matlab实现实时获取股票数据
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测
MATLAB中基于GARCH模型对股票指数的拟合与预测引言股票市场作为金融领域的重要组成部分，对经济发展起着重要的促进作用。
股票指数的波动情况直接反映了市场的风险状况，因此对股票指数的拟合与预测成为了投资者和决策者关注的重要问题。
而Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity （GARCH）模型，作为股票市场波动性预测的重要工具，可以有效地对股票指数的波动性进行建模和预测。
本文将介绍在MATLAB环境下使用GARCH模型对股票指数进行拟合与预测的方法和步骤。
一、GARCH模型简介GARCH模型是由Engle（1982）提出的一种用于描述时间序列波动性的模型，其主要思想是将波动性建模为过去的波动项和过去的波动性的函数。
GARCH模型可以被表示为：\[ \sigma^2_t = \omega + \alpha \epsilon^2_{t-1} + \beta \sigma^2_{t-1} \]二、股票指数数据的获取与预处理在MATLAB环境中，可以利用Datafeed Toolbox获取股票指数的历史数据。
假设我们以上证指数为例，可以使用以下代码获取上证指数的历史收盘价数据：```% 设置获取股票指数数据的参数c = ctp('datafeed');instrument = '000001.SH'; % 上证指数代码startdate = '01-Jan-2020'; % 起始日期enddate = '31-Dec-2020'; % 截止日期获取到的数据包括日期、开盘价、最高价、最低价、收盘价等信息。
在使用GARCH模型进行拟合和预测之前，还需要对股票指数数据进行预处理，包括对收盘价数据进行对数化处理以及计算股票指数收益率序列等操作。
```% 对收盘价数据进行对数化处理close_price = data.Close; % 获取收盘价数据log_close_price = log(close_price); % 对收盘价数据进行对数化处理% 计算股票指数的日收益率序列returns = diff(log_close_price); % 计算对数收盘价的一阶差分，得到日收益率序列```在MATLAB环境中，可以使用Econometrics Toolbox中的garch函数来对股票指数的收益率序列进行GARCH模型的拟合：```% 设置GARCH模型参数Mdl = garch('GARCHLags',1,'ARCHLags',1,'Distribution','Gaussian');% 拟合GARCH模型EstMdl = estimate(Mdl,returns);```通过上述代码，可以得到拟合好的GARCH模型EstMdl，其中包括了模型的参数估计结果以及残差序列的条件方差序列等信息。
matlab中读取数据的函数 -回复
matlab中读取数据的函数-回复如何使用MATLAB读取数据的函数MATLAB是一种常用的数值计算和科学计算工具，它具有强大的数据处理和分析能力。
在MATLAB中，读取数据是数据分析的重要一环。
本文将介绍MATLAB中用于读取数据的常用函数，并详细解释每个函数的使用方法。
1. load函数load函数是MATLAB中最简单的读取数据函数之一。
它可以直接读取.mat格式的文件，并将其中的数据加载到工作空间中。
.mat文件是MATLAB的二进制数据文件格式，可以存储多个变量。
使用load函数读取数据很简单，只需使用以下命令：load 数据文件名；这个命令将会自动将文件中的变量加载到工作空间中。
例如，假设我们有一个.mat文件，包含了变量A和变量B，我们可以使用以下命令读取数据：load data.mat;读取成功后，A和B两个变量将出现在工作空间中。
2. importdata函数importdata函数是MATLAB中用于读取各种文本格式数据的函数。
它可以读取.txt、.csv、.dat等格式的文件，并将数据保存为一个结构体数组。
使用importdata函数读取数据的通用格式为：data = importdata('文件名', '分隔符', 表头行数);其中，'文件名'指代要读取的文件的路径和文件名，'分隔符'指代用于区分不同列的字符，'表头行数'指代包含数据表头的行数。
例如，我们有一个.csv格式的数据文件，以逗号分隔的表头占两行，我们可以使用以下命令读取数据：data = importdata('data.csv', ',', 2);读取成功后，数据将以结构体数组的形式保存在data变量中。
3. xlsread函数xlsread函数是用于读取Excel文件的专用函数。
它可以读取.xls和.xlsx格式的文件，并将数据保存为一个矩阵。
使用MATLAB进行股票价格预测
使用MATLAB进行股票价格预测股票市场一直以来都是人们关注的焦点，每个投资者都希望能够在股票交易中获得最大的利益。
然而，股票市场的波动性使得股票价格的预测成为一项困难的任务。
幸运的是，现代技术的进步使得利用计算机和数学模型来预测股票价格成为可能。
在本文中，我们将探讨使用MATLAB进行股票价格预测的方法和技术。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要了解一些基本概念。
股票价格是由多个因素决定的，包括公司基本面、行业走势、市场心理等等。
这些因素的复杂性使得股票价格的预测非常困难。
然而，通过使用数学模型和历史数据，我们可以尝试预测未来的股票价格。
MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了丰富的工具和函数，用于进行各种数学计算和数据分析。
对于股票价格预测，我们可以使用MATLAB中的统计工具箱和金融工具箱来实现。
在进行股票价格预测之前，我们首先需要收集历史股票价格数据。
这些数据可以通过各种途径获取，例如金融网站或数据提供商。
一旦我们获取到了历史股票价格数据，我们可以将其导入到MATLAB中进行分析和处理。
首先，我们可以使用MATLAB中的时间序列分析工具来对股票价格数据进行建模。
时间序列分析是一种用于处理时间相关数据的统计技术。
通过对股票价格数据进行时间序列分析，我们可以发现其中的一些模式和趋势。
例如，我们可以通过对数据进行移动平均或指数平滑来平滑价格波动。
这可以帮助我们识别出价格的长期趋势。
接下来，我们可以使用MATLAB中的回归分析工具来建立股票价格和其他因素之间的数学模型。
回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计技术。
通过对多个因素进行回归分析，我们可以建立一个数学模型，用于预测未来的股票价格。
例如，我们可以考虑公司基本面指标、行业走势、市场心理等因素，并使用这些因素来预测股票价格。
除了使用时间序列分析和回归分析，我们还可以使用MATLAB中的神经网络工具箱来进行股票价格预测。
神经网络是一种模拟人脑神经系统的数学模型，可以用于模拟和预测复杂的非线性关系。
Matlab在金融市场分析中的实践技巧
Matlab在金融市场分析中的实践技巧引言在如今数字化时代的金融市场中，数学建模和数据分析成为了投资决策的重要工具。
而Matlab作为一种强大的数值计算和可视化工具，被广泛应用于金融领域。
本文将探讨Matlab在金融市场分析中的实践技巧，包括数据获取与处理、技术指标分析、量化模型建立以及结果可视化等方面的应用。
数据获取与处理在金融市场分析中，数据是基础和前提。
Matlab提供了多种方式来获取数据，包括直接下载金融数据源、通过API接口获取实时数据以及读取本地数据文件等。
其中，通过API接口获取实时数据的方法最为常用。
这一方法既可以获取历史数据，也可以获取实时数据，例如股票价格、货币汇率等。
通过Matlab提供的数据包和函数，我们可以很方便地获取并导入数据进行进一步处理和分析。
在数据处理方面，Matlab提供了丰富的处理工具和函数，可以对数据进行清洗、筛选和转化等操作。
例如，我们可以利用Matlab的矩阵操作和逻辑运算来进行数据筛选，剔除异常值和缺失值，以保证数据的完整性和准确性。
此外，Matlab还提供了大量的绘图函数，可以帮助我们对数据进行可视化，更好地理解数据的特征和规律。
技术指标分析技术指标是金融市场分析中常用的衡量指标，用于研究价格趋势和交易信号。
Matlab提供了丰富的金融技术指标函数，可用于计算和分析各种技术指标，如移动平均线、相对强弱指标、布林带等。
这些技术指标可以揭示市场的买卖信号、进场和出场点位，帮助投资者进行交易决策。
例如，我们可以利用Matlab的移动平均函数来计算股票的日均线、周均线和月均线等。
通过计算和绘制不同周期的均线，我们可以观察到价格趋势的变化，并据此判断市场的涨跌。
此外，Matlab还提供了各种技术指标的可视化函数，例如plot函数和stem函数，可以将指标结果以线图或柱状图的形式展示出来，更加直观地反映市场行情。
量化模型建立量化分析是金融市场分析的重要方法之一，旨在通过数学模型和统计分析来辅助投资决策。
Matlab下实现的实时数据采集和处理_李成功
Matlab下实现的实时数据采集和处理 Real Time Data G atherin g&Processing Realized U nder Th e Environmen t of Matlab 李成功 赵 昱 北京航空航天大学【摘要】实时数据采集与处理是风机状态监测与故障诊断系统的一个关键问题,介绍了在MATLAB 环境下利用Real_Time Wo rkshop实现实时数据采集与处理的一种方法。
关键词:风机 故障诊断 监测A bstract:Real time data gathering&processing is the key problem of fan conditio n monitoring& trouble diagnosis sy stem.The method of real time data gathering&processing realized by real time w orkshop under the environment of MATLAB is introduced.Key words:Fan Trouble diagnosis Monitor一、引言设备状态的实时监测对于风机的故障诊断以及保证机组的安全可靠运行具有重要的意义。
只有进行实时采集、记录机组运行状态的各种数据,才能及时发现异常情况,快速、准确地诊断出故障产生的原因,提出对策。
这些都是通过对采集到的数据进行加工处理来实现的。
而如何实现对数据的实时采集是其中一个关键问题。
过去实时数据采集系统一般是在DOS操作系统下应用汇编语言开发或者用C语言开发,目前多采用C语言开发。
因为其效率较高、可读性较强、实时性较好。
但是其在数值分析和算法工具方面的效率却远远低于Matlab语言。
在准确方便地绘制数据图形方面,M atlab语言更具有无可比拟的优势。
此外,M atlab还可提供功能强大的工具箱。
Matlab金融工具箱的使用指南
Matlab金融工具箱的使用指南随着信息时代的到来，金融数据的处理和分析变得越来越重要。
为了满足金融领域的需求，MathWorks推出了Matlab金融工具箱。
本文将为您介绍这个工具箱的基本功能和如何使用它来进行金融数据的分析和建模。
1. 引言金融工具箱是Matlab的一个扩展模块，专门用于金融数据的处理和分析。
它提供了一系列函数和工具，能够帮助用户进行金融数据的可视化、建模和风险管理等工作。
下面我们将详细介绍该工具箱的主要功能和常用函数。
2. 金融数据的导入和导出金融数据通常以电子表格或文本文件的形式存储。
Matlab金融工具箱提供了多种函数，可以方便地将这些数据导入到Matlab中进行处理。
同时，用户也可以将处理后的数据导出到电子表格或文本文件中。
这些函数包括readtable、writetable、readmatrix、writematrix等。
3. 金融时间序列分析金融数据通常是按照时间顺序排列的，因此时间序列分析是金融数据分析的重要组成部分。
Matlab金融工具箱提供了一系列函数，可以方便地进行时间序列的建模和分析。
其中包括acf（自相关函数）、pacf（偏自相关函数）、arma（自回归移动平均模型）等。
4. 金融数据的可视化可视化是金融数据分析的重要工具。
Matlab金融工具箱提供了多种函数，可以帮助用户将金融数据可视化展示。
其中包括plot（绘制折线图）、bar（绘制柱状图）、histogram（绘制直方图）等。
用户可以根据自己的需求选择适当的函数进行数据可视化。
5. 金融数据的建模和预测建模和预测是金融数据分析的核心工作。
Matlab金融工具箱提供了多种经典的建模和预测方法，帮助用户进行金融数据的建模和预测。
其中包括线性回归模型、ARMA模型、GARCH模型等。
用户可以使用这些函数来分析和预测金融市场的走势。
6. 风险管理与投资组合优化风险管理对于金融机构和投资者至关重要。
Matlab金融工具箱提供了一系列函数和工具，可以帮助用户进行风险管理和投资组合优化。
MATLAB 高级数据结构 1： containers.Map(映射表)应用案例：使用containers.Map实时监控股票行情-Part 2
MATLAB 高级数据结构1：containers.Map（映射表）应用案例：使用containers.Map实时监控股票行情-Part 2作者：李紫忻@ book1181 引言上一篇文章《MATLAB 高级数据结构 1： containers.Map（映射表）应用案例：使用containers.Map实时监控股票行情-Part 1》介绍了如何使用 containers.Map（映射表）这一数据结构存储 3 支股票（中国人寿、中国平安、50ETF）、二个行情字段（最新价、成交量）的实盘行情数据，并将之封装在了 myMap.m （类文件）中，它的使用方法为：>> obj2 = myMap2(); % 生成一个 myMap2 类对象>> obj2.startBooking() % 启动行情订阅此时，可使用>> obj.map_RMD('合约代码')获取该合约所有行情字段的最新行情数据（仅限交易时段），例如：使用 containers.Map 储存实盘行情的主要优点是：∙定位方便（可按照字符串形的股票code 和行情字段field 定位数据，并且允许code 以数字开头）∙速度快（搜索为线性复杂度）上述内容是 containers.Map 于 model 层面的应用，解决了后台数据存储的问题。
本文进一步讨论 containers.Map 于 view 层面的应用：如何用 containers.Map 构建如下图所示的行情监控界面：【图】3支股票、二个行情字段的实盘行情监控界面2 部件分析：单个合约的行情监控edit（OneLine.m）上述行情监控页面的难点在于：当行情发生更新时，如何快速地把更新了的行情展示在对应的edit 框里。
为简化问题，我们先看单个合约（这里以 50ETF 为例）、两个行情字段的情况。
首先讨论 edit 框的建立。
新建 figure(1)，在其上建立两个 edit 框，分别用于展示 50ETF 的两个行情字段；将这两个edit 框的 handle 分别保存为 "RT_LAST", "RT_VOL"（和 Wind 行情推送来的行情字段名一致）：hFig = figure(1);clf(hFig);hFig.MenuBar = 'none';RT_LAST = uicontrol('style','edit','parent',hFig,'Position',[60 20 6020],'String','RT_LAST');RT_VOL = uicontrol('style','edit','parent',hFig,'Position',[0 20 6020],'String','RT_VOL');运行得到结果如下：由于储存行情数据使用的数据结构是映射表，可直接用 field 定位数据，因此，当行情发生更新时，可直接用：tmph = 存储 50ETF 所有实盘行情的 handle（是上一篇第 5 部分讨论的 myUnit 类对象）;字段名.String = tmph.字段名来更新相应edit 框的数据，具体代码如下：>> modelobj = myMap2(); % 生成 myMap2 类对象>> modelobj.startBooking; % 启动订阅>> tmph = modelobj.map_RMD('510050.SH'); % 取出 50ETF 实盘行情的 handle>> RT_LAST.String = tmph.RT_LAST; % 更新展示最新价的 edit 框（注：较早的 MATLAB 版本可能要 num2str, 且不能直接用 . 赋值）完成更新后的界面是：同理，可更新展示成交量的 edit 框：>> RT_VOL.String = tmph.RT_VOL;更新后得到：事实上，两个更新可以统一用 eval 完成：FieldSets = {'RT_LAST','RT_VOL'};for iter = 1:length(FieldSets)sField = FieldSets{iter};eval([sField,'.String = tmph.',sField,';']);end更新后得到：注意到上图 ETF 价格和前一图不一致，这是因为行情数据一直在更新。
matlab在股票中的应用
MATLAB在股票领域的多元化应用：数据分析、图像处理、模型构建和量化交易
MATLAB在股票中的应用主要包括数据分析、图像处理、模型构建和预测等。
以下是一些具体的例子：
1.数据分析和处理：MATLAB具有强大的数据处理能力，可以通过读取股票
数据，进行数据清洗、分析和处理，提取出有用的信息。
例如，可以绘制股票价格走势图，分析股票的波动性，计算相关指标等。
2.图像处理：MATLAB可以用于图像处理和分析，例如股票K线图的绘制和
解析。
通过对图像的处理和分析，可以提取出有用的信息，如股票价格、成交量等。
3.模型构建和预测：MATLAB可以用于构建各种股票模型，如时间序列分析
模型、机器学习模型等，用于预测股票的走势和价格。
例如，可以使用MATLAB的机器学习库进行股票分类和预测。
4.策略优化：MATLAB可以用于优化股票交易策略，通过模拟不同的交易策
略，评估其性能和风险，从而找到最优的交易策略。
5.量化交易：MATLAB可以用于量化交易策略的开发和实施。
通过编写量化
交易算法，使用MATLAB进行模拟交易，测试策略的有效性。
总之，MATLAB在股票领域的应用非常广泛，可以用于数据分析、图像处理、模型构建、策略优化和量化交易等方面。
Matlab中的现场数据采集与实时处理
Matlab中的现场数据采集与实时处理现场数据采集和实时处理在许多科学研究和工程项目中扮演着至关重要的角色。
无论是环境监测、运动分析还是生物医学研究，实时数据采集和处理对于获得准确的结果和及时的决策至关重要。
而Matlab作为一种功能强大且广泛应用的科学计算软件包，提供了丰富的工具和功能，使得现场数据采集和实时处理变得更加高效和简便。
一、数据采集现场数据采集是实时数据处理的前提。
Matlab提供了各种数据采集接口和工具，可以与各种传感器、设备和数据源进行无缝集成。
通过使用Matlab的数据采集工具箱，用户可以轻松连接各种硬件设备，如传感器和数据采集卡。
此外，Matlab还支持多种数据传输方式，包括串口通信、网络通信和无线通信等。
在进行数据采集之前，必须对采集参数进行设置和优化。
Matlab提供了丰富的数据预处理工具，可进行采样率控制、滤波和去噪等操作。
通过使用Matlab的信号处理工具箱，用户可以对采集的数据进行频谱分析、时频分析和特征提取等操作，从而对信号进行处理和优化。
二、实时处理实时处理是现场数据采集的关键环节。
Matlab提供了多种实时处理工具和算法，可以对采集的数据进行实时分析、处理和可视化。
通过使用Matlab的实时工具箱，用户可以轻松构建实时数据处理系统。
该工具箱包括各种实时算法和滤波器，可以实时处理和分析采集的数据。
Matlab的并行计算功能也可以加速实时数据处理。
并行计算可以利用多核处理器或分布式计算机群集来并行计算任务，提高处理速度和效率。
在实时数据处理任务中，通过使用Matlab的并行计算功能，用户可以同时处理多个数据流，从而实现高效的数据处理和分析。
三、数据可视化数据可视化是实时数据处理的重要环节。
Matlab提供了强大的数据可视化工具和函数，可以将采集的数据以直观的方式展示出来。
通过使用Matlab的图形和可视化工具箱，用户可以创建各种静态和动态图形，如折线图、散点图、柱状图和动画图等。
Matlab在股票市场预测中的实践技巧
Matlab在股票市场预测中的实践技巧近年来，随着人工智能和大数据技术的快速发展，传统的金融市场分析方法已经不能满足投资者对市场变化的快速响应需求。
作为一种强大的计算科学软件，Matlab在股票市场预测中崭露头角。
在本文中，我们将介绍一些应用Matlab进行股票市场预测的实践技巧。
一. 数据获取与处理在使用Matlab进行股票市场预测之前，首要任务是获取和处理相关的股票数据。
由于股票市场的数据庞大且变化快速，需要确保所使用的数据准确可靠。
可以使用Matlab提供的数据接口，或者通过网络爬虫技术从各大金融网站获取数据。
获取到的数据往往需要进行清洗和处理，以消除噪音和异常值。
Matlab提供了一系列的函数和工具箱，可以帮助我们对数据进行处理和分析。
例如，可以使用滑动平均法平滑股票价格走势，或者使用移动标准差法判断股票波动性。
二. 特征工程在进行股票市场预测之前，需要从大量的数据中提取有价值的特征。
特征工程是一个复杂的过程，需要结合领域知识和专业技巧。
Matlab提供了一系列的数据处理函数和工具箱，可以帮助我们进行特征工程。
例如，可以使用技术指标如均线、相对强弱指标等提取市场趋势特征，或者使用波动率指标如布林带、波动率通道等提取市场波动性特征。
此外，还可以利用时间序列分析方法如自相关、偏自相关等提取市场的周期性特征。
通过不断尝试和优化，可以获得一组有效的特征，为接下来的建模和预测提供基础。
三. 建模与预测在进行股票市场预测之前，需要选择合适的建模和预测方法。
Matlab提供了丰富的数据分析和建模工具箱，包括统计分析、机器学习、深度学习等。
根据具体的问题和需求，可以选择合适的建模方法。
对于短期股票预测，可以使用时间序列模型如ARIMA、GARCH等。
这些模型适用于对市场趋势和周期性进行预测。
对于长期股票预测，可以使用机器学习和深度学习模型如支持向量机、随机森林、神经网络等。
这些模型适用于对复杂的非线性关系进行预测。
【matlab编程代做】基于MATLAB的股票指数预测算法仿真
% 本程序的目的是模拟一个ARMA模型，然后进行时频归并。
考察归并前后模型的变化。
% 这个ARMA模型的一般形式用黑盒子模型表示为A(q)y(t)=C(q)e(t)。
q是滞后算子。
% 或者是：(1+a1*q^(-1)+a2*q^(-2)+a3^(-3)+a4*q^(-4))y(t)=(1+c1*q^(-1)+c2*q^(-2)+c3^(-3)+c4*q^(-4))e(t)% 这里多项式A和C都只写出4阶，因为一般的经济时间序列阶数都不高。
clear;clc;% ====================第一步，模拟一个ARMA模型并绘制ACF，PACF图========================%s首先设定ARMA模型的多项式系数。
ARMA模型中只有多项式A(q)和C(q)，%把A(q)的系数都设为0就得到MA模型，把C(q)的系数都设为0就得到AR模型。
M=250;%要预测的点数xa3=textread('data/buy_price.txt');xa4=textread('data/buy_num.txt') ;xc3=textread('data/sell_price.txt');xc4=textread('data/sell_num.txt') ;% xa3=textread('data/data.mat');% xa4=textread('data/data.mat') ;% xc3=textread('data/data.mat');% xc4=textread('data/data.mat') ;lp=length(xa3);for i=1:1:lpa1(i) = -(0.5)^(1/3);a2(i) = (0.5)^(2/3);a3(i) = xa3(i);a4(i) = xa4(i);c1(i) = -(0.5)^(1/3);c2(i) = (0.5)^(2/3);c3(i) = xc3(i);c4(i) = xc4(i);endobv = 3000; %obv是模拟的观测数目。
【获取股票数据代码教程01】Python等五种主流语言的实例代码演示如何获取股票实时交易数据
最近一两年，股票量化分析越来越受欢迎了。
想要入行，首先得搞定股票数据。
毕竟，所有量化分析都是建立在数据之上的，实时交易、历史交易、财务、基本面，这些数据咱们都得有。
咱们的目标就是挖掘这些数据中的价值，来指导咱们的投资策略。
为了找数据，我可是尝试了各种方法，自己动手写过网易、申万行业的爬虫，还试过同花顺问财的，连聚宽的免费API都用过。
但爬虫这东西，数据总是不稳定，给量化分析带来不少困扰。
在量化分析领域，实时、准确的数据接口太重要了。
现在我用Python、JavaScript （Node.js）、Java、C#和Ruby五种主流语言的实例代码给大家演示一下如何获取股票最新分时KDJ数据：最新分时KDJ数据是区分分时级别的，我这里演示的都是60分钟级别的最新分时KDJ 数据，其他级别可以参考下面的API文档自行修改参数就行了1、Pythonimport requestsurl = "http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a"response = requests.get(url)data = response.json()print(data)2、JavaScript (Node.js)const axios = require('axios');const url = "http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a";axios.get(url).then(response => {console.log(response.data);}).catch(error => {console.log(error);});3、Javaimport .URI;import .http.HttpClient;import .http.HttpRequest;import .http.HttpResponse;import java.io.IOException;public class Main {public static void main(String[] args) {HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder().uri(URI.create("http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a")).build();try {HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());System.out.println(response.body());} catch (IOException | InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}4、C#using System;using .Http;using System.Threading.Tasks;class Program{static async Task Main(){using (HttpClient client = new HttpClient()){string url = "http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a";HttpResponseMessage response = await client.GetAsync(url);string responseBody = await response.Content.ReadAsStringAsync();Console.WriteLine(responseBody);}}}5、Rubyrequire 'net/http'require 'json'url = URI("http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/000001/b997d4403688d5e66a")http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)request = Net::HTTP::Get.new(url)response = http.request(request)data = JSON.parse(response.read_body)puts data返回的数据示例：{"fm":"-0.20","h":"10.26","hs":"0.67","lb":"1.38","l":"10.11","lt":"197161074084.00","o":"10.11" ,"pe":"3.81","pc":"0.30","p":"10.16","sz":"197164128892.00","cje":"1318858687.52","ud":"0.03" ,"v":"1294059","yc":"10.13","zf":"1.48","zs":"-0.20","sjl":"0.48","zdf60":"-0.20","zdfnc":"17.19"," t":"2024-08-30 15:29:03"}实时交易数据接口API文档API接口：http://api.mairui.club/hsrl/ssjy/股票代码(如000001)/licence证书接口说明：根据《股票列表》得到的股票代码获取实时交易数据（您可以理解为日线的最新数据）。
使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例
使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例引言股票市场一直以来都备受投资者关注，投资者都希望能够预测股票市场的走势，从而取得更好的投资回报。
虽然股票市场的预测具有一定的难度，但是借助现代技术和工具，如Matlab，我们可以提高股票市场预测的准确性。
本文将介绍使用Matlab进行股票市场预测的方法与实例。
1. 时间序列分析时间序列分析是预测股票市场的一种常用方法。
在Matlab中，我们可以利用时间序列工具箱来进行时间序列分析。
首先，我们需要收集股票的历史数据，如每日的收盘价。
然后，我们可以使用时间序列工具箱中的函数来进行数据预处理，如去除异常值、平滑数据等。
接下来，我们可以利用时间序列的统计特性来预测股票市场的走势。
例如，我们可以计算股票价格的均值、方差和自相关系数等指标。
这些指标可以帮助我们判断股票市场的趋势和波动性。
通过分析时间序列的特点，我们可以预测股票的未来走势。
2. 移动平均法移动平均法是另一种常用的股票市场预测方法。
在Matlab中，我们可以利用移动平均函数来计算移动平均值。
移动平均法的基本思想是通过计算一段时间内的平均值来预测未来的走势。
例如，我们可以计算5天移动平均线，即将股票过去5天的收盘价相加，然后除以5。
通过不断调整移动平均天数，我们可以获得不同时间段的移动平均线。
通过分析移动平均线的变化，我们可以预测股票市场的短期趋势。
3. 随机漫步模型随机漫步模型是一种基于随机过程的股票市场预测方法。
在Matlab中，我们可以使用随机漫步模型工具箱来构建随机漫步模型。
随机漫步模型的基本思想是假设股票价格的变化是随机的，没有明显的趋势和规律可循。
通过随机漫步模型，我们可以模拟股票价格的随机变化，并进行预测。
例如，我们可以生成1000个随机数，代表股票价格的变化，然后利用这些随机数进行模拟和预测。
通过分析模拟结果，我们可以获得股票市场的随机性和不确定性。
4. 神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的股票市场预测方法。
用MATLAB获取新浪股票数据
⽤MATLAB获取新浪股票数据炒股票⾃然要做家庭作业，现在的股票家庭作业⾃然也不能继续停留在⼿⼯计算或揿计算器的时代了，取⽽代之的⽤计算机⾃动来算，为此必须先获得股票数据，这次家庭作业要⽤到恒⽣中国企业指数有关数据，却发现平时管⽤的计算机⾃动数据读取程序却不管⽤了，考虑到⽤MATLAB读取新浪股票数据、显⽰数据⽐较⽅便，为此复习了⼀下这⽅⾯M代码知识，并将复习“成果”记在这⾥。
⽤MATLAB获取新浪股票数据的M代码，如下所⽰：clc;close all;clear all;url='/list=';stock_code='sz000877';%'sh601212';%'sh601006';url1=strcat(url,stock_code);s = urlread(url1)%length(s);[sd,j]=stockdata(s)stock_code='sh000001';url1=strcat(url,stock_code);s = urlread(url1)%length(s);[sd,j]=stockdata(s)stock_code='hkHSCEI';url1=strcat(url,stock_code);s = urlread(url1)%length(s);[sd,j]=stockdata(s)for k=601001:601005stock_code=num2str(k);stock_code=strcat('sh',stock_code)%stock_code='hkHSCEI';url1=strcat(url,stock_code);s = urlread(url1)if ~isempty(s)[sd,j]=stockdata(s)endendfunction [sd,j]=stockdata(s)n=length(s);sd=cell(1,32);str='';j=0;flag1=0;for i=1:n-1if s(i)=='"'flag1=1;endif flag1==1 && s(i)~=','if s(i)~='"' && s(i)~=';' %&& s(i)~=' 'str=strcat(str,s(i));%else%str=strcat(str,'_');end%elseif flag1==1 && (s(i)==','|| s(i)=='"')elseif flag1==1 && s(i)==',' %|| s(i)=='"')j=j+1;sd{1,j}=str;str='';endendj=j+1;sd{1,j}=str;str='';主程序的前半部分是获取单个股票数据，后半部分是获取连续代码股票数据，从⽹站上获取的股票数据只是⼀串⽂本，为此，要对此⽂本进⾏解析，那么stockdata()就是解析股票数据的。
matlab获取a股数据的函数
matlab获取a股数据的函数Matlab是一种常用的科学计算软件，可以用来进行金融市场数据的分析和预测。
获取A股数据是金融分析的一项重要工作，本文介绍了获取A股数据的Matlab函数。
1. tushare函数tushare是一个Python的库，提供了A股市场数据的获取和处理功能。
可以使用Matlab调用Python脚本，通过tushare库获取A股数据。
代码示例：```matlab% 调用Python脚本py.importlib.import_module('tushare')% 调用tushare函数ts = py.tushare.pro_api('your api token')data = py.ts.pro_bar('ts_code', 'trade_date', api=ts) ```其中，your api token需要替换成你自己的tushare API token。
ts_code和trade_date分别表示股票代码和日期，可以根据需要进行修改。
2. wind函数wind是一个专业的金融数据服务提供商，可以提供A股市场数据的获取和处理功能。
可以使用Matlab调用wind函数，通过wind API获取A股数据。
代码示例：```matlab% 调用Wind API连接w = windmatlab;% 调用Wind函数data = w.wsd('600000.SH', 'close', '20200101','20201231', '');% 关闭Wind API连接w.close;```其中，'600000.SH'表示股票代码，'close'表示获取收盘价数据，'20200101'和'20201231'分别表示开始日期和结束日期，可以根据需要进行修改。
matlab实现实时获取股票数据
matlab实现实时获取股票数据%stockget.m%该代码实现了从新浪提供的股票数据网站上实时抓取数据并且的功能%%抓取网页信息clcStockCode=300191;%股票代码if(StockCode==999999)symbol=strcat('sh000001');elseif(StockCode>=600000)symbol=strcat('sh',num2str(StockCode)); elsesymbol=strcat('sz',num2str(StockCode)); endurl2Read=['/doc/017454478.html,/list=',s ymbol];%新浪提供的股票数据地址，获取网页信息s=urlread(url2Read);result=textscan(s,'%s','delimiter', ',');result=result{1};%%Name=cell2mat(result(1));%名称Name=Name(22:end);date=result{31};OpenPrice=str2double(result{2});%今日开盘价；time=result{32};TPrice=str2double(result{4});%当前价格；HighPrice=str2double(result{5});%当前最高价格；LowPrice=str2double(result{6});%当前最低价格Vol=str2double(result{9})/100;%成交量disp(['股票名称：',Name,'股票代码：',symbol,'日期：',date]);disp(['开盘价：',result{2}]);disp(['当前时间：',time]);disp(['当前价格：',result{4}]);disp(['当前最高价格：',result{5},'当前最低价格：',result{6}]);disp(['成交量：',num2str(Vol)]);disp(['买1数量：',result{11},'买1价格：',result{12},'买2数量：',result{13},'买2价格：',result{14},'买3数量：',result{15},'买3价格：',result{16},'买4数量：',result{17},'买4价格：',result{18},'买5数量：',result{19},'买5价格：',result{20}]);disp(['卖1数量：',result{21},'卖1价格：',result{22},'卖2数量：',result{23},'卖2价格：',result{24},'卖3数量：',result{25},'卖3价格：',result{26},'卖4数量：',result{27},'卖4价格：',result{28},'卖5数量：',result{29},'卖5价格：',result{30}]);%处理时间信息time([3,6])=[];timehour=str2double(time(1:2));timeminute=str2double(time(3:4));timesecond=str2double(time(5:6));timereal=timehour+timeminute/60+timesec ond/3600;%xlswrite('gupiao.xls',[timereal,TPrice] ,'');%%%写入文件%写入文档中记录实时的股票数据datawrite=[num2str(timereal),'',num2str(TPrice),...'',num2str(Vol),'',result{11},' ',...result{12},'',result{13},'',result{14},...'',result{15},'',result{16},' ',result{17},...'',result{18},'',result{19},' ',result{20},...'',result{21},'',result{22},' ',result{23},...'',result{24},'',result{25},' ',result{26},...'',result{27},'',result{28},' ',result{29},'',result{30}]; filenote=['股票',date,'.txt'];fid=fopen(filenote,'at');%data_all_1=num2str(importdata(filenote)) ;%data_all_2=reshape(data_all_1,1,[]);%bull=strfind(data_all_2,datawrite);%if(bull==0)%fprintf(fid,'%s\n',datawrite); %endfprintf(fid,'%s\n',datawrite);%fprintf(fid,'%s\n',datawrite);%%%作图fclose(fid);data_all=importdata(filenote);timenow=data_all(:,1);pricenow=data_all(:,2);chengjiaoliang=data_all(:,3);buynum=data_all(:,[4,6,8,10,12]);buyprice=data_all(:,[5,7,9,11,13]);sellnum=data_all(:,[14,16,18,20,22]);sellprice=data_all(:,[15,17,19,21,23]);subplot(2,1,1);%做出时间价格曲线plot(timenow,pricenow)xlabel('时间');ylabel('价格');grid on;subplot(2,1,2);%做出时间成交量曲线plot(timenow,chengjiaoliang)xlabel('时间');ylabel('成交量');grid on;%set(gcf,'WindowButtonDownFcn','pt =get(gca,''CurrentPoint'');text(pt(1,1),pt(1,2),num2str(pt(1,1:2)))');%%figure(2);%subplot(2,2,1);%plot(timenow,buynum(:,1),'b',timenow,buynum(:,2),'r',timenow,buynum(:,3),'k',timenow,buynum(:,4),'y',timenow,buynum(:, 5),'g');%title('买1到买5量变化');%grid on;%legend('买1','买2','买3','买4','买2');%subplot(2,2,2);%plot(timenow,buyprice(:,1),'b',timenow, buyprice(:,2),'r',timenow,buyprice(:,3),'k',timenow,buyprice(:,4),'y',timenow,b uyprice(:,5),'g');%title('买1到买5价格变化');%grid on;%subplot(2,2,3);%plot(timenow,sellnum(:,1),'b',timenow,sellnum(:,2),'r',timenow,sellnum(:,3),'k',timenow,sellnum(:,4),'y',timenow,sell num(:,5),'g');%title('卖1到卖5量变化');%grid on;%subplot(2,2,4);%plot(timenow,sellprice(:,1),'b',timenow,sellprice(:,2),'r',timenow,sellprice(:,3),'k',timenow,sellprice(:,4),'y',timen ow,sellprice(:,5),'g');%title('卖1到卖5价格变化');%gridon; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %为了能定时运行上述程序需要用到计时器，每5秒运行一次stockget.mx1=1;tt=timer('TimerFcn','stockget','Period',5,'ExecutionMode','fixedSpacing','TasksToExecute', 100000);start(tt);localtime=clock;。
Matlab通过Yahoo与Sina获取历史与实时股票数据
Matlab通过Yahoo与Sina获取历史与实时股票数据【转至arisZheng:】最近需要进行Matlab培训，与金融从业人员相比，很多学生或非金融行业的人员没有Wind等其他数据源。
为学习或了解Matlab 的金融数量分析，不仅需要学习Matlab语法，更重要的是需要根据实际数据进行实践，为此自己花些时间整理一下Matlab通过Yahoo 与Sina获取历史与实时股票数据的代码与案例。
说明：•历史数据通过Yahoo接口获得（历史数据为未复权数据，使用时候请注意）•实时数据通过Sina的接口获得•Yahoo中证券代码为（上海 .ss 深圳 .sz),例如招商银行，600036.ss[DateV,PriceV]=YahooData('600005.ss', '01/01/2005', '12/31/2008', 'd')•Sina中证券代码为（sh. 上海 sz.深圳),例如招商银行sh600036 StockCode='sh600036';[Name,OpenPrice,ClosePrice,TPrice]=SinaData(StockCode)1.通过yahoo提去股票历史数据（测试函数）%提取数据武钢股份（上海交易所）[DateV,PriceV]=YahooData('600005.ss', '01/01/2005', '12/31/2008', 'd')%将A数据A的格式[价格、日期] 采用的matlab编码形式，以整数编码%将A数据转变为时间序列%画图plot(DateV,PriceV);2.通过yahoo提取股票历史数据（代码函数）function [DateV,PriceV]=YahooData(StockName, StartDate, EndDate, Freq)% 输入参数% StockName 证券代码（上海 .ss 深圳 .sz)% StartDate, EndDate 时间段的开始日与结束日% Freq 频率% This engine is used for a rapid searching in Yahoo!Finance for retriving% Financial Data.%%%数据时间区间startdate=StartDate;enddate=EndDate;%字符串变化ms=num2str(str2num(datestr(startdate, 'mm'))-1);ds=datestr(startdate, 'dd');ys=datestr(startdate, 'yyyy');me=num2str(str2num(datestr(enddate, 'mm'))-1);de=datestr(enddate, 'dd');ye=datestr(enddate, 'yyyy');url2Read=sprintf('/table.csv? s=%s&a=%s&b=%s&c=%s&d=%s&e =%s&f=%s&g=%s&ignore=.csv', StockName, ms, ds, ys, me, de, ye, Freq);s=urlread(url2Read);[Date Open High Low Close Volume AdjClose]=strread (s, '%s %s %s %s %s %s %s', 'delimiter', ',');Date(1)=[];AdjClose(1)=[];row=size(Date, 1);for i = 1:rowDate_temp(i, 1)=datenum(cell2mat(Date(i)), 'yyyy-mm-dd');AdjClose_temp(i, 1)=str2num(cell2mat(AdjClose(i)));endDateV=Date_temp;PriceV=AdjClose_temp;%存储M文件% root=[pwd, '\'];% filename=[root, StockName, '.mat'];% save(filename, 'stock_Price') ;3.通过Sina提取实时股票数据（测试函数）%提取数据招商银行（上海交易所）StockCode='sh600036';4.通过Sina提取实时股票数据（代码函数）function[Name,OpenPrice,ClosePrice,TPrice]=SinaData(StockCode) % 输入参数% StockCode 证券代码（上海sh+code 深圳 sz+code)%% This engine is used for a rapid searching in Sina !Finance for retriving% Financial Data.%StockName='sh601006';url2Read=['/list=',StockCode];s=urlread(url2Read);result=strread(s,'%s','delimiter', ',');Name=cell2mat(result(1));%名称Name=Name(22:end);OpenPrice=str2num(cell2mat(result(2)));% 今日开盘价；PreClosePrice=str2num(cell2mat(result(3)));% 昨日收盘价；TPrice=str2num(cell2mat(result(4)));% 当前价格；。
matlab聚类分析股票对策建议
matlab聚类分析股票对策建议
一、用matlab预测股票走势的函数
股票是不可预测的！
二、怎么用matlab模拟股票的走势啊？
股票不是数学，这条路走不通
三、matlab如何读取股票数据
matlab读取股票数据
该框架可为许多模型化方法产生具体的训练方法。
本文生成模型通过一个多层感知机传递随机噪声，且判别模型也是一个多层感知机。
这个特例称为对抗的网络。
这里，仅用反向传播和Dropout来训练模型，生成模型通过前向传播来生成样本。
不需要近似推理和Markov链。
四、如何用MATLAB对股票数据做聚类分析
直接调kmeans函数。
k=3;%类别数。
idx=kmeans(X,k);%idx就是每个样本点的标号。
有了它，妈妈再也不用担心我股票数据获取难了，附程序源码下载
有了它，妈妈再也不用担心我股票数据获取难了，附程序源码下载股票作为资本市场的常青树，一直都是广大股民的最爱，但是你在投资股票是否遇到过这样的烦恼呢？每次在导入那些海量的数据时，庞大的工作量让我们整个人都不好了，宝宝好蓝瘦啊那么有没有什么办法来解决这个难题呢？其实我们可以利用通达信和Mablab来进行批量的导入数据，从此以后就可以和繁琐的流程SAY NO啦我们只需要进行简单的几步，就可以实现快速批量的导入数据了，还在等什么，快来学习吧~下面先让我们来学习怎么单个的导入数据吧！一、股票数据的导出首先，打开招商证券客户端，点击右上角任务栏“菜单”处的“系统”中的“盘后数据下载”在弹出的窗口处勾选“日线和实时行情数据”，然后点击“开始下载”然后点击右上角任务栏“菜单”处的“系统”中的“数据导出”在弹出的窗口处选择右上角的“高级导出”接着，全选A股中的股票，点击“确认”最后，选择需要的复权方式，分隔格式为“逗号（，）”点击“开始导出”这样我们就可以把数据从通达信导出了，但是我们还无法直接进行读取，因此，我们还要将数据导入到Matlab中去。
二、Matlab中数据的导入打开MATLAB ，在“主页（Home）”标签的“变量（Variable）”部分，点击“导入数据（Import Data）”。
首先启动导入工具并选择要导入的文本文件，然后在分隔符上选择需要分隔符。
之后更改变量名称行，或者直接手动输入每一列的变量名称。
然后定义每一列数据的数据类型和格式。
紧接着选择需要导入的数据范围。
最后点击“导入所选内容”中的“生成脚本”下面就是我们导入生成的脚本filename = 'C:\zd_zszq\T0002\export\SH#600000.txt';delimiter = {'\t',','};startRow = 3;endRow = 4024;formatSpec = '%{yyyy/mm/dd}D%f%f%f%f%f%f%[^\n\r]';fileID = fopen(filename,'r');dataArray = textscan(fileID, formatSpec, endRow-startRow+1, 'Delimiter', delimiter, 'EmptyValue' ,NaN,'HeaderLines', startRow-1, 'ReturnOnError', false);fclose(fileID);Date = dataArray{:, 1};Open = dataArray{:, 2};High = dataArray{:, 3};Low = dataArray{:, 4};Close = dataArray{:, 5};Volume = dataArray{:, 6};Amount = dataArray{:, 7};clearvars filename delimiter startRow endRow formatSpec fileID dataArray ans;这样，我们就可以在工作区进行数据的分析了以上便是单个数据的导入了，那么我们如何进行批量的导入数据呢？接下来便是我们的独门秘籍啦首先，我们可以通过以下的代码知道有多少文件需要导入fileFolder=fullfile('\\192.168.1.31\工作文档\量化研究\数据\Matlab导入通达信日线数据');dirOutput=dir(fullfile(fileFolder,'*.txt'));fileNames={};filenum=length(fileNames);接着通过以下代码可以知道每个文件有多少行数据需要导入filename = fullfile(fileFolder,char(fileNames(n)));fid=fopen(filename,'rt');while ~feof(fid)row=row+sum(fread(fid,10000,'*char')==char(10));endfclose(fid);之后经过一系列的数据处理，我们来到了最后的一步，保存数据str=char(fileNames(n));filename = [str(1:9),'.mat'];save(filename,'data','top');这样股票数据就可以批量导入到你的工作区啦。
MATLAB在金融市场预测与投资决策中的应用方法与数据处理与分析技巧
MATLAB在金融市场预测与投资决策中的应用方法与数据处理与分析技巧近年来，随着金融市场的不断发展和金融产品的多样化，投资者对于市场趋势的预测和投资决策的精准性提出了更高的要求。
在这一背景下，MATLAB作为一种功能强大的数学软件，被广泛应用于金融市场的预测与投资决策中。
本文将介绍MATLAB在金融市场中的应用方法和数据处理与分析技巧。
一、数据处理与分析1. 数据获取与清洗在金融市场中，获取和清洗数据是非常关键的步骤。
MATLAB提供了丰富的工具和函数，可以方便地获取和处理各类金融数据。
例如，使用MATLAB可以下载和导入股票价格数据、货币汇率数据等。
在获取数据之后，还需要对数据进行清洗，排除异常值和缺失值，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据可视化在金融市场中，数据可视化是非常重要的，可以帮助我们直观地了解数据的走势和规律。
MATLAB提供了丰富的绘图函数，可以绘制各种类型的图表，如折线图、柱状图、饼图等。
通过可视化数据，可以更好地发现数据中的趋势和规律。
3. 数据分析与建模MATLAB具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们从数据中提取有价值的信息和特征。
例如，可以使用MATLAB进行时间序列分析，分析数据的周期性和趋势性；可以使用MATLAB进行回归分析，建立模型并进行预测。
此外，MATLAB还支持更高级的数据分析技术，如机器学习和深度学习等。
二、金融市场预测1. 技术指标分析技术指标是金融市场中常用的一种预测方法，可以通过分析市场的价格和交易量等指标来预测市场的走势。
MATLAB提供了丰富的技术指标分析函数，如移动平均线、相对强弱指标、布林带等，可以帮助我们快速计算和分析技术指标，并进行相应的预测和决策。
2. 时间序列分析时间序列分析是金融市场预测中常用的一种方法，通过分析历史数据的时间顺序，来预测未来的市场走势。
MATLAB提供了丰富的时间序列分析函数和工具箱，如ARMA模型、ARIMA模型、GARCH模型等，可以帮助我们进行时间序列分析，并进行相应的预测和决策。
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%stockget.m%该代码实现了从新浪提供的股票数据网站上实时抓取数据并且的功能%%抓取网页信息clcStockCode=300191;%股票代码if(StockCode==999999)symbol=strcat('sh000001');elseif(StockCode>=600000)symbol=strcat('sh',num2str(StockCode)); elsesymbol=strcat('sz',num2str(StockCode)); endurl2Read=['/list=',s ymbol];%新浪提供的股票数据地址，获取网页信息s=urlread(url2Read);result=textscan(s,'%s','delimiter', ',');result=result{1};%%Name=cell2mat(result(1));%名称Name=Name(22:end);date=result{31};OpenPrice=str2double(result{2});%今日开盘价；time=result{32};TPrice=str2double(result{4});%当前价格；HighPrice=str2double(result{5});%当前最高价格；LowPrice=str2double(result{6});%当前最低价格Vol=str2double(result{9})/100;%成交量disp(['股票名称：',Name,'股票代码：',symbol,'日期：',date]);disp(['开盘价：',result{2}]);disp(['当前时间：',time]);disp(['当前价格：',result{4}]);disp(['当前最高价格：',result{5},'当前最低价格：',result{6}]);disp(['成交量：',num2str(Vol)]);disp(['买1数量：',result{11},'买1价格：',result{12},'买2数量：',result{13},'买2价格：',result{14},'买3数量：',result{15},'买3价格：',result{16},'买4数量：',result{17},'买4价格：',result{18},'买5数量：',result{19},'买5价格：',result{20}]);disp(['卖1数量：',result{21},'卖1价格：',result{22},'卖2数量：',result{23},'卖2价格：',result{24},'卖3数量：',result{25},'卖3价格：',result{26},'卖4数量：',result{27},'卖4价格：',result{28},'卖5数量：',result{29},'卖5价格：',result{30}]);%处理时间信息time([3,6])=[];timehour=str2double(time(1:2));timeminute=str2double(time(3:4));timesecond=str2double(time(5:6)); timereal=timehour+timeminute/60+timesec ond/3600;%xlswrite('gupiao.xls',[timereal,TPrice] ,'');%%%写入文件%写入文档中记录实时的股票数据datawrite=[num2str(timereal),'',num2str(TPrice),...'',num2str(Vol),'',result{11},' ',...result{12},'',result{13},'',result{14},...'',result{15},'',result{16},' ',result{17},...'',result{18},'',result{19},' ',result{20},...'',result{21},'',result{22},' ',result{23},...'',result{24},'',result{25},' ',result{26},...'',result{27},'',result{28},' ',result{29},'',result{30}];filenote=['股票',date,'.txt'];fid=fopen(filenote,'at');%data_all_1=num2str(importdata(filenote)) ;%data_all_2=reshape(data_all_1,1,[]);%bull=strfind(data_all_2,datawrite);%if(bull==0)%fprintf(fid,'%s\n',datawrite); %endfprintf(fid,'%s\n',datawrite);%fprintf(fid,'%s\n',datawrite);%%%作图fclose(fid);data_all=importdata(filenote);timenow=data_all(:,1);pricenow=data_all(:,2);chengjiaoliang=data_all(:,3);buynum=data_all(:,[4,6,8,10,12]);buyprice=data_all(:,[5,7,9,11,13]);sellnum=data_all(:,[14,16,18,20,22]);sellprice=data_all(:,[15,17,19,21,23]);subplot(2,1,1);%做出时间价格曲线plot(timenow,pricenow)xlabel('时间');ylabel('价格');grid on;subplot(2,1,2);%做出时间成交量曲线plot(timenow,chengjiaoliang)xlabel('时间');ylabel('成交量');grid on;%set(gcf,'WindowButtonDownFcn','pt =get(gca,''CurrentPoint'');text(pt(1,1), pt(1,2),num2str(pt(1,1:2)))');%%figure(2);%subplot(2,2,1);%plot(timenow,buynum(:,1),'b',timenow,bu ynum(:,2),'r',timenow,buynum(:,3),'k',t imenow,buynum(:,4),'y',timenow,buynum(:, 5),'g');%title('买1到买5量变化');%grid on;%legend('买1','买2','买3','买4','买2');%subplot(2,2,2);%plot(timenow,buyprice(:,1),'b',timenow, buyprice(:,2),'r',timenow,buyprice(:,3), 'k',timenow,buyprice(:,4),'y',timenow,b uyprice(:,5),'g');%title('买1到买5价格变化');%grid on;%subplot(2,2,3);%plot(timenow,sellnum(:,1),'b',timenow,s ellnum(:,2),'r',timenow,sellnum(:,3),'k ',timenow,sellnum(:,4),'y',timenow,sell num(:,5),'g');%title('卖1到卖5量变化');%grid on;%subplot(2,2,4);%plot(timenow,sellprice(:,1),'b',timenow, sellprice(:,2),'r',timenow,sellprice(:, 3),'k',timenow,sellprice(:,4),'y',timen ow,sellprice(:,5),'g');%title('卖1到卖5价格变化');%grid on; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%为了能定时运行上述程序需要用到计时器，每5秒运行一次stockget.mx1=1;tt=timer('TimerFcn','stockget','Period',5,'ExecutionMode','fixedSpacing','TasksToExecute', 100000);start(tt);localtime=clock;。