基础的就是核心模块和Statistics Toolbox,其他就看你要用啥了。 相关的东西: Database Toolbox:要用mysql什么的,要装这个 Datafeed Toolbox:交易数据,好像只有yahoo的能用,不过一般不用这个,找其他数据源吧。 Financial Toolbox:主要是financial time series,其实我觉得没啥用;以及内置的技术分析工具; Financial Derivatives Toolbox:衍生品工具,咱靠技术分析的,没用过。 Fuzzy Logic :模糊逻辑有时候会用到。 神经网络、遗传算法、小波什么的,用到就装,一般也没啥用。
这要看你怎么定义"效率": 先说代码执行效率: Matlab转换后的C/C++代码 vs Matlab代码: 性能提升取决于你的Matlab代码, 如果你使用了很多Matlab自带的已经优化过的function,性能提升可能不那么大,但如果你自己写了很多矢量化程度不够好的代码,性能提升可能大些。 Matlab转换后的C/C++代码 vs 手写的C/C++代码: 这个就更不好说了,Matlab生成的C++代码与手写的C/C++代码不太可能完全一致 再说开发效率: Matlab自动转换C/C++代码所需时间 vs 手写C/C++代码所需时间 当然是自动转换省时省事呀, 反正我觉的还应该把主要精力放在统计模型开发上 你怎么看?