基于MATLAB的量化数据回测工具箱FQuantToolBox&V1.0&by&faruto
原帖地址：
量化数据回测工具箱FQuantToolBox V1.0 by faruto
/thread-.html
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接着之前发过的一个帖子
再议股票行情和基本面财务数据的获取-FQuantToolBox
今儿发布FQuantToolBox
V1.0版本。抽空写了个比较粗糙的Mannual，看官您就对付着看吧。
byLY_faruto
LiYang(faruto)
: A Data and
Backtesting Quant Tool Box based on MATLAB by faruto.
Version:V1.0
Last Modified
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是做什么用的？
定位是个数据和回测工具箱，没有实盘交易相关接口的实现（但未来不排除增加相关功能）。
数据方面，FQuantToolBox数据获取函数完全基于网络的免费数据源（主要为新浪财经、雅虎财经等金融网站），不但可以积累历史数据，也可以进行动态更新，现已实现的数据获取为股市场的全部股票名称和对应代码（包含已退市股票）、股市场的股票日线除权数据以及复权因子、A股市场的股票的除权除息信息、A股市场的股票每日交易明细数据（Tick数据）、A股市场的的股票财务指标数据、A股市场的股票的三张表（资产负债表、现金流量表、利润表）数据，未来数据方面会增加更多的数据，包括期货数据以及其他金融标的的数据，整体的思想还是完全基于网络获取和更新，完全免费。
基于网络的数据获取的实现方式大体过程就是网络数据网址寻找——&
网址分析——& urlread+正则表达式
数据提取。进行网络数据的抓取，是一定会遇到的，MATLAB中有相应的正则表达式函数，有关的东西这里不做展开，各位看官需要自行做些功课，工具箱的Doc文件夹内有个MATALB正则表达式零基础起步教程.doc》文档，可以帮助您学习正则表达式相关的东西。
回测方面，FQuantToolBox工具箱当下MATLAB的回测系统”的demo样例，此部分内容来自我出版的《量化投资：以MATLAB为工具》的相关章节，未来回测方面会增添更多的辅助函数和插件，方便您使用MATLAB进行股票以及期货相关策略的回测。
未来工具箱每次发布都会提供两个版本，和。无历史数据版本仅提供相关函数，你可以在自己本地运行相关脚本来批量获取历史数据；有历史数据版本不但提供相关函数，还提供已经获取好的历史数据（A股市场全部股票股票名称和代码、日线数据、每日交易明细数据、除权除息信息、财务指标数据、三张变数据），节省您获取历史数据的时间，但相应的下载文件也会比较大（尤其股票每日交易明细数据），新的数据更新只需运行相应脚本函数就可以进行全市场最新数据的更新。
FQuantToolBox工具箱内容简介
FQuantToolBox工具箱内容截图：
上面截图中的一些函数文件就是用来实现获取数据、批量保存数据至本地.mat文件、前后复权数据计算、K线图展示、回测等功能的。各个子文件夹存放的内容如下：
DataBase文件夹，主要用来存贮批量下载的历史数据。
文件夹，主要用来存放一些简历教程和资料，比如我重新整理过的《MATALB正则表达式零基础起步教程.doc》文档，就存放在Doc文件夹内。
MatlabGame文件夹，主要存放一些基于MATLAB的游戏，用来休闲娱乐，现在主要有俄罗斯方块（mtetris.m）、贪吃蛇（snake.m）、数独（sudokue.m）。
ToolBox文件夹，主要存放一些其他常用的工具箱，主要有：
Utilities文件夹，主要存放一些常用工具函数和辅助函数。
如何构建基于MATLAB的回测系统&文件夹，提供了一个“MATLAB的回测系统”的demo样例，此部分内容来自我出版的MATLAB为工具》的相关章节。
下面来介绍一下相关的函数和测试样例。
行情数据和基本面数据获取函数
股市场的全部股票名称和对应代码（包含已退市股票）
函数作用：获取A股市场的全部股票名称和对应代码（包含已退市股票）
函数句柄：[,StockListFull] =
GetStockList_Web
函数说明：从抓取最新的股票名称和代码列表，返回的为股票名称和对应的代码
获取股票代码列表测试
[StockList,StockListFull] = GetStockList_W
StockCodeDouble = cell2mat( StockList(:,3) );
save('StockList','StockList');
StockList：
获取A股市场的股票日线除权数据以及复权因子
函数作用：获取单只股票的日线数据除权数据以及复权因子（包含已退市股票）
函数句柄：[,adjfactor] =
GetStockTSDay_Web(StockCode,BeginDate,EndDate)
函数说明：从
抓取相应股票的后复权数据和复权因子，然后反推算出最新的除权价格。
返回的为股票除权后的日线数据，其每列的含义为：
有关股票日线数据的获取，我也尝试了许多数据网址，最终决定从这个链接抓的理由是：可获取所有的A股的从上市至今的日线数据（包含已退市股票）且数据质量不错，其他的链接要么可获取的日线的历史长度太短，要么数据质量不好，从上面这个链接抓数据还有一个好处就是可以直接得到复权因子，进而可以直接根据复权因子进行前后复权数据的生成，非常省事，尽管我们可以抓取股票分红配股的信息（下面有函数获取股票的除权除息信息数据），然后再自己计算复权因子，进而计算前后复权数据。
有关复权因子的定义，以及前后复权数据的计算方法，这里不做展开，您需要自己做些功课，只有亲自研究过、coding过，您才会发现，一个简单的前后复权弄彻底搞清楚并实现并不是特别简单。
这里要说明的是一般股票的回测，之所以要计算和生成前复权数据（后面有相应函数实现），是因为在股票的回测中，我们一般会使用前复权的数据进行回测，而非除权后的数据，因为除权后的数据由于分红配股的影响数据有缺口不够连续，会影响相应指标的计算。
测试样例：
StockCode_G = '000562'
str = ['全局参数设置完毕！'];
disp(str);
获取股票日线（除权除息）数据测试
StockCode = StockCode_G;
BeginDate = '';
EndDate = '';
[StockDataDouble,adjfactor] = (StockCode,BeginDate,EndDate);
运行结果：
StockDataDouble：
函数名称：SaveStockTSDay.m
函数作用：批量获取股票除权日线数据并存贮至本地.mat数据（包含已退市股票）
函数句柄：[SaveLog,ProbList,NewList] = (,AdjFlag,XRDFlag)
函数说明：基于GetStockTSDay_Web函数，批量获取StockList指定的代码列表的日线数据并存贮至工具箱下的文件夹内，首次获取全市场所有的股票数据会比较费时，若已经有历史数据，运行SaveStockTSDay会进行本地数据的更新至最新交易日数据。
测试样例：
获取股票代码列表测试
[StockList,StockListFull] = GetStockList_W
StockCodeDouble = cell2mat( StockList(:,3) );
save('StockList','StockList');
股票数据更新-除权除息数据-无并行操作
AdjFlag = 0;
XRDFlag = 0;
[SaveLog,ProbList,NewList] =
SaveStockTSDay(StockList,AdjFlag,XRDFlag);
运行结果：
首次运行后就会在本地DataBase\Stock\Day_ExDividend_mat保存全部A股市场的除权数据：
获取股票交易明细数据
函数名称：.m
函数作用：获取
函数句柄：[,Header,StatusStr] =
GetStockTick_Web(StockCode,BeginDate,SaveFlag)函数说明：从
抓取单只股票某日，返回的为股票交易明细数据，每列的含义为：
成交量(手)
成交额(元)
性质（买盘：1，卖盘：-1，中性盘：0）
测试样例：
StockCode_G = '000562'
str = ['全局参数设置完毕！'];
disp(str);
获取股票某日交易明细
StockCode = StockCode_G;
BeginDate = '';
[StockTick,Header,StatusStr] =
GetStockTick_Web(StockCode,BeginDate);
运行结果：
StockTick：
函数名称：SaveStockTick.m
函数作用：批量获取股票每日交易明细数据并存贮至本地.mat数据
函数句柄：[SaveLog,ProbList,NewList] = (StockList,,PList,CheckFlag)
函数说明：基于GetStockTick_Web函数，批量获取StockList和DateList指定的代码列表、日期列表的交易明细数据并存贮至工具箱下的DataBase\Stock\文件夹内，首次获取全市场所有的股票数据会非常费时，若已经有历史数据，运行SaveStockTick会进行本地数据的更新至最新交易日数据。
测试样例：
获取股票代码列表测试
[StockList,StockListFull] = GetStockList_W
StockCodeDouble = cell2mat( StockList(:,3) );
save('StockList','StockList');
获取交易明细数据Tick-无并行操作
[SaveLog,ProbList,NewList] =
SaveStockTick(StockList);
运行结果：
保存全部A股市场的交易明细数据，每个股票一个文件夹。
获取股票分红配股信息数据
函数名称：GetStockList_Web.m
函数作用：获取股票分红配股信息数据
函数句柄：
= GetStockXRD_Web(StockCode)
函数说明：从
抓取最新的股票名称和代码列表，返回的Web_XRD_Data , Web_XRD_Cell_1 ,
Web_XRD_Cell_2为股票的分红配股信息数据。
此函数是在Chandeman层编写过的一个函数基础修改而成。
测试样例：
StockCode_G = '000562'
str = ['全局参数设置完毕！'];
disp(str);
获取股票除权除息数据
StockCodeInput = StockCode_G;
[ Web_XRD_Data , Web_XRD_Cell_1 , Web_XRD_Cell_2 ] =
GetStockXRD_Web(StockCodeInput);
Web_XRD_Cell_1;
Web_XRD_Cell_2;
运行结果：
相应的批量数据获取和保存函数为
[SaveLog,ProbList,NewList] =
SaveStockTSDay(StockList,AdjFlag,)
此时需令XRDFlag = 1即可批量获取获取除权除息信息。
首次运行后就会在本地DataBase\Stock\XRDdata_mat保存全部A股的除权除息信息数据：
财务数据和三张表数据获取
GetStockFinIndicators_Web.m函数和GetStock3Sheet_Web.m函数可以获取单只股票的财务数据和三张表数据
[FIndCell,YearList] = (StockCode,Year)
[BalanceSheet,ProfitSheet,CashFlowSheet,YearList] =
(StockCode,Year)
数据获取后用cell矩阵承装
相应的批量数据获取函数为
[SaveLog,ProbList,NewList] =
SaveStockFD(StockList,Opt)
% Opt 0:获取财务指标
1:获取3张表
财务数据存贮位置：
FQuantToolBox\DataBase\Stock\FinancialIndicators_mat
三张表数据存贮位置：
FQuantToolBox\DataBase\Stock\Sheet3_mat
CalculateStockXRD.m由除权数据生成前后复权数据
测试样例：
StockCode_G = '000562'
str = ['全局参数设置完毕！'];
disp(str);
获取股票日线（除权除息）数据测试
StockCode = StockCode_G;
BeginDate = '';
EndDate = '';
[StockDataDouble,adjfactor] =
GetStockTSDay_Web(StockCode,BeginDate,EndDate);
进行前复权数据生成
StockData = StockDataDouble(:,1:end);
XRD_Data = [];
AdjFlag = 1;
[StockDataXRD, factor] = CalculateStockXRD(StockData,
XRD_Data, AdjFlag);
复权价格plot
scrsz = get(0,'ScreenSize');
figure('Position',[scrsz(3)*1/4 scrsz(4)*1/6 scrsz(3)*4/5
scrsz(4)]*3/4);
AX1 = subplot(211);
OHLC = StockDataDouble(:,2:5);
KplotNew(OHLC);
Dates = StockDataDouble(:,1);
LabelSet(gca, Dates, [], [], 1);
ind = find( StockCodeDouble == str2double(StockCode)
[StockList{ind,1},'-',StockList{ind,2},'除权价格'];
title(str,'FontWeight','Bold');
AX2 = subplot(212);
OHLC = StockDataXRD(:,2:5);
KplotNew(OHLC);
Dates = StockDataDouble(:,1);
LabelSet(gca, Dates, [], [], 1);
ind = find( StockCodeDouble == str2double(StockCode)
[StockList{ind,1},'-',StockList{ind,2},'前复权价格'];
title(str,'FontWeight','Bold');
linkaxes([AX1, AX2], 'x');
运行结果：
的回测系统
&&/span&如何构建基于MATLAB的回测系统&文件夹，提供了一个“如何构建基于MATLAB的回测系统”的demo样例，提供了一个均线回测样例和一个回测模板，此部分内容来自MATLAB为工具》的相关章节。具体可参看《量化投资：以MATLAB为工具》相关章节。
FQuantToolBox工具箱的更新周期，现在暂无明确时间表。未来更新的大致方向就是增添更多金融标的的免费数据获取方式，增添更多的回测辅助函数和样例。
《量化投资：以MATLAB为工具》书籍介绍
《量化投资：以MATLAB为工具》分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇部分通过Q&A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有基本的了解。高级篇部分分为14章，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型等内容，通过丰富实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。《量化投资：以MATLAB为工具》的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，将理论和实践并重。
《量化投资：以MATLAB为工具》适合金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生以及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。
为工具》书籍相关网址：
书籍交流论坛（源码、数据下载）：/forum-112-1.html
书籍目录：/thread-.html
连载介绍目录：/thread-.html
其中《量化投资：以MATLAB为工具》基础篇部分已经免费公开（包含所有文档、源码、测试数据），您可以进行下载、阅读、查看、测试。
下载地址：
N分钟学会MATLAB(60
希望可以让刚刚接触MATLAB的朋友能快速有效地了解MATLAB。
FQuantToolBox V1.0无历史数据库版本 下载
FQuantToolBox V1.0[NoHistData] byLY_faruto.rar 36.7M
链接:&密码:p4bt&
FQuantToolBox V1.0历史数据库版本 下载
FQuantToolBox V1.0[PlusHistData]
byLY_faruto.rar&
Update: FQuantToolBox V1.0历史数据库版本（A股市场的全部股票[包含已退市股票]从上市日至今
日线除权数据以及复权因子、分红配股信息、财务指标数据、三张表数据）下载 FQuantToolBox
V1.0[PlusHistData] byLY_faruto.rar (RAR1.04G，解压后13G)
百度网盘下载链接：/s/1o6mf2SM
另外欢迎大家关注，我最近开通的微信公众号
FQuantStudio
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。《量化投资：以MATLAB为工具》书籍源码&数据下载
《量化投资：以MATLAB为工具》现已在各大电商全面开售，非常感谢大家的关注和支持。该书所有源码全部免费开源，当然源码仅仅是书籍的一小部分。虽然本书以介绍MATLAB这一“量化投资利器”为主，但书中也有对于交易本身的理解和思考。再次感谢大家长久以来的支持。预祝大家2015年新年快乐。——faruto按
《量化投资：以MATLAB为工具》分为基础篇和高级篇两大部分。基础篇部分通过Q&A的方式介绍了MATLAB的主要功能、基本命令、数据处理等内容，使读者对MATLAB有基本的了解。高级篇部分分为14章，包括MATLAB处理优化问题和数据交互、绘制交易图形、构建行情软件和交易模型等内容，通过丰富实例和图形帮助读者理解和运用MATLAB作为量化投资的工具。《量化投资：以MATLAB为工具》的特色在于不仅仅满足理论学习的需要，更帮助读者边学边练，将理论和实践并重。
《量化投资：以MATLAB为工具》适合金融机构的研究人员和从业人员、进行量化投资的交易员、具有统计背景的科研工作者、高等院校相关专业的教师和学生以及对量化投资和MATLAB感兴趣的人士阅读。
书籍源码下载
《量化投资：以MATLAB为工具》所有源码全部免费开源，无论您是否购买书籍，在这个开源的年代，开源交流是种共赢。而且在量化投资的领域中，其实代码本身并不是各个团队之间的鸿沟，核心竞争力更多在于交易逻辑、交易本身的理解，还有市场节奏的把握和量化idea的创新，我想这才是重中之重。
《量化投资：以MATLAB为工具》书籍源码&数据下载：
百度网盘地址：/s/1gdIiccN
下载地址二维码，可以直接扫描进行下载：
购买地址汇总
《量化投资：以MATLAB为工具》现已在各大电商全面开售，购买地址汇总如下：
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购买攻略：
书籍原书定价69元
注：以上仅供参考，年底各大电商会有相关的促销活动，价格会有更多优惠。另外，京东上有些非京东配送的第三方书店价格更低（不包括运费），您可以酌情选择网站进行购买。
作为中国量化投资学会“量化投资与对冲基金丛书——技术系列”的重要组成部分，《量化投资：以MATLAB为工具》的作者李洋（Faruto）和郑志勇（Ariszheng）踏足量化投资和MATLAB领域多年，拥有丰富的知识体系和实战经验，乐于分享的他们将许多心血注入本书中，以期能给后来者带来一些帮助。全书结构清晰，内容由浅入深，语言通俗，资料丰富，在讲解知识时结合实例、图形和程序，让读者能够举一反三，知其然而用之。
《量化投资：以MATLAB为工具》
第0章 N分钟学会MATLAB（60＜N＜180） 1
0.1 引言 1
0.2 基础知识 2
0.3 输入/输出 11
0.4 数据处理 13
0.5 数学运算 19
0.6 字符操作 26
0.7 日期时间 28
0.8 绘图相关 28
0.9 数学、金融、统计相关 35
0.10 其他 49
第1章 基于MATLAB的优化问题 52
1.1 基于MATLAB的线性优化 52
1.2 基于MATLAB的非线性优化 58
1.3 优化工具箱参数设置 75
第2章 MATLAB与Excel的数据交互 84
2.1 数据交互函数 84
2.2 Excel-Link宏
2.3 交互实例 95
2.4 数据的平滑处理 97
2.5 数据的变换 108
第3章 MATLAB与数据库的数据交互 114
3.1 MATLAB实现 114
3.2 系统数据源配置 123
第4章 K线图及常用技术指标的MATLAB实现 127
4.1 K线图的MATLAB实现 128
4.2 常用技术指标的MATLAB实现 134
第5章 基于MATLAB的行情软件 148
5.1 基于MATLAB的行情软件使用介绍 150
5.2 基于MATLAB的行情软件建立过程 154
5.3 扩展阅读 165
第6章 基于MATLAB的随机模拟 173
6.1 概率分布 173
6.2 随机数与蒙特卡罗模拟 180
6.3 随机价格序列 187
6.4 带约束的随机序列 191
第7章 基于MATLAB的风险管理 195
7.1 背景介绍 195
7.2 MATLAB实现 198
第8章 期权定价模型的MATLAB实现 217
8.1 概述 217
8.2 Black-Scholes定价模型及希腊字母研究 220
8.3 二叉树定价模型研究 242
8.4 BAW定价模型研究 254
第9章 基于MATLAB的支持向量机（SVM）在量化投资中的应用 261
9.1 背景介绍 261
9.2 上证指数开盘指数预测 265
9.3 上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 272
9.4 基于C-SVM的期货交易策略 281
9.5 扩展阅读 297
第10章 MATLAB与其他金融平台终端的通信 301
10.1 DataHouse平台MATLAB接口介绍 301
10.2 Wind平台MATLAB接口介绍 318
第11章 基于MATLAB的交易品种选择分析 323
11.1 品种的流动性 324
11.2 品种的波动性 327
11.3 小结 330
第12章 基于MATLAB的交易品种相关性分析 331
12.1 背景介绍 331
12.2 MATLAB实现 334
12.3 扩展阅读 340
第13章 基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案 344
13.1 国内期货柜台系统介绍 345
13.2 MATLAB对接CTP的各种方式 346
13.3 开发前准备 347
13.4 C#版对接原理 349
13.5 NET接口QuantBox版项目介绍 349
13.6 MATLAB对接期货接口介绍（QuantBox版项目） 351
13.7 MATLAB对接证券接口 364
第14章 构建基于MATLAB的回测系统 365
14.1 基于MATLAB的量化回测平台框架介绍 366
14.2 简单均线系统的MATLAB实现 368
14.3 基于MATLAB的策略回测模板样例 373
14.4 其他基于MATLAB的回测平台展示 391
本书内容框架
　　本书分为基础篇和高级篇两大部分。
　　基础篇部分采用了Q&A的写作方式，目的是想让刚刚接触MATLAB的读者能快速有效地了解MATLAB。基础篇内容来源多样，既有来自于MATLAB的官方帮助文档，也有我个人的一些总结，还有若干来自MATLAB技术论坛（）的讨论问题。
　　高级篇部分介绍了MATLAB结合具体量化投资的相关案例，涉及的内容有基于MATLAB的优化问题、MATLAB与Excel和数据库的数据交互、K线图及常用技术指标的MATLAB实现、基于MATLAB的行情软件、基于MATLAB的风险管理、期权定价模型的MATLAB实现、基于MATLAB的支持向量机在量化投资中的应用、MATLAB与其他金融平台终端的通信、基于MATLAB的交易品种选择和相关性分析、基于MATLAB的国内期货证券交易解决方案和基于MATLAB的回测系统构建，高级篇部分可以帮助读者通过具体量化投资案例掌握MATLAB的相关应用。
　　本书既有复杂的模型（支持向量机相关模型）介绍，也有简单的模型（品种简单波动性模型）介绍，无论模型复杂与否，我想说的是量化投资本身更像一门艺术，并不是复杂的模型才是“好”模型，简单的模型就是“差”模型，所有的回测仅仅是检测模型的历史表现，所有的模型亦有其生命周期和适用条件，终极意义上的模型检验只能是“实战”。
　　使用MATLAB可以更加精细、自由地测试交易模型。作为一个投资工具，MATLAB的目的是帮助投资者快速构建模型进行测试来检查某一模型的历史表现，工具本身并不能帮我们赚钱，量化投资的核心还是策略模型背后的交易逻辑。
　　阅读本书时，我建议读者按照“先通读章节内容，后调试程序，再精读章节内容”的顺序进行学习，本书程序建议在MATLABR2012a及以上版本的环境运行。本书的章节之间没有特别的顺序要求，读者可以选择任何感兴趣的章节开始阅读。如果您是一名MATLAB和量化投资的初学者，建议按照章节顺序通读全书。
　　面向读者对象
　　经济金融机构的研究人员和从业人员
　　进行量化投资的交易员
　　统计背景的科研工作者
　　高等院校理工科、经济金融学科等相关专业的本科生、研究生以及教师
　　勘误和交流
　　由于笔者的水平有限，书中难免会出现一些错误或不严谨的地方，恳请读者批评指正。本书在MATLAB技术论坛的“MATLAB读书频道”有专门的交流版块（/forum-112-1.html），方便笔者与读者进行沟通。如果您在阅读过程中有任何疑问，可以在上述书籍交流版块发帖留言，笔者会尽力为您提供最满意的解答。本书的全部源代码和测试数据也可以在上述的书籍交流版块进行下载。本书为黑白印刷，对于书中的测试和展示图片，读者可以运行源代码得到彩色图片进行查看。
　　如果您有什么宝贵意见，欢迎发邮件给笔者进行交流，期待能得到您真挚的反馈。
　　笔者邮箱：，笔者微博：/faruto。
　　本书得到了笔者的朋友和同事的帮助，借本书出版之际，一并向他们表示真诚的感谢。
李洋（Faruto），中国量化投资学会专家委员会成员，MATLAB技术论坛（）联合创始人，北京师范大学应用数学硕士，先后就职于私募、期货公司、保险公司，从事量化投资相关工作。十余年MATLAB编程经验，对机器学习、量化投资等相关领域有深入研究，已出版《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》等书籍。
郑志勇（Ariszheng），中国量化投资学会专家委员会成员，方正富邦基金产品总监，北京理工大学运筹学与控制论硕士，先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金，从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验，专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究，尤其对结构化产品、分级基金产品有着深入的研究，已出版《运筹学与最优化MATLAB编程》和《金融数量分析：基于MATLAB编程》等书籍。
书籍交流论坛
书籍交流论坛（源码、数据下载）：
/forum-112-1.html
书籍目录：
/thread-.html
连载介绍目录：
/thread-.html
电商购买地址汇总：
/thread-.html
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