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开源软件名称（OpenSource Name）：Lenskiy/Yahoo-Quandl-Market-Data-Donwloader开源软件地址(OpenSource Url)：https://github.com/Lenskiy/Yahoo-Quandl-Market-Data-Donwloader开源编程语言(OpenSource Language)：MATLAB 100.0%开源软件介绍(OpenSource Introduction)：Yahoo finance and Quandl data downloaderExample 1: Download data from YahooinitDate = '1-Jan-2014';
symbol = 'AAPL';
aaplusd_yahoo_raw = getMarketDataViaYahoo(symbol, initDate);
aaplusd_yahoo= timeseries([aaplusd_yahoo_raw.Close, aaplusd_yahoo_raw.High, aaplusd_yahoo_raw.Low], datestr(aaplusd_yahoo_raw(:,1).Date));
aaplusd_yahoo.DataInfo.Units = 'USD';
aaplusd_yahoo.Name = symbol;
aaplusd_yahoo.TimeInfo.Format = "dd-mm-yyyy";
Example 2: Download data from Quandldataset = 'WIKI/AAPL';
aaplusd_quanl_raw = getMarketDataViaQuandl(dataset, initDate);
aaplusd_quanl= timeseries([aaplusd_quanl_raw.Close, aaplusd_quanl_raw.High, aaplusd_quanl_raw.Low], datestr(aaplusd_quanl_raw(:,1).Date));
aaplusd_quanl.DataInfo.Units = 'USD';
aaplusd_quanl.Name = dataset;
aaplusd_quanl.TimeInfo.Format = "dd-mm-yyyy";
figure, % note the Quandl returns inaccurate date
subplot(2,1,1), plot(aaplusd_yahoo);
legend({'Close', 'High', 'Low'},'Location', 'northwest');
subplot(2,1,2), plot(aaplusd_quanl);
legend({'Close', 'High', 'Low'},'Location', 'northeast');Example 3: Download data OPEC Basket Price from Quandldataset = 'OPEC/ORB';
opec_orb_raw = getMarketDataViaQuandl(dataset, initDate, date(), 'weekly');
opec_orb_ts = timeseries(opec_orb_raw.Value, datestr(opec_orb_raw.Date));
opec_orb_ts.DataInfo.Units = 'USD';
opec_orb_ts.Name = dataset;
opec_orb_ts.TimeInfo.Format = "dd-mm-yyyy";
figure, plot(opec_orb_ts);Example 4: Download data from Yahoo and estimate covariance matrixclear marketData;
initDate = datetime(addtodate(datenum(today),-1,'year'),'ConvertFrom','datenum');
symbols = {'^GSPC', 'DAX', '^N225', 'GLD', 'QQQ', '^IXIC', 'FNCL', 'BTC-USD'};
for k = 1:length(symbols)
data = getMarketDataViaYahoo(symbols{k}, initDate);
ts(k) = timeseries(data.Close, datestr(data(:,1).Date));
tsout = resample(ts(k),ts(1).Time);
marketData(:,k) = tsout.Data;
end
marketData(isnan(marketData)) = 0; % In case resample() introduced NaNs
normalizedPrice = (marketData - mean(marketData))./std(marketData);
normalizedPrice = normalizedPrice - normalizedPrice(1,:);
tscomb = timeseries(normalizedPrice);
tscomb.TimeInfo = ts(1).TimeInfo;
tscomb.Name = 'normalized';
tscomb.TimeInfo.Format = "dd-mm-yyyy";
figure, plot(tscomb);
legend(symbols, 'interpreter', 'none', 'Location', 'best');
covMat = corrcoef(marketData);
covMat(eye(8) == 1) = 0;
figure, heatmap(covMat,'Colormap', parula(3), 'ColorbarVisible', 'on');
ax = gca;
ax.XData = symbols;
ax.YData = symbols;
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2023-10-27
2022-08-15
2022-08-17
2022-09-23
2022-08-13
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