MATLAB股票分析代码，从数据获取到量化策略实现

admin 2025-10-08 阅读:2 评论:0

在金融科技快速发展的今天,量化投资已成为股票分析的重要工具，MATLAB凭借其强大的数值计算能力、丰富的金融工具箱和直观的可视化功能，成为许多金融从业者和研究人员进行股票分析的首选平台，本文将围绕“MATLAB股票分析代码”，从数据获取、技...

在金融科技快速发展的今天,量化投资已成为股票分析的重要工具，MATLAB凭借其强大的数值计算能力、丰富的金融工具箱和直观的可视化功能，成为许多金融从业者和研究人员进行股票分析的首选平台，本文将围绕“MATLAB股票分析代码”，从数据获取、技术指标计算、量化策略实现到回测评估，系统介绍如何用MATLAB构建完整的股票分析流程，并提供关键代码示例。

股票数据获取：搭建分析的基础

股票数据是所有分析的基础,MATLAB支持多种数据获取方式，包括从金融数据库接口调用、爬取网页数据以及读取本地文件（如CSV、Excel），以下是两种常用方法：

使用MATLAB内置金融数据库接口

MATLAB的Financial Toolbox提供了对Yahoo Finance、Bloomberg、Wind等金融数据库的接口支持，以Yahoo Finance为例，通过fetch函数可直接获取股票历史数据：

% 设置股票代码和起止时间
ticker = '000001.SZ'; % 平安银行A股
startDate = '2020-01-01';
endDate = '2023-12-31';
% 从Yahoo Finance获取数据（需联网）
stockData = fetch yahoo(ticker, 'Date Open High Low Close Volume', startDate, endDate);
% 提取关键数据并整理
dates = stockData(:,1); % 日期
openPrices = stockData(:,2); % 开盘价
highPrices = stockData(:,3); % 最高价
lowPrices = stockData(:,4); % 最低价
closePrices = stockData(:,5); % 收盘价
volumes = stockData(:,6); % 成交量
% 转换为MATLAB时间格式（便于后续计算）
dates = datetime(dates, 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd');

爬取网页数据（以东方财富为例）

若需获取特定数据源（如东方财富网），可通过webread或websave结合网页解析实现：

% 东方财富网股票历史数据URL示例（以平安银行为例）
url = 'https://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get?sortColumns=DATE&sortOrders=DESC&pageSize=100&currentPage=1&filter=(SECUCODE%3D%27000001.SZ%27)&source=WEB&client=WEB&reportName=RPT_DAILYBILLBOARD_MARKET';
% 发送HTTP请求获取JSON数据
data = webread(url);
% 提取收盘价和日期（需根据实际JSON结构调整字段）
closePrices = data.result.Data(:, end-4); % 假设收盘价在倒数第5列
dates = datetime(data.result.Data(:,1), 'InputFormat', 'yyyy-MM-dd');

技术指标计算：量化股价趋势的“标尺”

技术指标是股票分析的核心工具,MATLAB可快速实现常见指标（如MA、MACD、RSI、KDJ等）的计算，以下以移动平均线（MA）和MACD为例展示代码逻辑：

移动平均线（MA）

MA通过计算一段时间内股价的平均值,平滑价格波动，反映趋势方向，计算5日、20日、60日MA：

% 计算移动平均线（窗口分别为5、20、60）
ma5 = movmean(closePrices, [2,2]); % 中心化移动平均（对称窗口）
ma20 = movmean(closePrices, [10,10]);
ma60 = movmean(closePrices, [30,30]);
% 可视化MA与收盘价对比
figure;
plot(dates, closePrices, 'b-', 'LineWidth', 1); hold on;
plot(dates, ma5, 'r-', 'LineWidth', 1.5);
plot(dates, ma20, 'g-', 'LineWidth', 1.5);
plot(dates, ma60, 'm-', 'LineWidth', 1.5);'平安银行收盘价与移动平均线');
xlabel('日期'); ylabel('价格（元）');
legend('收盘价', 'MA5', 'MA20', 'MA60');
grid on;

MACD指标

MACD（指数平滑异同移动平均线）通过快慢EMA的差值（DIF）和信号线（DEA）判断买卖时机：

% 计算MACD参数
fastEMA = 12; % 快速EMA周期
slowEMA = 26; % 慢速EMA周期
signalEMA = 9; % DEA周期
% 计算快慢EMA
fastEma = ema(closePrices, fastEMA);
slowEma = ema(closePrices, slowEMA);
% 计算DIF和DEA
DIF = fastEma - slowEma;
DEA = ema(DIF, signalEMA);
% 计算MACD柱状图（HIST = 2*(DIF-DEA)，通常简化为DIF-DEA）
HIST = DIF - DEA;
% 可视化MACD指标
figure;
subplot(2,1,1);
plot(dates, closePrices, 'b-');'平安银行股价与MACD指标');
xlabel('日期'); ylabel('价格（元）');
subplot(2,1,2);
plot(dates, DIF, 'r-', 'LineWidth', 1.5); hold on;
plot(dates, DEA, 'g-', 'LineWidth', 1.5);
bar(dates, HIST, 'barWidth', 0.3, 'FaceColor', [0.5,0.5,1]);
legend('DIF', 'DEA', 'MACD柱状图');
grid on;

量化策略实现：从信号到交易逻辑

技术指标的核心价值在于生成交易信号,以下以“金叉死叉”策略（MA5上穿MA20买入，下穿卖出）和MACD策略为例，展示MATLAB策略代码框架：

MA金叉死叉策略

% 初始化参数
initialCapital = 100000; % 初始资金
position = 0; % 持仓股数（0为空仓，1为满仓）
capital = initialCapital; % 当前资金
equity = zeros(size(closePrices)); % 每日权益
% 遍历每日数据（从第21天开始，因MA20需20个数据点）
for i = 21:length(closePrices)
    % 生成交易信号：MA5上穿MA20为买入（1），下穿为卖出（-1），否则持有（0）
    if ma5(i) > ma20(i) && ma5(i-1) <= ma20(i-1)
        signal = 1; % 金叉买入
    elseif ma5(i) < ma20(i) && ma5(i-1) >= ma20(i-1)
        signal = -1; % 死叉卖出
    else
        signal = 0; % 持有
    end
    % 执行交易（假设每次全仓买卖，不考虑手续费）
    if signal == 1 && position == 0 % 买入信号且当前空仓
        position = floor(capital / closePrices(i)); % 买入股数（全仓）
        capital = capital - position * closePrices(i); % 剩余现金
    elseif signal == -1 && position > 0 % 卖出信号且当前持仓
        capital = capital + position * closePrices(i); # 卖出后现金
        position = 0; % 清仓
    end
    % 计算当日权益（现金+持仓市值）
    equity(i) = capital + position * closePrices(i);
end
% 可视化权益曲线
figure;
plot(dates, equity, 'r-', 'LineWidth', 1.5);'MA金叉死叉策略权益曲线');
xlabel('日期'); ylabel('权益（元）');
grid on;

MACD策略

% 初始化参数
initialCapital = 100000;
position = 0;
capital = initialCapital;
equity = zeros(size(closePrices));
% 遍历每日数据（从第27天开始，因DEA需9个DIF数据点）
for i = 27:length(closePrices)
    % 交易信号：DIF上穿DEA为买入，下穿为卖出
    if DIF(i) > DEA(i) && DIF(i-1) <= DEA(i-1)
        signal = 1;
    elseif DIF(i) < DEA(i) && DIF(i-1) >= DEA(i-1)
        signal = -1;
    else
        signal = 0;
    end
    % 执行交易（同上）
    if signal == 1 && position == 0
        position = floor(capital / closePrices(i));
        capital = capital - position * closePrices(i);
    elseif signal == -1 && position > 0
        capital = capital + position * closePrices(i);
        position = 0;
    end
    equity(i) = capital + position * close