在MATLAB编程环境中，开发获取日内股票价格的功能是一项常见的任务，尤其对于金融数据分析和量化交易策略的构建至关重要。本文将详细解析如何使用MATLAB来获取并处理日内股票数据，主要聚焦于提供的两个脚本文件：`getHistoricalIntraDayStockPrice.m` 和 `cleanUSIntradayStockPrice.m`。
`getHistoricalIntraDayStockPrice.m` 是一个MATLAB函数，其主要功能是从Google Finance获取日内历史股票价格。Google Finance提供了丰富的股票市场数据，包括日内价格和交易量信息。该函数可能采用了Web请求技术，如`webread`或`urlread2`函数，向Google Finance的API发送请求，获取指定股票在特定日期的分时数据。这些数据通常包括开盘价、收盘价、最高价、最低价以及成交量等关键指标。
在使用`getHistoricalIntraDayStockPrice.m`时，开发者需要输入股票代码（例如'AAPL'代表苹果公司）和日期范围。函数会返回一个结构数组，其中包含了每分钟或每小时的股票价格数据。结构数组中的字段可能包含时间戳、开盘价、收盘价、最高价、最低价和成交量等信息。
`cleanUSIntradayStockPrice.m` 是另一个MATLAB脚本，其作用是对从Google Finance获取的原始日内数据进行清洗和预处理。由于原始数据可能存在缺失值、异常值或格式问题，因此在进行进一步分析前，需要对数据进行清洗。这个脚本可能包含了如下步骤：
1. **数据格式化**：确保所有时间戳都是MATLAB可以识别的日期时间格式。
2. **缺失值处理**：检查并填充或删除因网络延迟或其他原因造成的缺失数据。
3. **异常值检测**：通过统计方法（如Z-score、IQR规则）识别并处理异常价格波动。
4. **标准化**：可能对数据进行归一化或标准化处理，使其适应后续分析或模型训练。
在实际应用中，`cleanUSIntradayStockPrice.m`可能还包含了对美国股市特有的规则处理，例如处理因交易时段、节假日或夏令时导致的不连续数据。
`license.txt` 文件通常包含了代码的授权协议，规定了用户如何使用、修改和分发这些代码，遵循开源软件的法律要求。
这两个MATLAB脚本为金融数据分析提供了一套基础工具，帮助用户获取并处理日内股票价格数据，从而进行趋势分析、回测交易策略或构建预测模型。在实际操作中，开发者还需要结合自身的业务需求和数据分析目标，对这些函数进行定制和扩展。
