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

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。