matlab编程 请搜集两只股票A和B在2019年至2021年的日价格时间序列数据(建议等长)。如搜集不到，请用matlab函数生成600行的随机正整数序列2条作为两只股票价格，代码和局部运行结果截图如下。计算每只股票的日收益率序列放到C列,数学模型、代码和局部运行结果截图如下。(提供具有ABC三列数据的Excel 文件）(15分)

首先，我们需要在 Matlab 中生成两个长度为 600 的随机正整数序列，作为股票 A 和 B 的日价格时间序列数据。

下面是使用 Matlab 函数 `randi` 生成随机正整数序列的代码：

% 生成长度为 600 的随机正整数序列
stock_a = randi([1 100], 600, 1);
stock_b = randi([1 100], 600, 1);

然后，我们需要计算每只股票的日收益率序列。

下面是使用 Matlab 函数 `diff` 计算日收益率序列的代码：

% 计算每只股票的日收益率序列
return_a = diff(stock_a) ./ stock_a(1:end-1);
return_b = diff(stock_b) ./ stock_b(1:end-1);

最后，我们需要将数据写入 Excel 文件。

下面是使用 Matlab 函数 `xlswrite` 将数据写入 Excel 文件的代码：

% 将数据写入 Excel 文件
xlswrite('stock_data.xlsx', [stock_a stock_b return_a return_b]);

以上就是使用 Matlab 生成随机正整数序列并计算日收益率序列的完整代码。

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end

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% 输入时间序列数据A
A = [1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10];

% 构建 LSTM 神经网络模型
numHiddenUnits = 10;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(1)
    lstmLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
    ];
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100);
net = trainNetwork(A, A, layers, options);

% 使用模型进行预测，得到输出时间序列数据B
B = predict(net, A);

在上面的代码中，我们首先定义了输入时间序列数据 A，并将其存储在一个单列向量中。然后，我们定义了 LSTM 神经网络模型，该模型包括一个序列输入层、一个 LSTM 层、一个全连接层和一个回归层。我们使用 Adam 优化算法进行训练，最大训练轮数为 100。

最后，我们使用训练好的模型对输入时间序列数据 A 进行预测，得到输出时间序列数据 B。在这个例子中，由于我们的模型的目标是将输入数据 A 重构为输出数据 B，因此我们将 A 作为模型的输入和目标。