量化投资版块激励规则

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请随时关注：量化投资

    为了鼓励大家关注量化板块，我决定颁布这个板块的帖子发布激励规则：


1，原创帖(尤其是原创的代码，支持matlab、python、R、C++、C、C#等各类软件)
2，学术资源帖(金融学、统计学、计量经济学、量化、各类软件教程等)
3，量化idea交流帖(不要重复灌水)


    针对以上帖子看情况我将奖励10~100经验，和10~100个论坛币不等，有重要珍贵的代码帖或者资源帖idea帖奖励会更多！！


    更多量化资源请关注：离歌量化    和  stata matlab python实战


废话不多说了，先分享一下：基于MATLAB的三类方法来模拟几何布朗运动的代码

本帖隐藏的内容

1. close all
   
2. format compact
   
3. %  参数的设置
   
4. %  第一类方法生成
   
5. miu=0.001;
   
6. sigma=0.05;
   
7. base_price=10;
   
8. N=30;
   
9. stock_return=normrnd(miu,sigma,1,N);
   
10. cum_return=cumprod(1+stock_return);
    
11. price=base_price*cum_return;
    
12. figure(1)
    
13. set(gcf,'color',[0.5,1,1])
    
14. subplot(3,1,1)
    
15. plot(price,'rv-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','g','markeredgecolor','g','markersize',8)
    
16. set(subplot(3,1,1),'fontname','Times New Roman')
    
17. title('First Method to Generate The Equity Price')
    
18. legend('First Method to Generate The Equity Price')
    
19. %  第二类方法生成
    
20. cumexp_return=exp(cumsum(stock_return));
    
21. exp_price=base_price*cumexp_return;
    
22. subplot(3,1,2)
    
23. plot(price,'bo-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','m','markeredgecolor','m','markersize',8)
    
24. set(subplot(3,1,2),'fontname','Times New Roman')
    
25. title('Second Method to Generate The Equity Price')
    
26. legend('Second Method to Generate The Equity Price')
    
27. %  第三类方法生成
    
28. M=20;
    
29. delta_t=ones(M,1);
    
30. sigma_M=sigma*ones(M,1);
    
31. miu_M=miu*ones(M,1);
    
32. equity_matrix=zeros(M,N);
    
33. equity_matrix(:,1)=ones(M,1)*base_price;
    
34. for i=2:N
    
35.     equity_matrix(:,i)=equity_matrix(:,i-1)+miu_M.*...
    
36.         equity_matrix(:,i-1).*delta_t+sigma_M.*randn(M,1).*equity_matrix(:,i-1).*sqrt(delta_t);
    
37. end
    
38. subplot(3,1,3)
    
39. equity_trend=(max(equity_matrix)+min(equity_matrix))./2;
    
40. equity_matrix=equity_matrix';
    
41. plot(equity_trend,'ks-','linewidth',1.5,'markerfacecolor','r','markeredgecolor','r','markersize',8)
    
42. hold on
    
43. plot(equity_matrix,'linewidth',1)
    
44. set(subplot(3,1,3),'fontname','Times New Roman')
    
45. str={'The Matrix Method Generate The Equity Price';'The Third Method'};
    
46. title(str)
    
47. legend('The trend of Equity Price')
    
48. hold off

复制代码

matlab的ar模型参数估计文献一篇： matlab的ar模型参数估计.pdf (77.22 KB)

2014-12-22 10:48:12 上传

基于R语言的三类方法来模拟几何布朗运动的代码

本帖隐藏的内容

1. #  基于R语言的三类方法生成几何布朗运动
   
2. #  基于三类方法生成几何布朗运动
   
3. Brownian_Motion1<-function(n,mu,sigma,baseprice)
   
4. {
   
5.   #  n是几何布朗运动的个数
   
6.   #  mu是几何布朗运动的参数
   
7.   #  Sigma也是几何布朗运动的参数
   
8.   Brownian_Motion_Return=mu+sigma*rnorm(n)
   
9.   Brownian_Motion_Return=1+Brownian_Motion_Return
   
10.   Brownian_Motion_Return=cumprod(Brownian_Motion_Return)
    
11.   Brownian_Motion_Price=baseprice*Brownian_Motion_Return
    
12.   return(Brownian_Motion_Price)
    
13. }
    
14. Brownian_Motion2<-function(n,mu,sigma,baseprice)
    
15. {
    
16.   #  n是几何布朗运动的个数
    
17.   #  mu是几何布朗运动的参数
    
18.   #  Sigma也是几何布朗运动的参数
    
19.   Brownian_Motion_Return=mu+sigma*rnorm(n)
    
20.   Brownian_Motion_Return=cumsum(Brownian_Motion_Return)
    
21.   Brownian_Motion_Return=exp(Brownian_Motion_Return)
    
22.   Brownian_Motion_Price=baseprice*Brownian_Motion_Return
    
23.   return(Brownian_Motion_Price)
    
24. }
    
25. hist(Brownian_Motion1(100,0.001,0.01,10))
    
26. plot(Brownian_Motion1(100,0.001,0.01,10))
    
27. hist(Brownian_Motion2(100,0.001,0.01,10))
    
28. plot(Brownian_Motion2(100,0.001,0.01,10))
    
29. Brownian_Motion1(10,0,0.001,10)
    
30. Brownian_Motion2(10,0,0.001,10)
    
31. 
    
32. Brownian_Motion3<-function(n,mu,sigma,deltaT,baseprice)
    
33. {
    
34.   #  n是几何布朗运动的个数
    
35.   #  mu是几何布朗运动的参数
    
36.   #  Sigma也是几何布朗运动的参数
    
37.   Return=mu+sigma*rnorm(n)
    
38.   #  
    
39.   Price=c(1:(n+1))
    
40.   Price[1]=baseprice
    
41.   for (n in 1:n)
    
42.     {
    
43.     #  基于第三类方法生成几何布朗运动
    
44.     Price[n+1]=Price[n]+mu*Price[n]*deltaT+
    
45.       sigma*rnorm(1)*sqrt(deltaT)*Price[n]
    
46.    
    
47.   }
    
48.   return(Price[2:(n+1)])
    
49. }
    
50. Brownian_Motion3(20,0,0.001,1,10)

复制代码

聚类作图代码

本帖隐藏的内容

1. %%% 以下为聚类分析的第一幅图：Kmeans聚类分析
   
2. N=250;
   
3. X=[rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2)-0.1*ones(N,2)];
   
4. options=statset('Display','final');
   
5. [index,center1]=kmeans(X,2,'Distance','city',...
   
6.     'Replicates',5,'Options',options);
   
7. figure(1)
   
8. set(figure(1),'color','w')
   
9. hold on
   
10. plot(X(index==1,1),X(index==1,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
11.     'k','markerfacecolor','r')
    
12. plot(X(index==2,1),X(index==2,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
13.     'k','markerfacecolor','g')
    
14. plot(center1(:,1),center1(:,2),'ko','markersize',15,'markeredgecolor',...
    
15.     'k','markerfacecolor','k')
    
16. grid on
    
17. hold off
    
18. 
    
19. %%% 以下为聚类分析的第二幅图：模糊聚类分析法
    
20. X2=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2)];
    
21. opt=[2;200;1e-6;0];
    
22. [center,U,obj]=fcm(X2,3,opt);
    
23. MaxU=max(U);
    
24. index1=(U(1,:)==MaxU);
    
25. index2=(U(2,:)==MaxU);
    
26. index3=(U(3,:)==MaxU);
    
27. X21=X2(index1,:);
    
28. X22=X2(index2,:);
    
29. X23=X2(index3,:);
    
30. figure(2)
    
31. set(figure(2),'color','w')
    
32. hold on
    
33. plot(X21(:,1),X21(:,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
34.     'k','markerfacecolor','r')
    
35. plot(X22(:,1),X22(:,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
36.     'k','markerfacecolor','g')
    
37. plot(X23(:,1),X23(:,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
38.     'k','markerfacecolor','m')
    
39. plot(center(:,1),center(:,2),'kh','markersize',15,'markeredgecolor',...
    
40.     'k','markerfacecolor','k')
    
41. grid on
    
42. hold off
    
43. 
    
44. %%% 以下为聚类分析的第三幅图：模糊聚类分析法
    
45. X3=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2);rand(N,2)-0.1*ones(N,2)];
    
46. opt=[2;200;1e-6;0];
    
47. [center,U,obj]=fcm(X3,4,opt);
    
48. MaxU=max(U);
    
49. index1=(U(1,:)==MaxU);
    
50. index2=(U(2,:)==MaxU);
    
51. index3=(U(3,:)==MaxU);
    
52. index4=(U(4,:)==MaxU);
    
53. X31=X3(index1,:);
    
54. X32=X3(index2,:);
    
55. X33=X3(index3,:);
    
56. X34=X3(index4,:);
    
57. figure(3)
    
58. set(figure(3),'color','w')
    
59. hold on
    
60. plot(X31(:,1),X31(:,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
61.     'k','markerfacecolor','r')
    
62. plot(X32(:,1),X32(:,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
63.     'k','markerfacecolor','g')
    
64. plot(X33(:,1),X33(:,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
65.     'k','markerfacecolor','m')
    
66. plot(X34(:,1),X34(:,2),'yo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
67.     'k','markerfacecolor','y')
    
68. plot(center(:,1),center(:,2),'kp','markersize',15,'markeredgecolor',...
    
69.     'k','markerfacecolor','k')
    
70. grid on
    
71. hold off
    
72. 
    
73. %%% 以下为聚类分析的第四幅图：Kmeans聚类分析
    
74. X=[rand(N,2)+0.2*ones(N,2);rand(N,2)+0.1*ones(N,2);rand(N,2);...
    
75.     rand(N,2)-0.1*ones(N,2);rand(N,2)-0.2*ones(N,2)];
    
76. options=statset('Display','final');
    
77. [index,center1]=kmeans(X,5,'Distance','city',...
    
78.     'Replicates',5,'Options',options);
    
79. figure(4)
    
80. set(figure(4),'color','w')
    
81. hold on
    
82. plot(X(index==1,1),X(index==1,2),'ro','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
83.     'k','markerfacecolor','r')
    
84. plot(X(index==2,1),X(index==2,2),'go','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
85.     'k','markerfacecolor','g')
    
86. plot(X(index==3,1),X(index==3,2),'bo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
87.     'k','markerfacecolor','b')
    
88. plot(X(index==4,1),X(index==4,2),'mo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
89.     'k','markerfacecolor','m')
    
90. plot(X(index==5,1),X(index==5,2),'yo','markersize',9,'markeredgecolor',...
    
91.     'k','markerfacecolor','y')
    
92. plot(center1(:,1),center1(:,2),'ks','markersize',15,'markeredgecolor',...
    
93.     'k','markerfacecolor','k')
    
94. grid on
    
95. hold off

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关键词：量化投资 fantuanxiaot generate Brownian compact python 金融学 matlab 软件 资源

支持楼主，你编写的MATLAB程序比较简练，不错！

我量化版又添一员猛将

离歌レ笑 发表于 2014-12-22 11:09
我量化版又添一员猛将

还有weitingkoala等人 还有大家 我只是贡献一点点咯

vaster 发表于 2014-12-22 11:06
支持楼主，你编写的MATLAB程序比较简练，不错！

谢谢支持

支持楼主，你编写的MATLAB程序比较简练，不错！

MATLAB程序比较简练

进来支持