① 如何利用matlab对交易策略进行回测
这个很简单啊，我现在就在用matlab做期货量化的回测呢
关键的构成：
一是：形成自己策略的思想和流程图
二是：从TB或者其他软件中导出需要的tick等级别的数据，根据自己的思想和流程图编辑程序，最好多使用function函数句柄，是程序的可适性增强。
三是：绘制图片，plot，mesh或者GUI，来观测自己参数对策略的影响，进而进一步完善策略
四是：多用cell元胞数组，根据TB等回测报告形成自己的测试报告，比如空多盈亏，回撤等等。
② 选股策略回测用matlab好还是用python好
我没钱，支持免费开源
抛开版权不说，初期入手策略测试、数据分析用matlab非常方便
但是策略测试方法、框架弄清楚后，要做正规的回测，还是Python方便，这里的正规是指严格的事件流驱动，虽然速度慢，但是避免未来函数影响、接近实盘的逻辑。
Python在这方面已经有很多库了，quantopian的zipline应该算鼻祖了，国内的优矿网和ricequant都跟zipline很像，另外还有知乎大神的zn.py，PyAlgoTrade等
③ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
④ 怎么用matlab编程把股票交易的分笔数据处理成1分钟数据
P=[];‘输入，开盘价，最高价，最低价，收盘价成交量依次5天的数据’
T=[];’输出，即第二日的收盘’
net=newff(minmax(P),[7,1],,'traingdx');
net.trainParam.epochs=1000; ‘最大训练次数，根据需要可自行调节’
net.trainParam.goal=0.01; ‘误差’
net.trainParam.lr=0.01; ‘学习率’
net=train(net,P,T); ‘训练网络’
test=[];‘待预测数据输入’
out=sim(net,test); ‘仿真预测’
我的这个程序没有进行初始化，你还需要先将数据进行初始化后才能算。
⑤ 想做一个通达信股票全自动程序化交易回测程序，求帮助。
在通达信功能菜单，公式系统，程序交易评测系统，这里可以回测系统，系统自带了几个简单的交易系统，均线，MACD，唐奇安，等，你也可以把你自己的技术指标加上交易信号用回测，也可以做参数优化，但通达信做量化交易不适合。下面截几张图
举个例子，以均线策略为例，默认均线参数是5日和20日，回测时间2016年12月21日到2018年12月21日，回策品种上证指数，结果是年化收益-0.72%胜率也只有29.41%，资金曲线也不好看，接下来参数优化，20日与14日均线 胜率能达到78.57%,年化收益6.2%，这只是个简单的例子，不具备实用性，实际回测你要回测的时间更长，品种更多，观测更仔细，使用参数优化要注意有可能会有过度优化，还有策略设计，回测所选交易价格，如何防止偷价，滑价等等等。
⑥ 用matlab什么程序可以预测股价走势
这个可以用matlab的时间序列工具试一下，不过感觉没有spss的时间序列工具好用，因为很多人装matlab不装时间序列工具包的。
用spss更好，把数据粘贴进去，就点分析-时间序列-自动时间序列就行，很傻瓜的，等1min，会出来一个走势图（输出结果里下翻才找得到），说是AR多少模型的，后面会有一小段红线的，那个就是预测。
⑦ 谁懂matlab软件平台，我做股票估值要用到这个，懂的高手指点指点，谢谢
我学过matlab 但是不会你说的那玩意
⑧ 如何使用matlab建立股票交易模型
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⑨ 怎么用matlab模拟股票的走势啊
哥们我想说股票不是数学，这条路走不通