清华金融数据分析:2016年7月28日股市异常情况与HS300指数分类
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更新于2024-08-04
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本次作业是针对清华大学金融数据分析方法课程的第二次作业,截止日期为2017年12月13日晚11点。作业要求学生两人一组合作完成,内容主要围绕数据分析技能的实践。
第一部分是基础练习题,旨在巩固对MATLAB或类似工具的基本命令理解。学生需要:
1. **计算股票收益率与累积收益率**:利用`ClosePriceADJ.mat`数据,通过`find`和累积乘法等函数,计算每个股票每日的收益率,并进一步计算过去3天(包括当天)的累积收益率。这涉及到查找、排序和数值处理技巧。
2. **识别涨停、跌停、停牌股票**:使用`ClosePriceADJ.mat`、`HighPriceADJ.mat`和`LowPriceADJ.mat`数据,通过`find`和比较操作,找出在2016年7月28日那天所有股票中,收盘价等于最高价的涨停股票,收盘价等于最低价的跌停股票,以及当日最高价等于最低价的停牌股票。
3. **筛选金融与非金融类HS300指数成分股**:结合`Stk_hs300.mat`和`Industry.mat`数据,运用`ismember`函数,确定哪些是属于金融行业的HS300指数成分股,哪些是非金融行业的。
4. **数据整合与分类**:使用`ismember`或其他适当函数,根据股票代码、行业归属等信息,对股票进行分类,以展示金融类和非金融类公司之间的区别。
此外,作业还强调了对一些常用命令如`isnan`、`isempty`、`isfinite`、`isinf`、`is*`(可能是指`isequal`等相似命令)和集合操作函数如`setdiff`、`setxor`的理解和应用。这些命令对于数据清洗、筛选和分析至关重要。
整个作业要求学生不仅要掌握基本的数据处理技术,还要能够灵活运用到实际问题中,分析股票市场的动态,并且培养良好的编程习惯和团队协作能力。通过这次作业,学生将加深对金融数据分析的理解,提升实战技能。
2020-07-31 上传
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