㈠ 如何利用matlab對交易策略進行回測
首先你要提出一個自己的策略，一般來說就是一些規則的判斷了，然後根據這些規則產生出signal，就是交易信號。 發出了交易信號，就要根據信號進行持倉或者平倉操作。你要建立一個向量記錄你每天的資產凈值，或者說資產序列，其中的P&L 就是跟你持倉的股票的價格變化來決定的。。。
說白了 就是個模擬
㈡ 關於利用matlab繪制股票線型的數據問題
從bggf.mat 讀得的bggf數據看上去有4列
看你用highlow 函數的調用方式，這四列應該是
開市價 最高價 最低價 收市價
而r是用size獲得的數據的行數
之所以報錯就是bggf(r-100:r,2)取下標的時候錯了
r是數據的行數，肯定是個正整數沒錯，錯就錯在r-100
你文件裡面的數據如果不足100行，那麼r-100就會出現負數
數據正好是100行，那麼r-100就會等於0
在matlab裡面，下標是從1開始的正整數，所以發生以上情況就會錯
如果你的數據是剛剛好100行的，那麼完全不用這么麻煩,直接用:代替就可以了
highlow(bggf(:,2),bggf(:,3),bggf(:,4),bggf(:,1),'r')
但是這樣寫無論是數據有多少行，圖都會照畫，不足100行，超過100行照單全收
如果你的數據有超過100行，你只想取最後的100行，你應該減99而不是100
highlow(bggf(r-99:r,2),bggf(r-99:r,3),bggf(r-99:r,4),bggf(r-9:r,1),'r')
但是當數據不足行時，這樣寫會同樣報錯
㈢ Matlab用Copula模型進行蒙特卡洛(Monte Carlo)模擬和擬合股票收益數據分析
Copula在模擬模型中的應用變得日益流行，它是一種描述變數間依賴關系的函數，可以為相關多元數據建模提供一種有效的方法。通過指定邊緣單變數分布並選擇特定的copula，數據分析師可以構建多變數分布。此示例展示如何使用copula生成數據，特別是在變數間存在復雜關系或單個變數來自不同分布時。在應用中，我們首先載入和繪制模擬股票收益數據，接著使用累積分布函數的核估計將數據轉換為copula。接下來，我們擬合t copula到數據中，並生成隨機樣本。最後，將這些隨機樣本變換回原始數據的量綱，以確保數據的完整性。
使用copula生成相關多元隨機數據時，首先設計蒙特卡羅模擬，選擇隨機輸入的概率分布。為每個單獨變數選擇分布通常很簡單，但決定輸入間依賴關系可能更具挑戰性。理想情況下，模擬輸入數據應反映實際數量之間的已知相關性。然而，當缺乏具體信息或依賴關系復雜時，嘗試不同可能性以評估模型的敏感性是明智的。
在某些情況下，獨立模擬隨機變數可能過於簡單，無法准確反映實際場景。例如，在金融風險模擬中，不同保險損失來源可能被建模為對數正態隨機變數，了解它們之間的依賴性對結果至關重要。通過利用對數正態分布的特性，我們可以生成具有相關性的雙變數對數正態隨機變數，進而推廣至更高維度和不同邊緣分布的情況。
使用通用方法構建相關雙變數分布，我們首先從二元正態分布生成值對，這些值具有統計相關性並具有正態邊緣分布。然後，對每個變數分別應用轉換，將邊緣分布更改為對數正態分布。這種方法可以靈活應用於創建具有任意邊緣分布的相關雙變數隨機向量。
等級相關系數在描述相關性時更為准確，尤其是在邊緣分布選擇多樣時。Kendall's tau或Spearman's rho等秩相關系數衡量一個rv的大值或小值與另一個rv的大值或小值的關聯程度，它們對於邊緣分布的選擇是不變的，因此在描述變數間相關性時更為有用。
Gaussian和t copula是常用的橢圓copula，可以輕松推廣到更多維度。通過使用Gaussian copula模擬來自不同邊緣分布的多變數數據，可以構建出具有特定依賴結構的分布，適用於金融時間序列分析、VaR分析以及更多領域。
在實際應用中，我們通常使用經驗模型來擬合邊緣分布，而非參數模型。這種方法更靈活，允許我們在不完全了解數據分布時進行模擬。通過擬合二元t(5) copula到具有相當大負相關參數，我們可以在模擬數據邊緣直方圖與原始數據邊緣直方圖之間建立良好的一致性，從而獲得更准確的模擬結果。
綜上所述，copula在統計建模、風險評估和金融時間序列分析等領域扮演著重要角色。通過靈活地選擇copula類型和調整相關參數，我們可以更好地模擬和理解實際數據中的復雜依賴關系，從而為決策提供更可靠的支持。