑞華(譯),期貨交易策略,太原:山西人民出版社,2013年。附錄問題一價格波動程序:clc,clearchengjiaojia=xlsread('C

22、:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','c2:c20838');chengjiaoliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','d2:d20838');zongliang=xlsread(

23、9;C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','e2:e20838');shuxing=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','f2:f20838');b1=xlsread('C:Documen

24、ts and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','g2:g20838');s1=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','m2:m20838');b1l=xlsread('C:Documents and Settings

25、Administrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','h2:h20838');s1l=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','n2:n20838');num3=2:20838;subplot(2,4,1);plot(num3,chengjiaoliang,nu

26、m3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,成交量');subplot(2,4,2);plot(num3,zongliang,num3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,總量');subplot(2,4,3);plot(num3,b1,num3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,b1價');subplot(2,4,4);plot(num3,s1,num3,chengjiaojia,'r:');title(

27、9;成交價,s1價');subplot(2,4,5);plot(num3,shuxing,num3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,屬性');subplot(2,4,6);plot(num3,b1l,num3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,b1量');subplot(2,4,7);plot(num3,s1l,num3,chengjiaojia,'r:');title('成交價,s1量');問題一期貨波動分類程序:clc,clearch

28、engjiaojia0=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','c2:c20838');chengjiaojia1=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','c2:c21700

29、9;);chengjiaojia2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120905.csv','c2:c20170');chengjiaojia3=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120906.csv','c2:c21

30、034');chengjiaojia4=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120907.csv','c2:c23499');chengjiaojia5=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120910.csv','

31、c2:c20631');chengjiaojia6=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120911.csv','c2:c23367');chengjiaojia7=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120912.csv'

32、,'c2:c22457');chengjiaojia8=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120913.csv','c2:c20622');chengjiaojia9=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.cs

33、v','c2:c22971');chengjiaojia10=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120918.csv','c2:c23887');chengjiaojia11=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_201

34、20919.csv','c2:c21975');chengjiaojia12=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120920.csv','c2:c22077');chengjiaojia13=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301

35、ru01_20120921.csv','c2:c22913');chengjiaojia14=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120924.csv','c2:c21241');chengjiaojia15=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略2012

36、09RU1301ru01_20120925.csv','c2:c20215');chengjiaojia16=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120926.csv','c2:c21807');chengjiaojia17=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨

37、交易策略201209RU1301ru01_20120927.csv','c2:c19965');chengjiaojia18=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120928.csv','c2:c21187');chengjiaojia=chengjiaojia0;chengjiaojia1;chengjiaojia2;chengjiaojia3;chengjiaojia4;che

38、ngjiaojia5;chengjiaojia6;chengjiaojia7;chengjiaojia8;chengjiaojia9;chengjiaojia10;chengjiaojia11;chengjiaojia12;chengjiaojia13chengjiaojia14; chengjiaojia15;chengjiaojia16;chengjiaojia17;chengjiaojia18;num3=1:size(chengjiaojia);plot(num3,chengjiaojia)hold on問題一19天B1價、S1價的波動圖:問題一中9月4號當(dāng)天成交量、B1量、S1量的波動

39、圖: 問題二程序:clc,clear %求出預(yù)測函數(shù)系數(shù)chengjiaojia=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','c2:c20838');chengjiaoliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120

40、903.csv','d2:d20838');zongliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','e2:e20838');shuxing=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.

41、csv','f2:f20838');b1=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','g2:g20838');s1=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','m2

42、:m20838');b1l=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','h2:h20838');s1l=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','n2:n20838');

43、% x=chengjiaoliang zongliang shuxing b1 s1 b1l s1l;% rstool(x,chengjiaojia,'linear')%線性 求出線性相關(guān)系數(shù)% rstool(x,chengjiaojia,'purequadratic')%經(jīng)過此語句可以證實(shí)二次以及交叉擬合不出subplot(2,2,1)%第四號實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D源程序chengjiaojia2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易

44、策略201209RU1301ru01_20120904.csv','c2:c20838');e2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','d2:d20838');% zongliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略20120

45、9RU1301ru01_20120903.csv','e2:e20838');% shuxing=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','f2:f20838');h2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru

46、01_20120904.csv','g2:g20838');n2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','m2:m20838');i2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv&

47、#39;,'h2:h20838');o2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120904.csv','n2:n20838');m3=1:size(e2);plot(m3,chengjiaojia2,m3,1.859+0.002*e2+0.451*h2+0.548*n2+0.08*i2-0.006*o2)legend('實(shí)際成交量','預(yù)測');title(

48、'第四號實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D')subplot(2,2,2) %第五號實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D源程序chengjiaojia3=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120905.csv','c2:c20838');ee2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略

49、201209RU1301ru01_20120905.csv','d2:d20838');% zongliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','e2:e20838');% shuxing=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略

50、201209RU1301ru01_20120903.csv','f2:f20838');hh2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120905.csv','g2:g20838');nn2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru

51、01_20120905.csv','m2:m20838');ii2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120905.csv','h2:h20838');oo2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120905.cs

52、v','n2:n20838');m3=1:size(ee2);plot(m3,chengjiaojia3,m3,1.859+0.002*ee2+0.451*hh2+0.548*nn2+0.08*ii2-0.006*oo2)title('第五號實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D')legend('實(shí)際成交量','預(yù)測');subplot(2,2,3) %第十四號號天實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D源程序chengjiaojia4=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬

53、賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.csv','c2:c20838');eee2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.csv','d2:d20838');% zongliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一

54、次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','e2:e20838');% shuxing=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120903.csv','f2:f20838');hhh2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第

55、一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.csv','g2:g20838');nnn2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.csv','m2:m20838');iii2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易

56、策略201209RU1301ru01_20120914.csv','h2:h20838');ooo2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120914.csv','n2:n20838');m3=1:size(eee2);plot(m3,chengjiaojia4,m3,1.859+0.002*eee2+0.451*hhh2+0.548*nnn2+0.08*iii2-0.006*oo

57、o2)title('第十四號號實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D')legend('實(shí)際成交量','預(yù)測');subplot(2,2,4) %第 二十六號天實(shí)際走向與預(yù)測走向?qū)Ρ葓D源程序chengjiaojia5=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120926.csv','c2:c20838');eeee2=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209RU1301ru01_20120926.csv','d2:d20838');% zongliang=xlsread('C:Documents and SettingsAdministrator桌面第一次模擬賽試題第一次模擬賽試題第一次模擬題-商品期貨交易策略201209

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