MATLAB金融数据分析：构建投资组合策略

本教程将带您逐步使用MATLAB代码实现金融数据分析，最终构建一个投资组合策略。我们将涵盖以下步骤：

步骤一：数据预处理

首先，我们将读取sjcl1.xls文件中的数据，并提取出每个品种的收盘价数据。以下是MATLAB代码：

% 读取数据
data = xlsread('sjcl1.xls');
% 提取收盘价数据
closing_prices = data(:, 4:13);

步骤二：计算收益率

接下来，我们将使用收盘价数据计算每个品种的日收益率，并计算每个品种之间的相关系数矩阵。以下是MATLAB代码：

% 计算日收益率
returns = diff(closing_prices) ./ closing_prices(1:end-1, :);

% 计算相关系数矩阵
correlation_matrix = corrcoef(returns);

步骤三：构建线性关系模型

我们将使用相关系数矩阵进行线性回归分析，构建各个品种之间的线性关系模型。然后，根据该模型预测各个品种的未来收益。以下是MATLAB代码：

% 线性回归分析
linear_model = fitlm(returns(:, 1:end-1), returns(:, end));

% 预测未来收益
future_returns_linear = predict(linear_model, returns(:, 1:end-1));

步骤四：寻找非线性关系

我们将使用马修斯模型对收益率数据进行非线性建模。然后，根据该模型预测各个品种的未来收益。以下是MATLAB代码：

% 马修斯模型
nonlinear_model = fitnlm(returns(:, 1:end-1), returns(:, end), @(b, x) b(1)*x(:, 1).^b(2) + b(3)*x(:, 2).^b(4));

% 预测未来收益
future_returns_nonlinear = predict(nonlinear_model, returns(:, 1:end-1));

步骤五：构建投资组合策略

最后，我们将根据步骤三和步骤四得到的预测收益率，构建一个投资组合。根据投资组合中各个品种的权重，计算组合的收益率。以下是MATLAB代码：

% 构建投资组合
weights_linear = ones(1, size(returns, 2)-1) / (size(returns, 2)-1);
weights_nonlinear = ones(1, size(returns, 2)-1) / (size(returns, 2)-1);

% 计算组合收益率
portfolio_returns_linear = mean(returns(:, 1:end-1) * weights_linear');
portfolio_returns_nonlinear = mean(returns(:, 1:end-1) * weights_nonlinear');

请注意，这只是一个示例，具体实现可能需要根据您的数据和需求进行调整。