MATLAB 股票模拟和投资决策：找到最佳策略

在使用MATLAB进行股票模拟和投资决策时，您可以遵循以下步骤：

1. 数据获取：从可靠的数据源（如雅虎财经或金融机构）获取您感兴趣的两只股票的历史价格数据。

2. 数据处理：使用MATLAB的数据处理功能，将获取的股票价格数据导入MATLAB，并对数据进行清洗和处理，以便后续分析和建模。

3. 数据分析：使用MATLAB的统计分析和时间序列分析工具，对股票价格数据进行分析，包括计算收益率、波动性、相关性等指标。

4. 模型建立：根据您的投资目标和假设，选择适当的模型来描述股票价格的变化，如随机游走模型、ARIMA模型或其他时间序列模型。

5. 模型拟合：使用MATLAB的拟合工具，根据选择的模型对股票价格数据进行拟合，并根据拟合结果评估模型的拟合程度和预测能力。

6. 投资决策：基于模型的拟合结果和其他分析指标，制定投资策略和决策规则，例如确定买入和卖出的时机、风险管理策略等。

7. 模拟回测：使用历史数据进行模拟回测，评估所制定的投资策略和决策规则在过去的表现，并计算投资组合的收益率和风险指标。

8. 优化调整：根据模拟回测的结果，对投资策略和决策规则进行优化调整，以实现最优的投资组合和最大化的收益。

以上是使用MATLAB进行股票模拟和投资决策的一般步骤，具体的实施方法和细节会根据您的具体需求和假设而有所差异。您可以使用MATLAB的金融工具箱和数据分析工具来支持这些步骤，并根据需要自定义和扩展相应的功能。