对股票数据建模

Ⅰ 股票问题 用MATLAB做数学建模

%文件vol.m
function f=vol(x);
A = [2.10 2.20 2.30 2.35 2.40];;
Ap = [200 400 500 600 100];

B = [2.00 2.10 2.20 2.30 2.40];
Bp = [800 600 300 300 100];

f = -min(sum(Ap(A <= x)), sum(Bp(B >= x)));
%------------------------------------------

>> [x fval] = fminsearch('vol',2.3)

x =

2.3000

fval =

-400

你说的低于和高于我理解成小于等于与大于等于了,不对的话在函数最后一行自己改

Ⅱ eviews中对股票收盘价建模

可以试一下二阶或三阶差分，差分后通过单位根检验，判断是否平稳，判断拖尾截尾，确定模型及阶数。实在不能判断的情况下可以初步确定自相关偏自相关几步衰减到0，先拟合ARMA(p，q)，根据回归结果的参数估计能否通过t检验来提出，不合理的变量，多次建模比较R^2,AIC,SC等确定最优模型。

Ⅲ 计算股票价值的模型有哪些

按照目前大家所了解到的定价模型，结果大家都做的不好，你可以自己开发一个模型才有实战意义！

Ⅳ 股票模型的建模过程

模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

Ⅳ 如何设计股票模型

股票模型 网络名片 股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。 目录概念股票建模建模过程股票模型的作用 编辑本段概念在这里引用数学模型的定义，也可以说，股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。 编辑本段股票建模把个股的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把这一应用过程称为股票建模。 编辑本段建模过程模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。 模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。 模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具） 模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。 模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。 模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。 模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。 编辑本段股票模型的作用第一，能让分析过程简化，并让复杂的分析过程通过数据表达出来。 第二，通过对模型的反复修正，能起到对个股的未来走势起到预测效果。 第三，便于掌握股市行情。

Ⅵ 数学建模 股票问题

（1）年风险不高于40元
风险系数没有，那就是没有风险？
（2）年收益不低于10元
既然没有风险，品种A每股年收益0.5那就买10/0.5+1，收益肯定超10元
（3）购买股票B不少于7股
品种A就已经超10元了，品种B随便买吧！

这道题有问题吧？

Ⅶ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。

Ⅷ 怎么做股票模型

我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。

Ⅸ 股票投资数学建模问题

风险最小就是相关系数之和最小的方案吧
投资回报率和风险的关系，就是收益期望和相关系数之间的函数
数学不好，只能乱说说了