数学建模：从量价数据挖掘金融产品间关系及窗口期识别

解题步骤如下：\r\n\r\n步骤1：数据预处理\r\n- 输入数据：sjcl1.xls文件\r\n- 需要提取的数据：收盘价数据\r\n- 提取数据的方法：读取sjcl1.xls文件中的第八列数据（收盘价）\r\n- 得到的数据：收盘价数据\r\n\r\n步骤2：构建线性关系模型\r\n- 输入数据：收盘价数据\r\n- 构建模型的方法：使用线性回归算法，如最小二乘法，拟合每两个品种之间的线性关系\r\n- 得到的数据：线性关系的系数和截距，用于描述两个品种之间的线性关系\r\n\r\n步骤3：构建非线性关系模型\r\n- 输入数据：收盘价数据\r\n- 构建模型的方法：使用非线性回归算法，如多项式回归或神经网络等，拟合每两个品种之间的非线性关系\r\n- 得到的数据：非线性关系的参数，用于描述两个品种之间的非线性关系\r\n\r\n步骤4：判据计算\r\n- 输入数据：线性关系的系数、截距和非线性关系的参数\r\n- 判据计算的方法：根据线性关系和非线性关系的参数，计算每两个品种之间的相关性指标，如相关系数、均方误差等\r\n- 得到的数据：相关性指标，用于判断两个品种之间的关系是否存在以及关系的强弱程度\r\n\r\n步骤5：确定关系存在的窗口期\r\n- 输入数据：相关性指标\r\n- 确定窗口期的方法：根据相关性指标的变化趋势，找出关系存在的窗口期，可以采用滑动窗口或其他时间序列分析方法\r\n- 得到的数据：关系存在的窗口期，用于确定两个品种之间关系的时效性\r\n\r\n步骤6：用Matlab代码实现\r\nmatlab\r\n% 步骤1：数据预处理\r\ndata = xlsread('sjcl1.xls');\r\nclose_price = data(:, 8);\r\n\r\n% 步骤2：构建线性关系模型\r\nlinear_model = fitlm(close_price);\r\n\r\n% 步骤3：构建非线性关系模型\r\nnonlinear_model = fitnlm(close_price);\r\n\r\n% 步骤4：判据计算\r\nlinear_coef = linear_model.Coefficients;\r\nnonlinear_coef = nonlinear_model.Coefficients;\r\n\r\n% 步骤5：确定关系存在的窗口期\r\n% 这里需要根据实际的相关性指标数据进行判断\r\n\r\n% 步骤6：得到结果数据\r\nresult = struct('linear_model', linear_model, 'nonlinear_model', nonlinear_model);\r\n\r\n\r\n以上是解题步骤的一个大致框架，具体的计算和判断方法需要根据实际情况进行调整和完善。