中间有部分完全抄袭的autocorr.m

load garchdata
dem2gbp = price2ret(DEM2GBP);
vi=dem2gbp(1:182,1);
我先任取182个数据充当,
先看一下是不是你要的图形.

60−month rolling−window autocorrelations of returns.pdf
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呵呵。顶起来

把这个写成函数文件的形式
rollingautocorr.m
///////////////////////////////////////以下是rollingautocorr.m的内容////////////////////////////////
function r=rollingautocorr(input,numLags,rollingwindow)
% input=rand(100,1); %这个是测试用的，我自己没有input的数据，就用随机数造了一个序列
%numlags，滞后期，rollingwidow，滚动窗口长度
%numLags=1;
%rollingwindow=60;

for i=1:length(input)-rollingwindow
    y=input(i:i+60);
    nFFT = 2^(nextpow2(length(y))+1);
    F = fft(y-mean(y),nFFT);
    F = F.*conj(F);
    acf = ifft(F);
    acf = acf(1:(numLags+1)); % Retain non-negative lags
    acf = acf./acf(1); % Normalize
    acf = real(acf);
    acf=acf(2);
    r(i)=acf;
end
plot(r)

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

调用的时候在command windows 里面写 rollingautocorr(y,1,60),这几个参数都可以改，y你要预先设定

。。都是牛人啊