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| 編輯推薦： |
MATLAB中文论坛鼎力支持，提供在线交流，有问有答网络互动答疑平台
详解MATLAB金融工具箱及金融算法分析与应用
涵盖43个量化投资指标、14种算法应用和23个算法案例
涵盖14种常用数据处理算法、8种股票预测机器学习算法
详解MATLAB金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标
从机器学习算法出发，用MATLAB对金融大数据进行仿真分析
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| 內容簡介： |
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本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法设计应用，以及金融数据挖掘中趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解本书内容。本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。本书适合所有想全面学习MATLAB金融分析设计的人员阅读，也适合各种使用MATlAB进行开发的工程技术人员使用。另外，对于各高校师生解决问题、进行课堂教学等，也是一本不可或缺的必备参考书。同时本书也适合MATLAB爱好者学习使用。本书结合网络实际，针对网上讨论的大部分疑难问题，书中均有涉及。
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| 關於作者： |
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硕士毕业于西南交通大学。精通MATLAB科学计算、GUI设计、杜邦分析和数据预测算法等。目前主要从事公司金融、风险管理及股票预测算法挖掘等研究。
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| 目錄：
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目录
前言
在线交流，有问有答
第1篇MATLAB常用算法应用设计
第1章MATLAB入门与提高2
1.1矩阵运算4
1.2放大局部视图6
1.3Monte Carlo方法7
1.4金融工具箱绘图函数的使用9
1.4.1bolling（布林线）函数10
1.4.2highlow（高低价）函数13
1.4.3candle（阴阳烛图）函数16
1.4.4 kagi（折线图）函数21
1.4.5renko（砖形图）函数22
1.4.6 movavg（移动平均图）函数23
1.4.7priceandvol（成交量图）函数27
1.4.8pointfig（涨跌点图）函数28
1.4.9volarea（成交量面积图）函数30
第2章MATLAB高级应用32
2.1正余弦函数计算32
2.2pcode加密32
2.3基本GUI设计33
2.4GUI的优化布局41
2.5日期格式函数43
2.6日期转化函数45
2.7创建一个金融时间数据序列47
2.8股票技术分析图函数使用49
第3章时间序列数据处理55
3.1平均绝对离差55
3.2序列最大值57
3.3序列最小值60
3.4简单移动平均值62
3.5动态移动平均值65
3.6指数平滑移动平均值67
3.7指数移动平均值69
第4章量化投资趋向指标73
4.1升降线指标73
4.2动力指标76
4.3变动速率线指标77
4.4瀑布线指标79
4.5上升动向指标81
4.6下降动向指标83
4.7动向平均数指标85
4.8多空指数指标88
4.9佳庆指标90
4.10市场趋势指标92
4.11方向标准离差指数指标94
4.12平均线差97
4.13趋向指标98
4.14简易波动指标102
4.15鬼道线指标104
4.16绝路航标指标106
4.17加速线指标109
4.18平滑异同平均指标111
4.19快速异同平均指标113
4.20强弱值指标115
4.21三重指数平滑平均线指标117
4.22终极指标119
4.23变异平均线指标122
第5章量化投资反趋向指标124
5.1幅度涨速指标124
5.2动态买卖人气指标126
5.3布林极限指标128
5.4乖离率指标131
5.5异同离差乖离率指标133
5.6顺势指标135
5.7市场能量指标137
5.8多空线指标139
5.9区间震荡线指标141
5.10分水岭指标142
5.11随机指标144
5.12威廉指标148
5.13L威廉指标150
5.14变动速率指标152
5.15相对强弱指标153
5.16慢速随机指标156
5.17摆动指标159
5.18动向速度比率指标162
5.19引力线指标164
5.20布林极限宽度指标166
第2篇MATLAB机器学习算法应用设计
第6章BP神经网络工具箱上证指数预测170
6.1BP神经网络模型及其基本原理170
6.2MATLAB BP神经网络工具箱171
6.3BP神经网络执行流程173
6.4基于BP网络的上证指数预测174
6.5改进分析178
第7章BP神经网络工具箱多指标预测186
7.1BP神经网络186
7.2多指标选取187
7.3基于趋势指标的BP网络预测195
7.4基于反趋势指标的BP网络预测204
7.5基于趋势和反趋势指标的BP网络预测211
第8章RBF神经网络多指标预测216
8.1RBF神经网络216
8.2RBF网络结构216
8.3多指标选取219
8.4基于趋势指标的RBF网络预测220
8.5基于反趋势指标的RBF网络预测224
8.6基于趋势和反趋势指标的RBF网络预测228
第9章Hopfield神经网络多指标预测232
9.1Hopfield神经网络232
9.2多指标选取234
9.3基于趋势指标的Hopfield网络预测234
9.4基于反趋势指标的Hopfield网络预测237
9.5基于趋势和反趋势指标的Hopfield网络预测239
第10章马尔可夫（Markov）链上证指数预测242
10.1马尔可夫链模型242
10.2马尔可夫链模型流程242
10.3马尔可夫链预测243
10.4隐马尔可夫模型函数表253
第11章灰色理论下的上证指数预测254
11.1灰色理论分析254
11.2灰色关联分析流程254
11.3多指标灰色关联度计算255
11.4灰色预测模型流程259
11.5ACCER幅度涨速指标灰色预测260
第12章指数平滑下的上证指数预测263
12.1指数平滑分析263
12.1.1一次指数平滑预测法263
12.1.2二次指数平滑预测法264
12.1.3三次指数平滑预测法264
12.2指数平滑仿真265
12.2.1一次指数平滑265
12.2.2二次指数平滑268
12.2.3三次指数平滑270
第13章支持向量机SVM下的涨跌预测274
13.1Logistic回归274
13.2Regularization正则化方程275
13.3支持向量机SVM算法275
13.4MATLAB优化工具箱277
13.4.1线性规划问题278
13.4.2非线性规划问题279
13.4.3二次规划问题280
13.4.4线性最小二乘282
13.4.5非线性曲线拟合283
13.4.6非线性最小二乘284
13.5SVM下的上证指数涨跌预测285
13.6PSO优化的SVM多分类预测297
第14章贝叶斯（Bayes）网络多指标预测305
14.1贝叶斯统计方法305
14.2贝叶斯预测方法307
14.3贝叶斯网络的数据预测307
14.4贝叶斯网络下的价格指数建模与预测317
14.4.1读入采集到的数据318
14.4.2建立贝叶斯网络319
14.4.3对构建的贝叶斯网络进行参数学习319
14.4.4条件概率分析321
第15章Pareto多目标优化分析325
15.1经典测试函数325
15.2遗传算法优化的单目标模型330
15.3Pareto多目标求解GUI设
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| 內容試閱：
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前言2015年6月15日，上证指数达到近7年新高，吸引了大批的投资者将更多的资金投入股市，由此使得股票优化预测成为广大投资者关注的焦点。投资者较多地查看炒股软件提供的QACD曲线、KDJ曲线、交易量柱状（bar）图等指标，而这些指标的指示作用早已褪去了往日的光鲜，本书正是基于此背景而编写。本书以MATLAB 2015b为工具，采用机器学习算法研究股票趋势，可以给投资者和研究投资的人员提供强有力的量化投资支撑。
算法是大数据分析的灵魂，好的算法能够简化问题的求解，并且能够从大数据的海洋里找到最有价值的信息，以提高用户的工作效率。本书使用的算法区别于常用的群智能算法。群智能算法较多地应用于优化求解问题方面，学术味浓。而本书则是通过大数据，采用机器学习算法对数据内在规律进行学习，用户根本无须知道机器学习算法的黑匣子，就能得到90%的有用信息，从而给投资者提供最有价值的信息。因此金融大数据算法具有较大的实际应用价值。
市场上的金融量化投资分析方法，很少分析与应用BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、马尔可夫（Markov）链、灰色理论、指数平滑、支持向量机SVM、贝叶斯（Bayes）网络等方法。本书正是基于这样一个出发点，从机器学习算法出发，采用MATLAB仿真软件，对金融大数据进行仿真分析，并且给出了全部的可执行代码，极大地丰富了MATLAB算法应用，并且可以让读者了解不同的算法原理及求解流程，从而真正掌握MATLAB金融算法分析。
本书所有案例均采用MATLAB进行设计，针对不同的工程背景，采用了不同的算法对涉及案例进行求解，让读者真正理解算法实质，从而将这些算法思想更好地应用于实际的金融分析与投资中。本书以机器学习算法应用为主，做到了理论和算法相结合，详解设计思路和设计步骤，向读者展示了如何运用MATLAB进行算法开发和设计。
值得说明的是，很多读者可能并不关注算法本身的原理，只需要采用该算法解决自己的课题即可，那么本书也是很好的选择。本书将核心算法代码全部写成了可调用的子函数脚本文件，读者只需要查看主程序代码，进行数据更改和参数设置等即可运行、求解。本书有着最精华、最通俗易懂的算法剖析过程，希望广大读者能够学有所成。
本书特色1．内容讲解不枯燥本书结合相关理论实际，抽出和算法相关的理论作为支撑，通过求解流程及算法迭代过程，让读者容易理解并且掌握。
2．全书覆盖面广本书涵盖了MATLAB基础知识、高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络、RBF神经网络、Hopfield神经网络、马尔可夫（Markov）链、灰色理论、指数平滑、支持向量机SVM、贝叶斯（Bayes）网络、Pareto多目标优化分析等内容。针对分类预测和优化等问题，本书采用了不同的算法进行设计，初学者通过阅读本书，可以开发出适用于解决自己问题的程序。
3．循序渐进，由浅入深本书从算法原理与求解流程出发，辅以程序验证，通过算法代码，可以反过来去理解算法原理中所涉及的公式，做到逐步地引导读者去认识和掌握算法的思想。
4．真实案例，随学随用本书是一本注重实践的书，书中有大量篇幅用在了MATLAB算法解决实际问题的案例中。读者只需要稍加修改这些案列，即可用于自己的项目或课题上，从而实现问题的求解。
5．语言通俗易懂本书选择了历年的上证指数数据进行分析，并且对于趋势量化投资指标和反趋势量化投资指标均给出了最底层的可执行代码。另外，本书还绘制了每个指标随上证指数的变化图，以加深读者的理解。
6．图示丰富，容易理解本书所有案例中的配图相当丰富，通过前后的对比图，读者能很快地掌握知识点。
本书内容及体系结构第1篇MATLAB常用算法应用设计（第1~5章）本篇介绍了MATLAB常用算法，包括MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标等案例，通过该类较为常用的算法引入，读者可以应用这些案例解决一些常见问题，如函数优化预测、拟合回归、分类、股票投资趋向指标、量化投资反趋向指标等，经过这些内容的学习，既适应了不同的读者，也为第2篇的引入打下了坚实的算法基础。
第2篇MATLAB机器学习算法应用设计（第6~15章）本篇涉及面较广，列举了BP神经网络工具箱上证指数预测、BP神经网络多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析等，通过案例分析，结合算法理论和程序代码，真正地适合广大师生的需要。MATALB高级算法应用，向更加广泛、更加具体、更多应用发展，让读者真正掌握算法核心，开发和设计出自己的可移植性代码。
本书读者对象?MATLAB 量化投资开发人员；?MATLAB金融算法爱好者；?刚入职的初中级程序员；?大、中专院校师生；?相关培训学校的学员；?MATLAB爱好者；?MATALB相关从业人员。
本书配套资源及获取方式本书涉及的源代码文件等配套学习资源需要读者自行下载。请读者登录机械工业出版社华章公司的网站www.hzbook.com，然后搜索到本书页面，按照页面上的说明进行下载即可。读者也可以在http：halcom.cn社区的“量化投资指标”版块下载。
本书作者本书由吴婷和余胜威主笔编写。其他参与编写的人员有李小妹、周晨、桂凤林、李然、李莹、李玉青、倪欣欣、魏健蓝、夏雨晴、萧万安、余慧利、袁欢、占俊、周艳梅、杨松梅、余月、张广龙、张亮、张晓辉、张雪华、赵海波、赵伟、周成、朱森。
笔者结合自己在工作和学习期间掌握的各类算法，以及出于对股票投资和MATLAB的爱好，通过参阅大量的相关资料，精心准备，编写了本书。本书在写作过程中参考了一些笔者平时积累的资料，部分资料来自于前辈们的著作，在此向这些前辈们表示深深的敬意和感谢！由于无法联系到原作者，所以写作时也无法一一征求意见。如果有不当之处，请联系笔者或者本书编辑。
读者在阅读本书的过程中若有疑问，可以在MATLAB中文论坛的本书交流版块提问，也可以发邮件到hzbook2017@163.com，我们会及时答复。
编者在线交流，有问有答国内非常知名的MATLAB&Simulink技术交流平台——MATLAB中文论坛（www.ilovematlab.cn）联合本书作者和编辑，一起为您提供与本书相关的问题解答和MATLAB技术支持服务，让您获得极佳的阅读体验。请随时登录MATLAB中文论坛，提出您在阅读本书时产生的疑问，作者和相关编辑将定期为您解答。您对本书的任何建议，也可以在论坛上发帖，以便于我们后续改进。您的建议将是我们创造精品的最大动力和源泉。
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（1）在MATLAB中文论坛www.ilovematlab.cn上注册一个会员账号并登录。
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图2 “在线交流，有问有答”版块增值服务
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