matlab金融工具箱操作

① 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用

Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。

② matlab金融时间序列分析工具箱garch（dfARDTest）

现在的matlab版本已经没有dfARDTest这个函数了，有新的函数替代了，是adftest

③ matlab 解答

Matlab常用工具箱MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱 [编辑本段]常用函数Matlab内部常数[3]
eps：浮点相对精度
exp：自然对数的底数e
i 或 j：基本虚数单位
inf 或 Inf：无限大， 例如1/0
nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0
pi：圆周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系统所能表示的最大数值
realmin：系统所能表示的最小数值
nargin: 函数的输入引数个数
nargout: 函数的输出引数个数
lasterr：存放最新的错误信息
lastwarn：存放最新的警告信息
MATLAB常用基本数学函数
abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度
angle(z)：复数z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：开平方
real(z)：复数z的实部
imag(z)：复数z的虚部
conj(z)：复数z的共轭复数
round(x)：四舍五入至最近整数
fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数
floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数
ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数
rat(x)：将实数x化为分数表示
rats(x)：将实数x化为多项分数展开
sign(x)：符号函数 (Signum function)。
当x<0时，sign(x)=-1；
当x=0时，sign(x)=0;
当x>0时，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的馀数
gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数
lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数
exp(x) ：自然指数
pow2(x)：2的指数
log(x)：以e为底的对数，即自然对数或
log2(x)：以2为底的对数
log10(x)：以10为底的对数
MATLAB常用三角函数
sin(x)：正弦函数
cos(x)：余弦函数
tan(x)：正切函数
asin(x)：反正弦函数
acos(x)：反余弦函数
atan(x)：反正切函数
atan2(x,y)：四象限的反正切函数
sinh(x)：双曲正弦函数
cosh(x)：双曲余弦函数
tanh(x)：双曲正切函数
asinh(x)：反双曲正弦函数
acosh(x)：反双曲余弦函数
atanh(x)：反双曲正切函数
适用于向量的常用函数有
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位数
std(x): 向量x的元素的标准差
diff(x): 向量x的相邻元素的差
sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素个数
norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度
sum(x): 向量x的元素总和
prod(x): 向量x的元素总乘积
cumsum(x): 向量x的累计元素总和
cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积
dot(x, y): 向量x和y的内积
cross(x, y): 向量x和y的外积
MATLAB基本绘图函数
plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）
loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度
semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度
matlab插值和样条plot绘图函数的参数
字元 颜色 字元 图线型态
y 黄色 . 点
k 黑色 o 圆
w 白色 x x
b 蓝色 + +
g 绿色 * *
r 红色 - 实线
c 亮青色 : 点线
m 锰紫色 -. 点虚线
-- 虚线
注解
xlabel('Input Value'); % x轴注解
ylabel('Function Value'); % y轴注解
title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解
grid on; % 显示格线
二维绘图函数
bar 长条图
errorbar 图形加上误差范围
fplot 较精确的函数图形
polar 极座标图
hist 累计图
rose 极座标累计图
stairs 阶梯图
stem 针状图
fill 实心图
feather 羽毛图
compass 罗盘图
quiver 向量场图[4]

④ matlab 7.10自带的工具箱有哪些

Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱 Spline Toolbox——样条工具箱 Statistics Toolbox——统计工具箱 Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱 Simulink Toolbox——动态仿真工具箱 Wavele Toolbox——小波工具箱

⑤ 如何使用matlab中的工具箱

工具箱已经正常安装好了，直接用就行。调用工具箱和调用内置函数没区别。
如果你想确定是不是安装成功，可以直接执行工具箱里的例子，如果结果正常就说明能正常用了。

⑥ 如何使用matlab中的工具箱

使用matlab中的工具箱方法：
MATLAB自带工具箱

查看方式：
我们首先详细介绍一下MATLAB自带工具箱的使用。
在我们不熟悉一些调用工具箱的命令的时候，我们可以按照如下图所示：
在MATLAB主窗口中，点击左下角start--toolboxes,就会罗列出你的MATLAB已经安装的所有工具箱，可以根据你的需要选择你将要使用的工具箱。我们可以看到有拟合工具箱、金融工具箱、最优化工具箱等等。

调用（打开）方式：
下面我们介绍一下如何打开一个工具箱。
我们以调用拟合工具箱为例，进行详细的示例。
调用方式一：
按照如下图所示的步骤：
点击主窗口左下角start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool 单击，就可以打开拟合工具箱.

调用方式二：
在上一步中，我们在start--toolboxes--curve fitting--curve fitting tool ，到这里的时候，会看到在其后面有一个简写 cftool 如下图，这就是我们的拟合工具箱调用命令函数。在MATLAB主窗口中输入cftool ，回车，同样可以打开拟合工具箱。

工具箱的使用：
拟合工具箱打开之后，如下，我们就可以进行多种曲线拟合了。
关于MATLAB拟合工具箱等，一些工具箱的详细用法，由于篇幅的有限，在我的其他经验中都会陆续给出，有兴趣的可以查看。

非自带工具箱
非自带工具箱，需另外下载，然后按照一定的步骤导入，导入后一般不能像上面工具箱一样，通过界面操作，一般都通过函数使用。由于工具箱的导入有几个小的细节需要注意，所以在我的其他经验中，关于如何导入工具箱，我也进行了详细的介绍。

⑦ 精通MATLAB金融计算的目录 MATLAB金融

5.1 瑞士再保险公司的案例 66
5.2 金融工具箱 67
5.2.1 主要功能 68
5.2.2 体系结构 68
5.2.3 主要函数 69
5.2.4 GUI工具 70
5.3 金融衍生品工具箱 71
5.3.1 主要功能 71
5.3.2 体系结构 72
5.3.3 主要函数 73
5.3.4 GUI工具 73
5.4 固定收益工具箱 75
5.4.1 主要功能 75
5.4.2 体系结构 75
5.4.3 主要函数 76
5.5 本章小结 77 6.1 日期和货币数据处理 78
6.1.1 日期数据格式 78
6.1.2 日期型数据处理函数 79
6.1.3 非交易日数据 87
6.1.4 货币格式转换 88
6.2 MATLAB图表操作 89
6.2.1 图表窗口的创建 89
6.2.2 图表数据的保存和载入 90
6.2.3 图表窗口的坐标 92
6.3 线型图的含义和绘制 94
6.3.1 线型图的含义 94
6.3.2 线型图函数 95
6.4 烛型图 96
6.4.1 烛型图的含义 96
6.4.2 烛型图函数 97
6.5 移动平均线 98
6.5.1 移动平均线的含义 98
6.5.2 移动平均线的计算 98
6.6 布林带 99
6.6.1 布林带的计算 100
6.6.2 布林带的函数 102
6.7 动态数据获取 103
6.7.1 创建定时器 103
6.7.2 Callback函数的参数 106
6.7.3 定时器使用实例 107
6.8 本章小结 110 7.1 债券的基本概念 111
7.1.1 现金流的时间价值 111
7.1.2 现值和终值的计算 112
7.1.3 债券报价方式 114
7.1.4 报价和交割价 115
7.2 基本固定收益工具和利率 116
7.2.1 基本固定收益工具 116
7.2.2 利率的计量 116
7.3 日期计量的SIA标准 117
7.3.1 中长期国债的定价 118
7.3.2 市政债券的定价 120
7.3.3 大额存单国库券的定价 121
7.4 固定收益证券的属性 121
7.4.1 固定收益证券数据的属性 121
7.4.2 收益率计算 122
7.4.3 价格计算 128
7.4.4 敏感性分析 137
7.5 固定收益证券的数据管理 140
7.5.1 Instrument型数据 140
7.5.2 Excel数据的读写 146
7.5.3 其他格式数据的读写 149
7.6 本章小结 151 8.1 利率期限结构计算 152
8.1.1 利息债券收益率 152
8.1.2 构建收益率曲线 152
8.1.3 Bootstrapping算法 154
8.1.4 利率期限结构计算函数 157
8.1.5 远期利率计算 158
8.1.6 期限结构曲线插值 162
8.2 基于利率期限结构
8.2 定价技术 163
8.2.1 利率期限结构的表示 163
8.2.2 债券定价技术 166
8.2.3 现金流定价技术 167
8.2.4 互换定价技术 169
8.2.5 产品定价函数及敏感性
8.2.5 分析函数 171
8.2.6 Instrument型数据的构建 172
8.3 利率模型 175
8.3.1 利率模型分类 175
8.3.2 HL模型 175
8.3.3 变方差HL模型 179
8.3.4 HL模型意义 185
8.4 BDT模型 186
8.4.1 BDT模型的构建 186
8.4.2 BDT模型的实现 189
8.5 HW和BK模型 190
8.5.1 三叉树的基本形态 191
8.5.2 HW模型的构建 191
8.5.3 HW模型的Q参数 196
8.5.4 BK模型简介 197
8.5.5 HW和BK模型的实现 198
8.6 HJM模型 200
8.6.1 HJM模型简介 200
8.6.2 HJM模型的实现 200
8.7 利率模型定价 202
8.7.1 利率模型的输入变量 202
8.7.2 产品的定价 204
8.8 本章小结 208 9.1 无套利和Black-Scholes方程 209
9.1.1 单步二叉树模型 209
9.1.2 风险中性定价 210
9.1.3 套利的数学模型 211
9.1.4 Black-Scholes模型假设 211
9.1.5 Black-Scholes方程 212
9.2 欧式期权的影响因素 214
9.2.1 欧式期权定价函数 214
9.2.2 欧式期权的希腊字母 215
9.3 欧式期权的风险度量 217
9.3.1 欧式期权希腊字母函数 217
9.3.2 期货期权定价函数 219
9.3.3 隐含波动率计算 220
9.4 期权价格的数值求解 221
9.4.1 多期二叉树模型 221
9.4.2 CRR模型 223
9.4.3 EQP模型 224
9.4.4 ITT模型 225
9.5 MATLAB中的CRR模型 225
9.5.1 资产价格二叉树 225
9.5.2 定价函数 228
9.5.3 其他定价函数 231
9.5.4 希腊字母计算 232
9.6 MATLAB中的EQP模型 232
9.6.1 资产价格二叉树 233
9.6.2 二叉树的等价式 235
9.6.3 定价函数 237
9.6.4 其他定价函数 239
9.7 有限差分法定价 239
9.7.1 有限差分法简介 239
9.7.2 自变量的离散化 240
9.7.3 隐式差分解法 241
9.7.4 方程的边界条件 242
9.8 本章小结 244 10.1 投资组合基础概念 245
10.1.1 价格序列和收益率
10.1.1 序列间的相互转换 245
10.1.2 方差、协方差与相关系数 248
10.1.3 线性规划问题的提出和
10.1.3 标准化 250
10.2 资产组合风险-收益计算 251
10.2.1 资产组合的收益率和
10.2.1 方差 251
10.2.2 收益率和标准差的计算 251
10.2.3 VaR的计算 253
10.3 资产组合有效前沿 254
10.3.1 资产有效前沿概念 254
10.3.2 简单约束条件下的资产
10.3.2 组合有效前沿 255
10.3.3 复杂约束条件下的
10.3.3 资产组合有效前沿 258
10.3.4 随机模拟法确定资产
10.3.3 组合有效前沿 260
10.4 资产配置 262
10.4.1 资产配置问题概述 262
10.4.2 资产配置问题求解 263
10.5 本章小结 264 11.1 普通香草期权 265
11.2 执行条件不同的奇异期权 265
11.2.1 百慕大期权 266
11.2.2 复合期权 266
11.3 Shout Options 267
11.3.1 Shout Options简介 267
11.3.2 Shout Options估值 268
11.3.3 Shout Options定价程序 269
11.4 亚式期权 271
11.4.1 亚式期权简介和分类 271
11.4.2 亚式期权的解 272
11.5 亚式期权数值解法 274
11.5.1 二叉树的路径函数 275
11.5.2 平均价格的确定 276
11.5.3 回溯法计算期权价格 276
11.5.4 定价实例 277
11.5.5 亚式期权定价程序 279
11.6 回望期权 281
11.6.1 回望期权简介 281
11.6.2 定价的二叉树方法 283
11.6.3 回望期权定价程序 287
11.7 障碍期权 288
11.7.1 障碍期权简介 288
11.7.2 障碍期权定价实例及程序 290
11.8 二值期权 292
11.8.1 二值期权简介 292
11.8.2 二值期权定价程序 293
11.9 基于多资产的期权 294
11.9.1 蒙特卡罗模拟 294
11.9.2 相关随机变量的路径
11.9.2 生成和Cholesky分解 298
11.9.3 价差期权 299
11.9.4 彩虹期权 301
11.10 本章小结 302

⑧ MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制，
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT，DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA，AR，ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩