股票通過數據建立數學模型

A. 為什麼要用建倉數學模型

波動博弈理論主張散戶和莊家對抗，在每一支股票上和莊家對抗，通過對資金的分層管理，總是讓自己的資金大於莊家的資金從而戰勝莊家。下面我們介紹三種不同的建倉數學模型以適用不同的股價走勢。這三種建倉數學模型分別是：指數建倉數學模型，均分建倉數學模型和金字塔建倉數學模型。指數建倉數學模型主要用在股價運行高位，均分建倉數學模型用在股價在底部運行。金字塔建倉數學模型用在股價在一個期間運行。
1. 指數建倉數學模型
指數建倉數學模型，如圖1所示。
首先介紹資金指數建倉數學模型。即股價降到越低，買入股票的資金按指數級增長，目前我們使用F=M×2N。這個數學公式也就是二倍資金買入法。
F代表投入股票的總資金，M代表投資者第一次買入股票的資金；N代表買入股票的次數。
建倉次數和建倉的點位非常重要，它直接關繫到投資有多大的風險或是否能做到零風險投資。
當我們買進股票時，總認為股價是在底部，認為買進股票時，股價會升。
但是，常常在我們買進股票後，股價就住下跌，下跌以後，就出現虧損，有時會一直下跌。

指數建倉法就是保證股價下跌後有2倍的資金在下面補倉，持倉成本就大幅度降低，幾乎和當時股票的價格相當，一旦反彈，損失就可補回。
當要買入一支長線投資股票時，為了規避風險，一定要在股價低位進倉，買入後股價就上漲。這是最理想的情況。
但實際操作中，常常不可能有這樣的理想情況。
當買進股票時，股價連續下跌，怎麼辦？
當建倉時，買入一支股票，必須考慮到股價下跌的最壞情況。
在該股票的日K線圖歷史走勢上，尋找三個價格支撐點。
因為股價低位在哪裡？你並不知道，股價的低位都是相對的。
但是，當進入股市時的歷史最低位是知道的。買入股票時前期的低位是知道的，在前期的低位和歷史的最低位之間再找一個點作為第三點。在實際運用中，可以把最低點設計小於歷史最低點，稱為最可能的股價最低點。
前期價格低點或稱為價格支撐點。我們一共選了三個點，加上我們現在要進入股市的一個點，一共四個點。
這四個點位的選擇是否適當，它會直接影響在股市投資的風險和利潤。
在進入股市前，資金可以分成(24=16)16份。當第一次買入股票時，只能用1/16資金買入股票，如有32萬元，第一份進入股市的資金就是2萬元。在買入股票時會出現很多種情況。

2. 金字塔建倉數學模型
金字塔建倉數學模型，如圖2所示。

金字塔建倉數學模型是指你建倉時是用上面的直線方程來計算你買入多少股票數，當股價在6.5元時，買進股票5000股；當股價跌到4.5元時，買進股票20000股。股價越低，買進的股數越多。就像一個金字塔形狀。建倉方法和建倉次數和點位完全相似於上面的指數建倉法，但也可劃分更多的點，根據實戰的需要。股票的成本是呈金字塔分布在股價縱坐標上。

3. 均分建倉數學模型

建倉時是用上面的直線方程來計算買入多少股票數，在直線上分多少點可以由讀者自已決定。可以分五點，也可以分十點等。
如圖3所示，在6.5元到4.5元之間分8點，當股價在6.5元時,買入股票1000股。當股價每跌0.25元，加倉買入1000股；當股價不斷向下跌時，買入的股票數越來越多，股票的成本是均勻分布在股價的縱坐標上，我們稱之為均分建倉數學模型。

4、三種建倉法如何計算第一單的建倉量

很多讀者對第一次如何建倉，第一單建倉量是多少不太了解，在這里作者給大家一個演算法。
三種建倉法是用在股價運行在不同的期間和不同的價位而設計的。
波動博弈理論認為投資者可以在任何一支股票上和任何一個價位上和莊家博弈，所以投資者第一次建倉的點位和倉位就很重要了。所以我們設計了三種建倉法來供投資者選擇。指數建倉數學模型主要用在股價運行高位，均分建倉數學模型用在股價在底部運行。金字塔建倉數學模型用在股價在一個期間運行。
如果用均分建倉法第一單的資金就是資金總量的1/4。如果用金字塔建倉法就是資金的1/5。如果用指數建倉法就是資金的1/16
如果你有16萬資金。均分建倉法第一單的資金就是4萬元。金字塔建倉法就是3.2萬元。指數建倉法就是1萬元。

5、1手買入法的資金管理系統和數學模型

在實戰中或電腦程式化交易的設計中如何保證投資者在交易中風險為零和資金最大化。我們設計了在歷史最高位買入100股的資金管理系統和數學模型。這個資金管理系統的設計原理是：在投資者和操縱股價的莊家博弈中，能確保投資者的資金遠遠大於莊家的資金。當股價不斷往下跌時，投資者都有資金買進股票，而投資損失最小化。有了這個資金管理系統和數學模型能確保投資者可在任何一支股票上的任何一個價位買進股票都能做到投資風險降到零。當股價大跌，你的風險最小化，當股價上升投資者有足夠多的資金，確保能跑贏大盤。

6、如何用1手買入法指導你投資

當你用基本面和價值投資理論選擇一支可以建倉的股票如601328（交通銀行）。投資者要計算你需要買入多少股票和留有多少現金。投資者首先要找出交通銀行前期最高點的日期和最高點的價格。在該日買入1手（100股）。並選擇下降通道的買賣參數。佛郎全自動交易軟體可計算出你今天需要買進的股票數。這種建倉法已經規避了你的入市風險並把風險減到了零。當你建完倉後，你就可以用1/4買賣法每天進行買賣操作。

7、 1/4買賣數學模型

當投資者買進股票時，這支股票住上升。那麼投資者如何把閑置的資金用上去呢？
圖7是1/4買賣股票數學模型，當第一次買入股票時，股價就往上升，股價每上升4%時，你就必須賣出股票，賣出你手中股票的1/4，當股價在往上升4%，再賣出手中的股票的1/4，你手中總有3/4的股票在手上，股票單邊上升，你的股票永遠賣不完，你總可以賣到股價的最高點。

股票價格不可能永遠上升，它一定會回調，當股價回調時，你又買回你原來賣出的股票，這時你可以加倍買回，你可加一倍買回，也可加幾倍買回。如你在上升時在某一個價位你賣出500股。當股價跌回到這個價位的4%以下，你可加1倍買回(1 000股)，也可加2倍買回(1 500股)或X倍買回(X倍為500股)。

B. 怎麼做股票模型

我也曾今也想到過這個問題。但是，告訴你一個不幸的消息，股票不可以用模型製作，我以前試過用指數模型和高斯分布做過，但後來去給一個博士談到這個問題的時候。最終達成一致共識，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之間建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老師布置的作業，你就給她說，不能建立模型。

C. 什麼叫股票模型

股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。

股票模型：

股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。
把個股的實際問題加以提煉，抽象為數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把這一應用過程稱為股票建模。
建模過程：
模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。
模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。
模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

D. 如何構建一個能夠有效預測股票價格變動的模型

• 收集和整理數據：要構建一個有效的預測模型，首先需要收集和整理大量的數據，包括歷史股票價格、市場指數、公司財務報表、行業數據等。

• 選擇合適的特徵：根據問題的需求和數據的特點，選擇合適的特徵作為輸入數據。例如，可以選擇市場指數、公司盈利情況、行業趨勢等作為輸入特徵。

• 選擇合適的模型：選擇合適的模型來處理輸入數據，例如線性回歸模型、支持向量機模型、神經網路模型等。根據模型的性能表現和精度來選擇銀如卜合適的模型。

• 訓練模型：使用歷史數據進行模型的訓練和調整，以提高模型的預測精度和性能。可以使用交叉驗證和調參等方法來優化模型的鋒穗性能。

• 預測未來價格變動：使用訓練好的模型來橡豎預測未來股票價格變動，並進行驗證和評估。如果模型的預測精度達到一定的水平，則可以使用該模型進行實際的股票投資決策。

需要注意的是，股票價格變動受多種因素影響，包括市場情緒、宏觀經濟因素、公司業績、行業趨勢等，因此構建一個有效的預測模型是非常復雜的，並且存在很大的風險。建議投資者在投資股票時要多方面考慮，不要只依賴單一的預測模型。

E. 股票估價中的股利固定增長模型數學推導問題

可以用兩種解釋來解答你的問題：第一種是結合實際的情況來解釋，在解釋過程中只針對最後的結論所得的式子P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)來進行討論，但理論依據上會有點牽強；第二種是從式子的推導過程來進行相關的論述，結合相關數學理論來解釋，最後解釋的結果表明g>R時，P0取值應為正無窮且結果推導。

第一種解釋如下：
這個數學推導模型中若出現g>=R的情況在現實中基本不會出現的。要理解這兩個數值在式子中成立時必有g<R恆久關系要結合現實進行理解。
若股利以一個固定的比率增長g，市場要求的收益率是R，當R大於g且相當接近於g的時候，也就是數學理論上的極值為接近於g的數值，那麼上述的式子所計算出來的數值會為正無窮，這樣的情況不會在現實出現的，由於R這一個是市場的預期收益率，當g每年能取得這樣的股息時，R由於上述的式子的關系導致現實中R不能太接近於g，所以導致市場的預期收益率R大於g時且也不會太接近g才切合實際。
根據上述的分析就不難理解g>=R在上述式子中是不成立的，由於g=R是一個式子中有意義與無意義的數學臨界點。

第二種解釋如下：
從基本式子進行推導的過程為：
P0=D1/(1+R)+ D2/(1+R)^2+D3/(1+R)^3 + ……
=D0(1+g)/(1+R)+D0(1+g)^2/(1+R)^2+D0(1+g)^3/(1+R)^3……
=[D0(1+g)/(1+R)]*[1+(1+g)/(1+R)+(1+g)^2/(1+R)^2+(1+g)^3/(1+R)^3+……]
這一步實際上是提取公因式，應該不難理解，現在你也可以用g>=R時代入這個上述式子共扼部分(1+g)/(1+R)式子你就會發現(1+g)/(1+R)>=1，這樣就會導致整個式子計算出來的數值會出現一個正無窮；用g<R時代入這個上述式子共扼部分(1+g)/(1+R)式子你就會發現0<(1+g)/(1+R)<1，這個暫不繼續進行討論，現在繼續進行式子的進一步推導。
=[D0(1+g)/(1+R)]*[1-(1+g)^N/(1+R)^N]/[1-(1+g)/(1+R)](註：N依題意是正無窮的整數)
這一步實際上是上一步的一個數學簡化，現在的關鍵是要注意式子的後半部分。若g=R，則(1+g)/(1+R)=1，導致1-(1+g)/(1+R)這個式子即分母為零，即無意義，從上一步來看，原式的最終值並不是無意義的，故此到這一步為止g=R不適合這式子的使用；若g>R，仍然有(1+g)/(1+R)>1，故此[1-(1+g)^N/(1+R)^N]/[1-(1+g)/(1+R)]>0，把這個結果代入原式中還是正無窮；g<R這個暫不繼續進行討論，現在繼續進行式子的進一步推導。
=[D0(1+g)/(1+R)]*[1-(1+g)/(1+R)]
這一步是十分關鍵的一步，是這樣推導出來的，若g<R，得0<(1+g)/(1+R)<1，得(1+g)^N/(1+R)^N其極值為零，即1-(1+g)^N/(1+R)^N極值為1，即上一步中的分子1-(1+g)^N/(1+R)^N為1；若g>R是無法推導這一步出來的，原因是(1+g)/(1+R)>1，導致(1+g)^N/(1+R)^N仍然是正無窮，即1-(1+g)^N/(1+R)^N極值為負無窮，導致這個式子無法化簡到這一步來，此外雖然無法簡化到這一步，但上一步中的式子的後半部分，當g>R時，仍然有[1-(1+g)^N/(1+R)^N]/[1-(1+g)/(1+R)]這一個式子為正無窮，注意這個式子中的分子部分為負無窮，分母部分也為負值，導致這個式子仍為正無窮。
P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)
(註：從上一步到這里為止只是一個數學上的一個簡單簡化過程，這里不作討論)
經過上述的分析你就會明白為什麼書中會說只要增長率g<R，這一系列現金流現值就是：P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)。如果增長率g>R時，原式所計算出來的數值並不會為負，只會取值是一個正無窮，且g=R時，原式所計算出來的數值也是一個正無窮。

F. 股票模型的建模過程

模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。
模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。
模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。

G. 股票數學模型有哪些

最經典的應該就是CAPM模型了，也叫資本資產定價模型。基本公式是：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)
其中：E(ri) 是資產i 的預期回報率
rf 是無風險利率
βim 是[[Beta系數]]，即資產i 的系統性風險
E(rm) 是市場m的預期市場回報率
E(rm)-rf 是市場風險溢價（market risk premium），即預期市場回報率與無風險回報率之差。

H. 如何利用統計模型預測股票市場的價格動態

預測股票市場的價格動態是證券市場的一項重要工作。統計模型可以幫助分析市場價格走勢並預測行情。下面是一些常用的統計模型及其應用：
1.時間序列模型
時間序列模型可以對歷史數據進行擬合並預測未來股價的波動趨勢。常用的時間序列模型有ARIMA模型和GARCH模型。
2.多元回歸模型
多元回歸模型可以利用經濟數據及公司財務數據等因返碼素對股票價格進行建模預測。主要包括線性回歸、邏輯回歸與決策樹等。
3.人工神經網路模型
人工神經網路模型可以模擬股票市場價格動漏蔽哪態的非線性關系。它能夠自動學習、預測股票價格走勢並較好地應對誤差。
4.蒙特卡洛模擬模型
蒙特卡洛模擬模型可以模擬隨機股價走勢，通過估計大量隨機走勢下的收益與風險，幫助投資者做出更好的投資決策。
綜上所述，利用統計模型預測股票市場的價格動態需要根據不同的應用場景選擇不同的模型。同時，投資者應該充分了解市場背景以及數據特徵，在建並此立合理的統計模型的基礎上，結合自己的投資經驗，制定出有效的股票投資策略。