① Matlab用Copula模型进行蒙特卡洛(Monte Carlo)模拟和拟合股票收益数据分析
Copula在仿真模型中的应用变得日益流行，它是一种描述变量间依赖关系的函数，可以为相关多元数据建模提供一种有效的方法。通过指定边缘单变量分布并选择特定的copula，数据分析师可以构建多变量分布。此示例展示如何使用copula生成数据，特别是在变量间存在复杂关系或单个变量来自不同分布时。在应用中，我们首先加载和绘制模拟股票收益数据，接着使用累积分布函数的核估计将数据转换为copula。接下来，我们拟合t copula到数据中，并生成随机样本。最后，将这些随机样本变换回原始数据的量纲，以确保数据的完整性。
使用copula生成相关多元随机数据时，首先设计蒙特卡罗模拟，选择随机输入的概率分布。为每个单独变量选择分布通常很简单，但决定输入间依赖关系可能更具挑战性。理想情况下，模拟输入数据应反映实际数量之间的已知相关性。然而，当缺乏具体信息或依赖关系复杂时，尝试不同可能性以评估模型的敏感性是明智的。
在某些情况下，独立模拟随机变量可能过于简单，无法准确反映实际场景。例如，在金融风险模拟中，不同保险损失来源可能被建模为对数正态随机变量，了解它们之间的依赖性对结果至关重要。通过利用对数正态分布的特性，我们可以生成具有相关性的双变量对数正态随机变量，进而推广至更高维度和不同边缘分布的情况。
使用通用方法构建相关双变量分布，我们首先从二元正态分布生成值对，这些值具有统计相关性并具有正态边缘分布。然后，对每个变量分别应用转换，将边缘分布更改为对数正态分布。这种方法可以灵活应用于创建具有任意边缘分布的相关双变量随机向量。
等级相关系数在描述相关性时更为准确，尤其是在边缘分布选择多样时。Kendall's tau或Spearman's rho等秩相关系数衡量一个rv的大值或小值与另一个rv的大值或小值的关联程度，它们对于边缘分布的选择是不变的，因此在描述变量间相关性时更为有用。
Gaussian和t copula是常用的椭圆copula，可以轻松推广到更多维度。通过使用Gaussian copula模拟来自不同边缘分布的多变量数据，可以构建出具有特定依赖结构的分布，适用于金融时间序列分析、VaR分析以及更多领域。
在实际应用中，我们通常使用经验模型来拟合边缘分布，而非参数模型。这种方法更灵活，允许我们在不完全了解数据分布时进行模拟。通过拟合二元t(5) copula到具有相当大负相关参数，我们可以在模拟数据边缘直方图与原始数据边缘直方图之间建立良好的一致性，从而获得更准确的模拟结果。
综上所述，copula在统计建模、风险评估和金融时间序列分析等领域扮演着重要角色。通过灵活地选择copula类型和调整相关参数，我们可以更好地模拟和理解实际数据中的复杂依赖关系，从而为决策提供更可靠的支持。
② 用matlab怎么算股票价格的收益率，怎么得出收益率的图~
1、用matlab算股票价格的收益率的方法，比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）：
在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格；
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.
2、制作收益率曲线图的步骤如下，比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）：
1.在A1中输入公式=(行(A1)-1) * 0.25-3。
2.在B1中输入公式=NORMDIST(A1，0，1，0)。
3.下拉并分别将以上两个公式复制到A25和B25。
4.插入“XY _⒌阃"，A列为X轴，B列为Y轴，选择散点图类型为带平滑线的散点图。
(2)matlab股票行情数据扩展阅读：
一、如果用matlab验证股票的收盘价符合对数正态分布：
比如（以联想V14十代酷睿笔记本电脑，Windows10为例）先导入数据，然后取收盘价的对数值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %标准差
[F，XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI，F，'o-')
x =randn(300000，1);
figure(2)
[f，xi] = ksdensity(x);
plot(xi，f);
画出概率分布图
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估计。
二、股票收益率是反映股票收益水平的指标
1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。
本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%
2、股票投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。
持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%
3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降，正是由于拆股后股票价格要进行调整，因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。
拆股后持有期收益率=(调整后的资本所得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100% 对于长期投资形式的股票投资，其投资收益的确认有两种方法：
一种是成本法，即按被投资企业发放的股利确定为投资企业的投资收益。
另一种方法是权益法，指投资企业所投股份在被投资企业中占到一定比例，可以对它具有控制、共同控制或重大影响时，应采用权益法进行核算。
③ matlab 如何从wind中获取股票数据 收盘 开盘 最高 最低 交易量
所有的股市及时数据信息都在交易所或证监会,他们不开放数据给自己,自己是无法获取的。
收市价又称收盘价，通常指某种证券在证券交易所每个交易日里的最后一笔买卖成交价格。如果某种证券当日没有成交，则采用Recently一成交价作为收盘价。初次上市的证券，以其上市前公开销售的平均价格作为收盘价。如果证券交易所每日开前、后两市，则会出现前市收盘价和后市收盘价，一般来说，证券交易所后市收盘价为当日收盘价。在我国深圳证券交易所和上海证券交易所，股票收市价的确定有所不同，深圳证券交易所股票收市价是以每个交易日最后一分钟内的所有成交加权平均计算得出的，而上海证券交易所则以最后一笔成交价格作为收盘价。
开盘价又称开市价，是指某种证券在证券交易所每个交易日开市后的第一笔每股买卖成交价格。世界上大多数证券交易所都采用成交额最大原则来确定开盘价。
如果开市后一段时间内（通常为半小时）某种证券没有买卖或没有成交，则取前一日的收盘价作为当日证券的开盘价。如果某证券连续数日未成交，则由证券交易所的场内中介经纪人根据客户对该证券买卖委托的价格走势提出指导价，促使成交后作为该证券的开盘价。在无形化交易市场中，如果某种证券连续数日未成交，以前一日的收盘价作为它的开盘价。
股市成交量为股票买卖双方达成交易的数量，是单边的，例如，某只股票成交量为十万股，这是表示以买卖双方意愿达成的，在计算时成交量是十万股，即：买方买进了十万股，同时卖方卖出十万股。而计算交易量则双边计算，例如买方十万股加卖方十万股，计为二十万股。股市成交量反映成交的数量多少。一般可用成交股数和成交金额两项指标来衡量。目前深沪股市两项指标均能显示出来。
④ matlab怎样抓取Yahoo/Sina的股票数据
给你一个例程，用于抓取新浪股票2017年1月份的股票数据。程序如下：
clc;
clear;
year=2017;
season = 1 ;
fprintf('抓取%d年%d季度的数据中...\n', year, season)
[sourcefile, status] = urlread(sprintf('http://vip.stock.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vMS_MarketHistory/stockid/000001/type/S.phtml?year=%d&season=%d', year));
expr2 = '<div align="center">(\d*\.?\d*)</div>';
[datafile, data_tokens] = regexp(sourcefile, expr2, 'match', 'tokens'); %从源文件中获取目标数据
data = zeros(size(data_tokens));%产生和数据相同长度的0
for idx = 1:length(data_tokens)
data(idx) = str2double(data_tokens{idx}{1}); %转变数据类型后存入data中
end
%%占坑打个广告，代写matlab程序（毕业设计，课程任务等）
%%信号处理，小波变换，PCA降维，ICA分析，分类器，滤波器等。QQ：1577232787
⑤ 如何用matlab做1000次的门特卡罗模拟股票价格
用matlab算股票价格的收益率的方法：
在matlab里面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指数第t天的价格；
其中Xt-1是某股票或某指数第t-1天的价格.
股票收益率简介：
股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
⑥ MATLAB 如何导入股票数据，并画出K线
需要几个关键步骤 （函数应用需要自己多用help 学习）
1自己先下载原始数据格式 时间 开 高 低 收
1 读取数据 xlsread 函数
[num,txt,raw]=xlsread(filename); % ‘000001.xls'
Date=datenum(txt(5:length(txt),1)); %时间
OpenPrice=num(:,1); %开盘
HighPrice=num(:,2); %收盘
LowPrice=num(:,3);
ClosePrice=num(:,4);
Vol=num(:,5); %成交量
save Data Date OpenPrice HighPrice LowPrice ClosePrice Vol; %存储mat文件 方便下次使用
candle(HighPrice,LowPrice,ClosePrice,OpenPrice,'r',Date,12)%高 低 收 开 红色 时间 时间格式