股票指数

股票里的指数平均线，蛮适合用 Matlab 来搞定的。它的指数加权平均（EMA）思路挺实用，尤其是你想过去几个月或几年的股价变动时。直接用历史数据跑出一条平滑曲线，趋势一目了然。配合 Matlab 的图形可视化，曲线清晰，响应也快，挺适合做个小工具试试。 想进一步玩出花的，可以看看这篇组合文章，用指数平均估算风险值，逻辑清晰，代码也好懂。如果你刚好想做一个风险监控的小模型，这个蛮有参考价值。 另外，推荐你顺手看下Matlab 实现移动平均算法这篇，适合新手上路，代码段比较基础，跑一遍就知道咋回事。 ，如果你目标是信号平滑，不妨看看移动平均滤波器的用法。基本逻辑差不多，只是应用在信号领域而已。顺

本节介绍利用股票指数对投资组合模型进行简化的方法。通过线性回归，可以找出股票收益与股票指数之间的线性关系。根据该线性关系，可将股票收益表示为股票指数的线性函数。该方法可以避免协方差矩阵的计算，从而简化模型。

总统的支持率居然也能用来选股？嗯，还真行。这篇文章就搞了个挺有意思的活——搞了个从 1981 年到 2019 年的PEAR 指数，也就是美国总统经济支持率，拿来研究它对股票横截面收益的影响，发现还真有点门道。波动大的股票和总统支持率联动性强，叫PEAR 贝塔。结果呢？那些 PEAR 贝塔高的股票，后面表现反而不咋地，干不过低 PEAR 贝塔的。还不是一次两次，整整能持续一年！它不只是适合在美股上玩，文章里还扩展到其他国家试了试，效果也还行。对搞资产定价模型、写策略的你来说，算是个挺新鲜的思路，尤其是在政治因素这种平时容易忽略的维度上发力，能给策略增点色。另外还有不少配套资源可以一起看，比如用M

获取美国股票市场的符号或美国指数成分的符号，通过使用getStockSymbols函数可以轻松实现。此外，该函数还能返回公司名称、行业类型、市值、市盈率、最新价格变动百分比和交易量等详细数据，数据源自http://finviz.com。

“SP500股票数据”指的是标准普尔500指数（S&P 500）包含的公司股票数据集。这个数据集可用于分析和研究这些公司在特定时间段内的股票价格走势。从开盘到2013年8月份，我们可以获取这些股票每日、每周或每月的交易数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等信息。这些数据对于进行时间序列分析尤其有用，能够帮助识别市场模式、趋势和周期性变化。MAT文件（BA.mat和OXY.mat）包含了具体的股票数据，可以在MATLAB中加载和处理，用于统计分析、可视化和建模任务。

如果你对股票数据感兴趣，这份压缩包真的值得一看。它从基础的时间序列到高阶的机器学习预测，覆盖面相当广。比如，你能学到如何用ARIMA模型抓住趋势，也能探索用LSTM复杂的非线性数据。压缩包里还提到了如何清洗和预数据，什么缺失值、标准化这种常见问题都有讲到。最关键的是，还了不少实操代码和案例。无论你是想预测股票走势，还是优化投资策略，这份资料都挺适合你。

这个股票资产管理模板可以帮助已进行股票投资的个人记录并分析其投资情况。模板包含四张工作表： 1. 股价表: 自动生成用户交易过的股票代码和名称，并允许用户记录每年年底的股票价格。 2. 交易记录表: 用户可以记录每次股票交易的日期、代码、买入/卖出数量和价格。 3. 股本及历年盈亏表: 用户输入总股本后，模板自动计算历年股票交易的盈亏状况。 4. 手持股票及持平价表: 用户可以查询指定年份持有的股票种类和数量，以及每种股票的盈亏情况和持平卖出价。 模板中包含示例数据，用户可以清除后输入自己的数据。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

散景框架的股票可视化应用，挺有意思的一个项目，名字叫StocksEvolutionApp。用做前端图表展示，界面上手快、交互效果也蛮灵敏的。数据方面，用的是Caltech的开源股票数据，加上了从推特抓来的实时舆情，嗯，还是有点意思的。 情感这块，用了个比较基础的算法了三家竞争公司在推特上的口碑。虽然不算高阶，但用来做展示和思路验证还不错。你要是做课程作业，或者想搞个快速原型，这项目适合。 启动方式挺，跑一下app.py就能进系统。图表缩放、滑动查看这些都支持，工具条挺全。代码结构也清晰，核心逻辑就围绕和展开，改起来不费劲。 对了，它依赖Python 3.6+，还有bokeh和tweepy两个主

利用数学模型全面解析股票历史数据，包括交易数据、股价波动、收益和市场状况等，从大量股票中发现上涨规律，精准预测潜在待涨股票。