matlab 이용한 주식분석 중문 보고서

최초 등록일
2019.01.23
최종 저작일
2018.12
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背景:对沪深中100支股历史行情数据进行分析。历史行情数据的变量有:日期 ,开盘价,收盘价,最高价,最低价,成交量,股票代码。这里每日股价=(每日最低价+每日最高价)/2,数据见附件,请分析:

第一题:求股票000001(股票代码)的历史股价的日均值(所有天数的股价 求平均)、中位数、0.25分位数、0.75分位数,方差,标准差,变异系数,极差,四分位极差,偏度,峰度。

代码见附件
第二题:对股票000006股价进行分析,选取合适组距,进行统计,画出的直 方图(价格-频率)和正态QQ图,直观判断数据是否来自正态分布总体,给出简要的判断依据。如果对000006股价的差值(相邻两个 日期的股价差值,忽略缺失日期,例如有t_1, t_3, t_4,则差值为: t_3 - t1, t_4 - t_3),同理计算差值的直方图和正态QQ图,判断差值是否 服从正态分布,给出简要的判断依据。
MATLAB实现结果
价格频率直方图和qq图:

通过形状直观判断属于正态总体
第三题:对股票000012进行分析,求股价和成交量的Pearson,Spearman相关系数。
MATLAB有直接求Person,Spearman系数的函数corr
最终得到结果
pearson相关系数:0.0298159
Spearman相关系数:-0.018696
相关代码
data =csvread('000012.csv',1,3,[1,3,4428,4]);
average = sum(data,2)/2; %每日股价
trade = csvread('000012.csv',1,5,[1,5,4428,5]); %每日成交量
r1=corr(average,trade,'type','pearson');
r2=corr(average,trade,'type','Spearman');
fprintf('pearson相关系数:%g\nSpearman相关系数:%g',r1,r2);

第四题:
按照日期,对股票000001和股票000006的股价进行相关分析。例如 股票000001在t_1, t_2, t_4, t_5四个日期有记录x_1, x_2, x_4, x_5; 股 票000006在 t_2, t_3, t_4三个日期有记录y_2, y_3, y_4,那么我们选取 有共同日期记录的值,t_2,t_4两个日期的记录,即(x_2, y2)和(x_4, y_4)进行相关分析,而丢掉缺失数据(即t_1, t_3, t_5日期的数 据)。

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