close?all
clear
clc
%%?讀取數(shù)據(jù)
stockcode?=?‘600551.SH‘;
diary（[stockcode‘.txt‘]）
addpath（genpath（pwd））;
%?替換成你自己的token
token?=?‘**************9c08b3da9b9c34b80ae0**********‘;
api?=?pro_api（token）;
start_time?=?‘20170101‘;
end_time?=?‘20180101‘;
ktype?=?‘D‘;
data?=?pro_bar（stockcode?api?start_time?end_timektype‘E‘‘qfq‘）;
%?翻轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)
data?=?flipud（data）;
temp?=?data.trade_date;
temp?=?char（temp）;
temp?=?str2num（temp）;
tradedate?=?datetime（temp‘ConvertFrom‘‘yyyymmdd‘‘format‘‘yyyy-MM-dd‘）;
%%?計(jì)算對(duì)數(shù)收益率
ret?=?price2ret（data.close）;
%?繪制對(duì)數(shù)收益率圖
x?=?tradedate（1:end-1）;
figure;
plot（xret）;
title（[stockcode‘日收益率‘]）
saveas（gcf[stockcode‘日收益率圖.jpg‘]）;
%?可以看出波動(dòng)聚集
disp（[stockcode‘?波動(dòng)率預(yù)測(cè)‘]）;
%?描述性統(tǒng)計(jì)
mu?=?mean（ret）;
ret_median?=?median（ret）;
ret_max?=?max（ret）;
ret_min?=?min（ret）;
sigma?=?std（ret）;
ret_skew?=?skewness（ret）;
ret_kurt?=?kurtosis（ret）;
%?h為測(cè)試結(jié)果若h=0則可以認(rèn)為X是服從正態(tài)分布的;若h=1則可以否定X服從正態(tài)分布;
%?p為接受假設(shè)的概率值P越接近于0則可以拒絕是正態(tài)分布的原假設(shè);
%?jbstat為測(cè)試統(tǒng)計(jì)量的值;
%?cv為是否拒絕原假設(shè)的臨界值.
[hpjbstatcv]=jbtest（ret）;
disp（[‘收益序列均值為‘num2str（mu）]）;
disp（[‘收益序列中位數(shù)為‘num2str（ret_median）]）;
disp（[‘收益序列最大值為‘num2str（ret_max）]）;
disp（[‘收益序列最小值為‘num2str（ret_min）]）;
disp（[‘收益序列標(biāo)準(zhǔn)差為‘num2str（ret_max）]）;
disp（[‘收益序列偏度為‘num2str（ret_skew）]）;
disp（[‘收益序列峰度為‘num2str（ret_kurt）]）;
disp（[‘收益序列jb統(tǒng)計(jì)量為‘num2str（jbstat）]）;
%%?adf單位根檢驗(yàn)
alpha=0.1;
disp（‘%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%‘）;
[hpValuestatcValue]?=?adftest（ret‘a(chǎn)lpha‘a(chǎn)lpha）;
fprintf（[‘在%d%%的置信水平下，單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為%f\n‘...
????‘臨界值為%f，概率為%f\n‘]alpha*100statcValuepValue）;

alpha=0.05;
disp（‘%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%‘）;
[hpValuestatcValue]?=?adftest（ret‘a(chǎn)lpha‘a(chǎn)lpha）;
fprintf（[‘在%d%%的置信水平下，單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為%f\n‘...
????‘臨界值為%f，概率為%f\n‘]alpha*100statcValuepValue）;

alpha=0.01;
disp（‘%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%‘）;
[hpValuestatcValue]?=?adftest（ret‘a(chǎn)lpha‘a(chǎn)lpha）;
fprintf（[‘在%d%%的置信水平下，單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為%f\n‘...
????‘臨界值為%f，概率為%f\n‘]alpha*100statcValuepValue）;
%%?相關(guān)和自相關(guān)
%?AR模型：自相關(guān)系數(shù)拖尾，偏自相關(guān)系數(shù)截尾；
%?MA模型：自相關(guān)系數(shù)截尾，偏自相關(guān)函數(shù)拖尾；
%?ARMA模型：自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)均拖尾
figure;
subplot（211）;
autocorr（ret）;
name?=?[stockcode‘?收益率序列自相關(guān)函數(shù)圖‘];
title（name）;
subplot（212）;
parcorr（ret）;
name?=?[stockcode‘?收益率序列偏自相關(guān)函數(shù)圖‘];
title（name）;
name?=?[stockcode‘?收益率序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖‘];
saveas（gcf[name‘.jpg‘]）;
%?這兩個(gè)圖結(jié)論日收益序列沒(méi)有明顯的相關(guān)性
%%?因此通過(guò)arch效應(yīng)檢驗(yàn)相關(guān)性
%?建立均值方程yt=c+at
at?=?ret?-?mu;
%?%?通過(guò)殘差平方的偏自相關(guān)函數(shù)判斷arch模型階數(shù)
figure;
plot（xat.^2）;
name?=?[stockcode‘?收益率殘差平方序列圖‘];
title（name）;
saveas（gcf[name‘.jpg‘]）;

figure;
subplot（211）;
autocorr（at.^2）;
name?=?[stockcode‘?收益率殘差平方序列自相關(guān)函數(shù)圖‘];
title（name）;
subplot（212）;
parcorr（at.^2）;
name?=?[stockcode‘?收益率殘差平方序列偏自相關(guān)函數(shù)圖‘];
title（name）;
name?=?[stockcode‘?收益率殘差平方序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖‘];
saveas（gcf[name‘.jpg‘]）;


%?拉格郎日乘子檢驗(yàn)
lags?=?3;
alpha=0.05;
disp（‘%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%‘）;
disp（‘a(chǎn)rch效應(yīng)拉格朗日乘子檢驗(yàn)‘）;
[hpValuestatcValue]?=?archtest（at‘Lags‘lags‘Alpha‘a(chǎn)lpha）;
fprintf（[‘在%d%%的置信水平下，滯后階數(shù)為%d時(shí)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為%f\n‘...
????‘臨界值為%f，概率為%f\n‘]alpha*100

?屬性????????????大小?????日期????時(shí)間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\
?????文件???????59111??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\600551.SH?收益率序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖.jpg
?????文件???????32775??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\600551.SH?收益率殘差平方序列圖.jpg
?????文件???????60045??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\600551.SH?收益率殘差平方序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖.jpg
?????文件????????4073??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\600551.SH.txt
?????文件???????41818??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\600551.SH日收益率圖.jpg
?????文件????????3910??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\garch_var.asv
?????文件????????3921??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\garch_var.m
?????目錄???????????0??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\
?????文件??????316541??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\基于GARCH模型的波動(dòng)率預(yù)測(cè)及應(yīng)用_王獻(xiàn)東.pdf
?????文件???????55563??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\收益率序列自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)圖.jpg
?????文件?????????300??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\http_createHeader.m
?????文件????????2139??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\http_paramsToString.m
?????文件????????5325??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\pro_api.m
?????文件????????7022??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\pro_bar.m
?????文件????????8433??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\readme.txt
?????文件????????1692??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\tushare_pro_test.m
?????文件???????13656??2019-04-24?15:51??garch模型波動(dòng)率預(yù)測(cè)\tushare_matlab_sdk\urlread2.m