3.5 綜合實例

單元數組和結構數組具有類似數據庫功能，因此本章綜合實例將建立一個學生班級檔案數組。由于對字符串也可以進行查找和計算長度，所以這里將給出一個計算轉移概率的方法，進而進行一些市場預測。

3.5.1 建立學生班級檔案數組

【例3-9】 現給出2011級機械班第一學期考試課程的任課教師和學生信息，如表3-3和表3-4所示。

試求：

1）建立任課教師和學生的結構數組teacher和student。

2）以建立的結構數組teacher和student為基礎，創建班級的細胞數組，并顯示教師和學生的信息。

解題過程如下：

（1）創建學生結構數組

（2）創建教師結構數組

（3）創建班級單元數組

（4）顯示單元數組結構

運行結果如下：

（5）查詢第一個學生信息

運行結果如下：

3.5.2 股票價格走勢預測

在股票市場中，人們通常關注股票的價格，并將當日的價格與前一日價格比較，查看是升高還是降低，進而預測下一個交易日價格的變化。

【例3-10】 某人打算購買股票，選定某一只股票進行觀察其價格變動情況，并進行記錄。若當日收盤價格高于上一日的收盤價格，記為1，表示上升；否則記為0，表示下降。連續觀察該種股票69天，得如下數據：

1001010001101000011100110001101000110011

00010110010101001101100010110

試問：

1）該股票今日上升，明日還上升的概率。

2）該股票今日上升，明日下降的概率。

3）該股票今日下降，明日上升的概率。

4）該股票今日下降，明日還下降的概率。

求解本題的MATLAB程序如下：

（1）先將觀測數據表示為字符串形式

（2）查找字符串，再求其出現的次數

（3）所求概率用頻數來估計

運行結果如下：

故該股票今日上升，明日還上升的概率為0.3548；今日上升，明日下降的概率為0.6452；今日下降，明日上升的概率為0.5135；今日下降，明日還下降的概率為0.4865。

人們可以繼續對下一個交易日股票升降進行預測。

實際上，所求出的4個概率組成的矩陣即一步轉移概率矩陣：

由于觀察到的最后一個數據是0，表示下降，以這一個交易日為起點，初始分布可表示為P0=[1，0]，根據隨機過程馬氏鏈基本理論，可知下一個交易日的概率分布為：

故可知，下一個交易日的股票價格是上升的。