您的瀏覽器不支援Javascript，部分功能將無法呈現。
國立臺灣大學 資訊工程學系
歡迎光臨 臺大資工系暨研究所
演講公告（含專題及非專題演講）
標準版RSs 2.x套裝
瀏覽人數：扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
下载作业帮安装包
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
matlab怎么写[1 -1 1 -1 .]向量在做这道题：Make the vector lin =[1 2 ⋯ 20] (the integers from 1 to 20),and then makeevery other value in it negative to get lin =[1 &# −4 ⋯ −20]
作业帮用户
扫二维码下载作业帮
拍照搜题，秒出答案，一键查看所有搜题记录
lin=1:20;for n=1:length(lin)lin(n)=lin(n)*(-1).^(n+1)endlin结果为：
Columns 1 through 17
Columns 18 through 20
为您推荐：
其他类似问题
扫描下载二维码求一个 Matlab2016b破解版 要好用 能用的_百度知道
求一个 Matlab2016b破解版 要好用 能用的
我有更好的答案
软件介绍：Matlab R2016b是一款强大的数学计算软件。MATLAB是取自matrix&laboratory两个词，寓意为矩阵工厂，主要是面向科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。所需工具：Matlab r2016b安装破解步骤1、用百度网盘下载本站提供的数据包，得到四个压缩包，其中2个是主程序，2个是破解文件，选择2个主程序，进行2345好压进行解压（注意要同时选中2个映像文件，否则会解压错误）2、解压完成，双击setup.exe开始安装，选择“使用文件安装密钥”3、选择接受条款4、填入安装密钥5、选择安装目录，建议选择d盘或者e盘6、选择安装产品，小编建议全部选中。7、确认安装的相关信息，然后点击“下一步”。8、等待安装..这个过程大概需要1-2小时，请知悉9、安装完成，现在是就是破解过程了，双击bin文件夹下的.exe程序，弹出如下页面，选择“在不使用intenet的情况下手动激活”10、载入许可证文件11、然后将破解文件夹拷贝到安装目录，默认为C:\Program Files\MATLAB\R2016b，具体方法如下所示，12、点击移动和替换13激活完成，可以畅快使用matlab R2016b了.Matlab R2016b更新内容:版本亮点包括：获取数据：增加时间表数据容器、字符串数组，以及其它用于数据预处理的新功能。机器学习：更快地训练模型，使用大数据，并从模型生成 C/C++ 代码。Simulink：Just-in-time可使得在加速器模式下运行仿真时实现性能提升。具体产品更新：MATLAB产品系列更新包括：MATLAB引入tall数组用于操作超过内存限制的过大数据引入时间表数据容器用于索引和同步带时间戳的表格数据增加能够在脚本中定义本地函数的功能以提高，改进代码的重用性和可读性通过使用MATLAB的Java API可以在Java程序中调用MATLAB代码MATLAB Mobile通过在 MathWorks 云端的 iPhone 和 Android 传感器记录数据Database Toolbox提供用于检索 Neo4j 数据的图形化数据库界面MATLAB Compiler支持将 MATLAB 应用程序（包括tall数组）部署到 Spark 集群上Parallel Computing Toolbox能够在您的台式机、装有 MATLAB Distributed Computing Server 的服务器、以及 Spark 集群上利用tall数组进行大数据并行处理Statistics and Machine Learning Toolbox提供不受内存限制的大数据分析算法，包括降维、描述性统计、k-均值聚类、线性递归、逻辑递归和判别分析提供可以自动调整机器学习算法参数的 Bayesian 优化算法以及可以选择机器学习模型特征的近邻成分分析 (NCA)支持使用 MATLAB Coder 自动生成实现SVM 和逻辑回归模型的C/C+代码Image Processing Toolbox支持使用三维超像素的立体图像数据进行简单线性迭代聚类 (SLIC) 和三维中值滤波Computer Vision System Toolbox使用深度学习的区域卷积神经网络 (R-CNN) 进行对象检测Risk Management Toolbox一个新的工具箱用于开发风险模型和执行风险模拟ThingSpeak能够从联网的传感器采集数据，并使用由 Statistics and Machine Learning Toolbox、Signal Processing Toolbox、Curve Fitting Toolbox 和 Mapping Toolbox 提供的函数在云端进行 MATLAB 分析Simulink家族产品系列包括：Simulink能够初始化、重置并终止子系统，进行动态启动和关闭行为建模状态读取器和写入器模块可以从模型中的任何位置完全控制重置状态行为对 Raspberry Pi 3 和 Google Nexus 的硬件支持Simulink和Stateflow简化参数和数据编辑的属性检查器、模型数据编辑器和符号管理器Simscape新增了一个模块库，用于模拟理想气体、半理想气体以及实际气体系统信号处理和通信更新包括：Signal Processing Toolbox可用于执行多时序的时域和频域分析的信号分析仪应用程序Phased Array System Toolbox针对空气传播和多路径传播对窄频和宽频信号的影响提供建模支持WLAN System ToolboxIEEE 802.11ah 支持和多用户 MIMO 接收机功能Audio System Toolbox音频插件托管功能，可在 MATLAB 中直接运行和测试 VST 插件代码生成更新包括：Embedded Coder交叉发布代码集成功能使得可以重用由较早版本生成的代码能够生成可用于任何软件环境的可插入式代码，包括动态启动和关闭行为支持仿真 AUTOSAR 基础软件，包括 Diagnostic Event Manager (DEM) 和 NVRAM Manager (NvM)HDL Coder根据设定的目标时钟频率, 以寄存器插入方式自适应流水化,以及可用于显示和分析转换和状态的逻辑分析仪（搭配使用 DSP System Toolbox）验证和确认更新包括：Simulink Verification and ValidationEdit-time checking功能，可帮助在设计时发现并修复标准合规性问题Simulink Test用于进行测试评估的自定义标准的定义功能HDL VerifierFPGA 数据采集功能，用于探测要在 MATLAB 或 Simulink 中进行分析的内部 FPGA 信号Polyspace Bug Finder支持 CERT C 编码规范，以用于网络安全漏洞检测
采纳率：77%
来自团队：
我有免费的安装包
为您推荐：
其他类似问题
换一换
回答问题，赢新手礼包
个人、企业类
违法有害信息,请在下方选择后提交
色情、暴力
我们会通过消息、邮箱等方式尽快将举报结果通知您。第四章 Matlab与数据库的数据交互_合晶睿智_传送门
第四章 Matlab与数据库的数据交互
电子版与程序下载www.fmatlab.com第四章 Matlab与数据库的数据交互郑志勇 (www.ariszheng.com)1 案例背景随着计算机数据库技术的应用与发展，科学研究与生产生活中的大量数据都按一定的规则方式存储在数据库中，例如：个人的各种账户（包括银行账户、证券账户、手机账户、论坛账户等等）及账户涉及到的各种信息都存储在数据库中。若能将大量数据导入到Matlab中，利用Matlab优异的数值技术与图形展示技术，更好的处理或分析科学研究与生产生活的数据，进行实证性研究或者潜在规则的挖掘。本章使用的编程环境为Matlab2009a, SQL Server 2005 Express Edition。其中SQL Server 2005 Express Edition为SQL Server 2005 的免费版本，读者可以从微软网站上下载相关安装文件，SQL Server 2005 Express Edition的安装方法本章节不再详述，读者可以参考微软的相关说明文档。数据的获取方式除了从数据库之间获取外，还可以通过网络获取所需数据。而且，目前网络已经成为数据重要的来源之一，Matlab可以一次性按格式从网络中读取大量数据。在第三节，笔者以matlab读取Yahoo财经数据与Google财经数据为例进行实例讲解。 2 MATLAB实现2.1 Database工具箱简介Mathworks公司为Matlab与数据库连接提供了有效接口—Database工具箱。Database工具箱帮助用户使用Matlab的可视化技术与数据分析技术处理数据库中的信息。在Matlab的工作环境下，用户可以使用SQL（structured query language）标准数据查询语言从数据读取数据或将数据写入数据库。目前，Matlab可以支持与主要厂商的数据库产品进行连接，例如Oracle、Sybase、Microsoft，SQL Server, and Informix等数据库。 Matlab的Database工具箱还自带了Visual Query Builder交互式界面方便用户使用数据。2.2 Database工具箱函数Database工具箱函数，具体分为数据库访问数据、数据库游标访问函数、数据库元数据访问函数。函数具体功能见下表1、2、3，由于相关函数较多，在本节不再详述相关函数语法，在实例中将具体讲解实例使用到时函数语法。表1：数据库访问函数函数名称函数功能clearwarnings清除数据库连接警告close关闭数据库连接commit数据库改变参数database连接数据库exec执行SQL语句和打开游标get得到数据库属性insert导出MATLAB单元数组数据到数据库表isconnection判断数据库连接是否有效isreadonly判断数据库连接是否只读ping得到数据库连接信息rollback撤销数据库变化set设置数据库连接属性sql2native转换JDBC SQL 语法为系统本身的SQL语法update用MATLAB单元数组数据代替数据库表的数据 表2：数据库游标访问函数函数名称函数功能attr获得的数据集的列属性close关闭游标cols获得的数据集的列数值columnnames获得的数据集的列名称fetch导入数据到MATLAB单元数组get得到游标对象属性querytimeout数据库SQL查询成功的时间rows获取数据集的行数set设置游标获取的行限制width获取数据集的列宽attr获得的数据集的列属性close关闭游标cols获得的数据集的列数值columnnames获得的数据集的列名称fetch导入数据到MATLAB单元数组 表3：数据库元数据函数：函数名称函数功能bestrowid得到数据库表唯一行标识columnprivileges得到数据库列优先权columns得到数据库表列名称crossreference得到主键和外键信息dmd创建数据库元数据对象exportedkeys得到导出外部键信息get得到数据库元数据属性importedkeys得到导入外键信息indexinfo得到数据库表的索引和统计primarykeys从数据库表或结构得到主键信息procedurecolumns得到目录存储程序参数和结果列procedures得到目录存储程序supports判断是否支持数据库元数据tableprivileges得到数据库表优先权tables得到数据库表名称上述仅列出函数名称与函数的主要功能，函数的具体使用请读者参考matlab的Database工具箱相关帮助信息。2.3 数据库数据读取数据库数据读取主要由数据库连接，获取数据库信息，执行SQL查询语言查询数据，关闭数据连接等几个主要步骤组成。在进行Matlab与数据库的交互前首先要对数据源进行配置(参见附录一) （1）数据库连接函数databasedatabase函数语法conn =database('datasourcename','username','password') 输入参数：datasourcename：数据库名称(连接对象的名称，如果不是本地数据，需输入网址或者IP地址及端口)username: 数据库用户名password：数据库密码 输出参数：Conn：建立数据连接对象（内含连接信息、参数） 函数测试：m文件DatabaseRead.m%DatabaseReadTest%code by %建立数据连接conn=database('ARIS_SQL','sa','ariszheng')%数据库名称为 “ARIS_SQL” 为本数据库之间输入数据名称即可%用户名为'sa',密码为'ariszheng',读者需根据自己数据库的设置进行修改%如果不是本地数据，需输入网址或者IP地址及端口%数据库用户名为”sa”%数据库密码为“ariszheng”结果输出:conn =
Instance: 'ARIS_SQL' %数据名称
UserName: 'sa' %用户名称
Driver: []
Constructor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.databaseConnect]
Message: []
Handle: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcConnection]
TimeOut: 0
AutoCommit: 'on' %连接成功
Type: 'Database Object'注释：AutoCommit: 'on' 表示数据库链接成功
AutoCommit: 'off' 表示数据库链接失败 （2）获取数据库连接信息函数pingping函数语法ping(conn)通过ping函数可以获得数据库连接的数据版本、数据名称、驱动程序、URL地址等等。 输入参数：Conn：数据库连接对象 输出参数：DatabaseProductName: 数据库产品名称DatabaseProductVersion: 数据库产品版本JDBCDriverName: JDBC驱动名称JDBCDriverVersion: JDBC驱动版本MaxDatabaseConnections: 数据库最大连接数量CurrentUserName: 使用的数据库名称DatabaseURL: 数据库URL地址AutoCommitTransactions: 是否连接参数测试：m文件DatabaseRead.m%获取数据库连接信息ping(conn);结果输出:ans =
DatabaseProductName: 'Microsoft SQL Server'%数据库为'Microsoft SQL Server'
DatabaseProductVersion: '09.00.1399'%数据库版本为'09.00.1399'
JDBCDriverName: 'JDBC-ODBC Bridge (SQLSRV32.DLL)'%数据库的驱动程序为“JDBC-ODBC Bridge”
JDBCDriverVersion: '2..1132)'%驱动程序版本“2..1132)”
MaxDatabaseConnections: 0%数据库最大连接数（未设置）
CurrentUserName: 'dbo'%当前用户名称“dbo”
DatabaseURL: 'jdbc:odbc:ARIS_SQL'%数据库连接地址'jdbc:odbc:ARIS_SQL'
AutoCommitTransactions: 'True' （3）执行SQL语句和打开游标函数execexec函数语法curs = exec(conn, 'sqlquery')输入参数Conn: 数据库连接对象Sqlquery: sql数据库查询语句输出参数Curs：结构体（游标） 函数测试：m文件DatabaseRead.m该程序的目标是从数据库表StockData.dbo.Hs300 中查询到之间是沪深300指数的点位. SQL查询语言的框架为Use 数据库Select 数据内容From
数据表名称（查询目标表）Where
查询条件Older by 排序方式例如,在数据wind_db中的Price表中查询交易日在2012年的OpenPrice数据,按时间先后排序.Use wind_dbSelect
OpenPriceFrom
PriceWhere
year(time)==2012Older by time本节对SQL语言的语法不进行详细讲解，若读者需要阅读SQL语言书籍。数据表StockData.dbo.Hs300的结构为： 表4：StockData数据表结构字段类型DateDatetime类型PriceDouble类型VolDouble类型Sqlquery：SQL语言--全部价格数据SELECT ALL Price--从表StockData.dbo.Hs300中，存储的是沪深300的数据FROM StockData.dbo.Hs300--查询的价格数据的日期在与之间的（价格数据）WHERE Date BETWEEN '''' AND ''''注释:在Sql语言中”--”后的表示注释,类似matlab中的”%” 。Matlab语言%查询数据curs = exec(conn,'SELECT ALL Price FROM StockData.dbo.Hs300 WHERE Date BETWEEN '''' AND ''''
') 输出结果:
Attributes: []
DatabaseObject: [1x1 database]
RowLimit: 0
SQLQuery: [1x92 char]
Message: []
Type: 'Database Cursor Object'
ResultSet: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcResultSet]
Cursor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.sqlExec]
Statement: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcStatement]
Fetch: 0注释：执行Sql语句的查询，你可能还没有等到你想要的数据，查询的结果存储在curs结构变量中，需要对查询结果进行fetch处理，将数据导入到Matlab的数组中。 （4）导入数据到MATLAB单元数组函数fetchfetch函数语法curs = fetch(curs)输入参数Curs：exec执行后获得的结果（游标）输出参数Curs：经fetch处理后的数据结果函数测试：m文件DatabaseRead.m%导入数据到MATLAB单元数组函数e = fetch(e)e.data%查询的结果数据存储在对象e的data中输出结果:e =
Attributes: []
Data: {490x1 cell} %数据数量
DatabaseObject: [1x1 database]
RowLimit: 0
SQLQuery: [1x92 char]
Message: []
Type: 'Database Cursor Object'
ResultSet: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcResultSet]
Cursor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.sqlExec]
Statement: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcStatement]
Fetch: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.fetchTheData]%e.data中的数据，以cell的格式存储%可以使用cell2mat将结果数据转换为矩阵格式ans =
[5.]…… （5）关闭数据库连接closeClose函数语法close(curs)：关闭查询游标close(conn)：关闭数据连接函数测试：m文件DatabaseRead.mclose(conn)注释：在数据库连接或数据查询结束后，应当关闭数据库连接或查询游标，避免重复连接，重复查询浪费系统资源，使得计算机处理速度降低。注释：Matlab的数据读写使用的Java接口进行的，读取数据的大小受到内存限制，若读者读取的数据量较大，可以采用分批读取的方式进行，避免数据的内存溢出。2.4 数据库数据写入与数据的读取一样，数据库数据写入主要由数据库连接，获取数据库信息，执行SQL查询语言写入数据几个主要步骤组成。（1）将数据插入数据库函数fastinsertFastinsert函数语法fastinsert(conn, 'tablename', colnames, exdata) 输入参数Conn：数据库连接对象Tablename:数据写入的目标表名称（数据表需已经在数据库中建立完成）Colnames:数据写入的列名称Exdata:写入数据 函数测试：m文件DatabaseWrite.m将沪深300的指数2780.66 交易量5526万插入数据库StockData.dbo.Hs300表中。“StockData.dbo.Hs300”表示StockData数据库中的dbo.Hs300表%code by %conn=database('ARIS_SQL','sa','ariszheng')%数据库名称：'ARIS_SQL',%数据库用户名：'sa'%数据库用户名对应的密码：'ariszheng'ping(conn)%查询数据库连接状态load Hs300%%%输入数据 格式：时间 数据expData={ '' 60000}%将数据插入表'StockData.dbo.Hs300'fastinsert(conn, 'StockData.dbo.Hs300',{'Date';'Price';'Vol'}, expData);查询验证数据是否写入成功%查询数据，看数据是否写入成功e=exec(conn,'SELECT Price,Vol FROM StockData.dbo.Hs300 WHERE Date=' '''
')e = fetch(e)e.data%关闭连接close(conn)结果输出：conn =
Instance: 'ARIS_SQL'
UserName: 'sa'
Driver: []
Constructor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.databaseConnect]
Message: []
Handle: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcConnection]
TimeOut: 0
AutoCommit: 'on'
Type: 'Database Object'ans =
DatabaseProductName: 'Microsoft SQL Server'
DatabaseProductVersion: '09.00.1399'
JDBCDriverName: 'JDBC-ODBC Bridge (SQLSRV32.DLL)'
JDBCDriverVersion: '2..1132)'
MaxDatabaseConnections: 0
CurrentUserName: 'dbo'
DatabaseURL: 'jdbc:odbc:ARIS_SQL'
AutoCommitTransactions: 'True'expData =
Attributes: [] Data: 0
DatabaseObject: [1x1 database]
RowLimit: 0
SQLQuery: [1x67 char]
Message: []
Type: 'Database Cursor Object'
ResultSet: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcResultSet]
Cursor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.sqlExec]
Statement: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcStatement] Fetch: 0e =
Attributes: []
Data: {[2.]
DatabaseObject: [1x1 database] RowLimit: 0
SQLQuery: [1x67 char]
Message: []
Type: 'Database Cursor Object'
ResultSet: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcResultSet]
Cursor: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.sqlExec]
Statement: [1x1 sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcStatement]
Fetch: [1x1 com.mathworks.toolbox.database.fetchTheData]ans =[2.]
[] （2）插入多行数据上述案例讲解的是如何插入一组数据，可以使用循环的方式实现插入多组数据。函数测试：m文件DatabaseWrite2.m插入多行数据，可以采用循环插入方法%%load Hs300%N为数据个数N=length(Hs300Price)for i=1:N
expData={Hs300Date(i),Hs300Price(i),Hs300Vol(i)};
fastinsert(conn, 'StockData.dbo.Hs300',{'Date';'Price';'Vol'}, expData);end%关闭连接，如果不关闭，每次都新开一个数据连结，将造成系统资源的巨大浪费%使得计算机速度降低close(conn)注释：Matlab的fastinsert的说明表述该函数可以进行多行插入的，但实际测试总是报错，所以改用循环的方式进行数据插入。3 网络数据读取随着科技的发展，我们可以得到的数据越来越多，网络已经成为数据重要的来源之一，Matlab可以一次性按格式从网络中读取大量数据。本节以matlab读取Yahoo财经数据与Google财经数据为例进行实例讲解。3.1 Yahoo数据
MyYahoo函数是网络开源的matlab检索Yahoo财经数据的函数，函数主要使用urlread函数读取网页数据。由于设计到比较复杂的字符串处理，本节不具体讲解函数的技术细节，主要介绍其使用方法： MyYahoo函数语法：[stock_Price]=MyYahoo(StockName, StartDate, EndDate, Freq) 输入参数：stockName: 证券代码，主要参考yahoo的证券代码形式Yahoo采用的证券编码形式为：证券代码.交易所例如：武钢股份（600005）Yahoo
代码600005.SS 深发展
代码000001.SZ
代码IBM（纽约交易所） IBM.F(法兰克福交易所)StartDate: 开始时间EndDate:
截至时间Freq:
数据频率 ‘d’日、’w’周、’m’月输出参数：stock_Price：证券数据 MyYahoo函数源码,MyYahoo.mfunction [stock_Price]=MyYahoo(StockName, StartDate, EndDate, Freq) % This engine is used for a rapid searching in Yahoo!Finance for retriving% Financial Data.%数据时间区间startdate=StartDenddate=EndD%字符串变化ms=num2str(str2num(datestr(startdate, 'mm'))-1);ds=datestr(startdate, 'dd');ys=datestr(startdate, 'yyyy');me=num2str(str2num(datestr(enddate, 'mm'))-1);de=datestr(enddate, 'dd');ye=datestr(enddate, 'yyyy'); url2Read=sprintf('http://ichart.finance.yahoo.com/table.csv?s=%s&a;=%s&b;=%s&c;=%s&d;=%s&e;=%s&f;=%s&g;=%s&=.csv', StockName, ms, ds, ys, me, de, ye, Freq);s=urlread(url2Read); [Date Open High Low Close Volume AdjClose]=strread (s, '%s
%s', 'delimiter', ','); Date(1)=[];AdjClose(1)=[]; row=size(Date, 1);for i = 1:row
Date_temp(i, 1)=datenum(cell2mat(Date(i)), 'yyyy-mm-dd');
AdjClose_temp(i, 1)=str2num(cell2mat(AdjClose(i))); end stock_Price=[Date_temp, AdjClose_temp]; root=[pwd, '\'];filename=[root, StockName, '.mat'];save(filename,
'stock_Price') ; end
实例演示：testMyYahoo.m提取武钢股份日行情数据%提取数据 武钢股份（上海交易所）A=MyYahoo('600005.ss', '01/01/2005', '12/31/2008', 'd')%将A数据 A的格式[价格、日期] 采用的matlab编码形式，以整数编码%将A数据 转变为时间序列stock=fints(A)%画图plot(stock);函数计算结果：A =
1.0e+005 *
0.00017.3376
0.0001……Stock =
Unknown (0)
'03-Jan-2005'
'04-Jan-2005'
'05-Jan-2005'
'06-Jan-2005'
'07-Jan-2005'
2.8500]'10-Jan-2005'
2.9000]……结果图形如图1所示：图1 武钢股份股价图3.2 Google数据
googleprices函数是网络开源的matlab检索Google财经数据的函数，函数主要使用urlwrite函数读取网页数据。由于设计到比较复杂的字符串处理，本节不具体讲解函数的技术细节，主要介绍其使用方法：googleprices函数语法：ds = googleprices(stockTicker, startDate, endDate) 参数输入：stockTicker: 证券代码，主要参考Google的证券代码形式Google采用的证券编码形式为：交易所:证券代码例如：武钢股份（600005）Google代码SHA:600005 思科系统 （CSCO） Google 代码NASDAQ:CSCOstartDate: 开始时间endDate:
截至时间注释：目前使用googleprices读取中国A数据错误，原因不明。 参数输出：Ds:证券历史行情数据 Googleprices函数源文件，googleprices.mfunction ds = googleprices(stockTicker, startDate, endDate)% PURPOSE: Download the historical prices for a given stock from Google% Finance and converts it into a MATLAB dataset format.%---------------------------------------------------% USAGE: ds = googleprices(stockTicker, startDate, endDate)% where: stockTicker = Google stock ticker (ExchangeSymbol:SecuritySymbol),%
ex. NASDAQ:CSCO for Cisco Stocks.%
startDate: start date of the prices series. It could be either in%
serial matlab form or in Google Date form (mmm+dd,yyyy).%
endDate: end date of the prices series. It could be either in%
serial matlab form or in Google Date form%
(mmm+dd,yyyy).%---------------------------------------------------% RETURNS: A dataset representing the retrieved prices.%---------------------------------------------------% REFERENCES:
a references for the google formats could be found here:% http://computerprogramming.suite101.com/article.cfm/an_introduction_to_go% ogle_finance%--------------------------------------------------- % Version: 1.0% Written by:% Display Name: El Moufatich, Fayssal% Windows: Microsoft Windows NT 5.2.3790 Service Pack 2% Date: 15-Jun-:18 if isnumeric(startDate)
startDate = datestr(startDate, 'mmm+dd,yyyy');end if ~exist('exportFormat', 'var')
exportFormat = 'csv';end % Download the datafileName = urlwrite(['http://finance.google.com/finance/historical?q=' stockTicker '&=' startDate '&=' endDate '&=' exportFormat], ['test.' exportFormat]); % Import the file as a dataset.ds = dataset('file', fileName, 'delimiter', ','); % Delete the temporary filedelete(fileName); % Adjust the Date VarNamenames = get(ds, 'VarNames');names{:, 1} = 'Date';ds = set(ds, 'VarNames', names);end 函数计算结果：ds = Date
时间 开盘价 最高价 最低价 收盘价 成交量
'26-Jul-10'
'23-Jul-10'
'22-Jul-10'
'21-Jul-10'
'20-Jul-10'
'19-Jul-10'
'16-Jul-10'
'15-Jul-10'
'14-Jul-10'
6.147e+007注释：Yahoo与Google是不错的免费数据来源，但是他们提供的数据长度是有限的（历史数据部完全），而且数据是价格数据（非复权的价格数据）在计算股票收益率、波动率等时将造成数据误差，请读者注意。附录:系统数据源配置数据源可以是本机或服务器，若设置本机为数据源首先要在本机安装数据库服务器组建。系统数据源配置步骤如下：图2打开系统的ODBC数据源管理器（在系统控制面板中），点击添加 图3 根据数据的类型选择驱动程序，这里以SQL Server为示例，点击完成。
图4 在名称中为数据命名，名称为编程中识别数据库的关键，以连接Wind数据库为例，点击下一步。 图5 根据系统管理员给定的数据库登陆ID与密码进行输入，点击下一步。图6 数据库参数输入完成后，进行数据源的测试，若显示“测试成功！”表示连接完成。 图7 6．返回到ODBC数据源管理器的首页发现“用户数据源”中添加了“WindDB”表示数据源添加成功，可以在程序中进行连接。
觉得不错，分享给更多人看到
合晶睿智 微信二维码
分享这篇文章
合晶睿智 最新文章}