股票通过数据建立数学模型

A. 为什么要用建仓数学模型

波动博弈理论主张散户和庄家对抗，在每一支股票上和庄家对抗，通过对资金的分层管理，总是让自己的资金大于庄家的资金从而战胜庄家。下面我们介绍三种不同的建仓数学模型以适用不同的股价走势。这三种建仓数学模型分别是：指数建仓数学模型，均分建仓数学模型和金字塔建仓数学模型。指数建仓数学模型主要用在股价运行高位，均分建仓数学模型用在股价在底部运行。金字塔建仓数学模型用在股价在一个期间运行。
1. 指数建仓数学模型
指数建仓数学模型，如图1所示。
首先介绍资金指数建仓数学模型。即股价降到越低，买入股票的资金按指数级增长，目前我们使用F=M×2N。这个数学公式也就是二倍资金买入法。
F代表投入股票的总资金，M代表投资者第一次买入股票的资金；N代表买入股票的次数。
建仓次数和建仓的点位非常重要，它直接关系到投资有多大的风险或是否能做到零风险投资。
当我们买进股票时，总认为股价是在底部，认为买进股票时，股价会升。
但是，常常在我们买进股票后，股价就住下跌，下跌以后，就出现亏损，有时会一直下跌。

指数建仓法就是保证股价下跌后有2倍的资金在下面补仓，持仓成本就大幅度降低，几乎和当时股票的价格相当，一旦反弹，损失就可补回。
当要买入一支长线投资股票时，为了规避风险，一定要在股价低位进仓，买入后股价就上涨。这是最理想的情况。
但实际操作中，常常不可能有这样的理想情况。
当买进股票时，股价连续下跌，怎么办？
当建仓时，买入一支股票，必须考虑到股价下跌的最坏情况。
在该股票的日K线图历史走势上，寻找三个价格支撑点。
因为股价低位在哪里？你并不知道，股价的低位都是相对的。
但是，当进入股市时的历史最低位是知道的。买入股票时前期的低位是知道的，在前期的低位和历史的最低位之间再找一个点作为第三点。在实际运用中，可以把最低点设计小于历史最低点，称为最可能的股价最低点。
前期价格低点或称为价格支撑点。我们一共选了三个点，加上我们现在要进入股市的一个点，一共四个点。
这四个点位的选择是否适当，它会直接影响在股市投资的风险和利润。
在进入股市前，资金可以分成(24=16)16份。当第一次买入股票时，只能用1/16资金买入股票，如有32万元，第一份进入股市的资金就是2万元。在买入股票时会出现很多种情况。

2. 金字塔建仓数学模型
金字塔建仓数学模型，如图2所示。

金字塔建仓数学模型是指你建仓时是用上面的直线方程来计算你买入多少股票数，当股价在6.5元时，买进股票5000股；当股价跌到4.5元时，买进股票20000股。股价越低，买进的股数越多。就像一个金字塔形状。建仓方法和建仓次数和点位完全相似于上面的指数建仓法，但也可划分更多的点，根据实战的需要。股票的成本是呈金字塔分布在股价纵坐标上。

3. 均分建仓数学模型

建仓时是用上面的直线方程来计算买入多少股票数，在直线上分多少点可以由读者自已决定。可以分五点，也可以分十点等。
如图3所示，在6.5元到4.5元之间分8点，当股价在6.5元时,买入股票1000股。当股价每跌0.25元，加仓买入1000股；当股价不断向下跌时，买入的股票数越来越多，股票的成本是均匀分布在股价的纵坐标上，我们称之为均分建仓数学模型。

4、三种建仓法如何计算第一单的建仓量

很多读者对第一次如何建仓，第一单建仓量是多少不太了解，在这里作者给大家一个算法。
三种建仓法是用在股价运行在不同的期间和不同的价位而设计的。
波动博弈理论认为投资者可以在任何一支股票上和任何一个价位上和庄家博弈，所以投资者第一次建仓的点位和仓位就很重要了。所以我们设计了三种建仓法来供投资者选择。指数建仓数学模型主要用在股价运行高位，均分建仓数学模型用在股价在底部运行。金字塔建仓数学模型用在股价在一个期间运行。
如果用均分建仓法第一单的资金就是资金总量的1/4。如果用金字塔建仓法就是资金的1/5。如果用指数建仓法就是资金的1/16
如果你有16万资金。均分建仓法第一单的资金就是4万元。金字塔建仓法就是3.2万元。指数建仓法就是1万元。

5、1手买入法的资金管理系统和数学模型

在实战中或电脑程式化交易的设计中如何保证投资者在交易中风险为零和资金最大化。我们设计了在历史最高位买入100股的资金管理系统和数学模型。这个资金管理系统的设计原理是：在投资者和操纵股价的庄家博弈中，能确保投资者的资金远远大于庄家的资金。当股价不断往下跌时，投资者都有资金买进股票，而投资损失最小化。有了这个资金管理系统和数学模型能确保投资者可在任何一支股票上的任何一个价位买进股票都能做到投资风险降到零。当股价大跌，你的风险最小化，当股价上升投资者有足够多的资金，确保能跑赢大盘。

6、如何用1手买入法指导你投资

当你用基本面和价值投资理论选择一支可以建仓的股票如601328（交通银行）。投资者要计算你需要买入多少股票和留有多少现金。投资者首先要找出交通银行前期最高点的日期和最高点的价格。在该日买入1手（100股）。并选择下降通道的买卖参数。佛郎全自动交易软件可计算出你今天需要买进的股票数。这种建仓法已经规避了你的入市风险并把风险减到了零。当你建完仓后，你就可以用1/4买卖法每天进行买卖操作。

7、 1/4买卖数学模型

当投资者买进股票时，这支股票住上升。那么投资者如何把闲置的资金用上去呢？
图7是1/4买卖股票数学模型，当第一次买入股票时，股价就往上升，股价每上升4%时，你就必须卖出股票，卖出你手中股票的1/4，当股价在往上升4%，再卖出手中的股票的1/4，你手中总有3/4的股票在手上，股票单边上升，你的股票永远卖不完，你总可以卖到股价的最高点。

股票价格不可能永远上升，它一定会回调，当股价回调时，你又买回你原来卖出的股票，这时你可以加倍买回，你可加一倍买回，也可加几倍买回。如你在上升时在某一个价位你卖出500股。当股价跌回到这个价位的4%以下，你可加1倍买回(1 000股)，也可加2倍买回(1 500股)或X倍买回(X倍为500股)。

B. 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。

C. 什么叫股票模型

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。

股票模型：

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。
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。
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。

D. 如何构建一个能够有效预测股票价格变动的模型

• 收集和整理数据：要构建一个有效的预测模型，首先需要收集和整理大量的数据，包括历史股票价格、市场指数、公司财务报表、行业数据等。

• 选择合适的特征：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征作为输入数据。例如，可以选择市场指数、公司盈利情况、行业趋势等作为输入特征。

• 选择合适的模型：选择合适的模型来处理输入数据，例如线性回归模型、支持向量机模型、神经网络模型等。根据模型的性能表现和精度来选择银如卜合适的模型。

• 训练模型：使用历史数据进行模型的训练和调整，以提高模型的预测精度和性能。可以使用交叉验证和调参等方法来优化模型的锋穗性能。

• 预测未来价格变动：使用训练好的模型来橡竖预测未来股票价格变动，并进行验证和评估。如果模型的预测精度达到一定的水平，则可以使用该模型进行实际的股票投资决策。

需要注意的是，股票价格变动受多种因素影响，包括市场情绪、宏观经济因素、公司业绩、行业趋势等，因此构建一个有效的预测模型是非常复杂的，并且存在很大的风险。建议投资者在投资股票时要多方面考虑，不要只依赖单一的预测模型。

E. 股票估价中的股利固定增长模型数学推导问题

可以用两种解释来解答你的问题：第一种是结合实际的情况来解释，在解释过程中只针对最后的结论所得的式子P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)来进行讨论，但理论依据上会有点牵强；第二种是从式子的推导过程来进行相关的论述，结合相关数学理论来解释，最后解释的结果表明g>R时，P0取值应为正无穷且结果推导。

第一种解释如下：
这个数学推导模型中若出现g>=R的情况在现实中基本不会出现的。要理解这两个数值在式子中成立时必有g<R恒久关系要结合现实进行理解。
若股利以一个固定的比率增长g，市场要求的收益率是R，当R大于g且相当接近于g的时候，也就是数学理论上的极值为接近于g的数值，那么上述的式子所计算出来的数值会为正无穷，这样的情况不会在现实出现的，由于R这一个是市场的预期收益率，当g每年能取得这样的股息时，R由于上述的式子的关系导致现实中R不能太接近于g，所以导致市场的预期收益率R大于g时且也不会太接近g才切合实际。
根据上述的分析就不难理解g>=R在上述式子中是不成立的，由于g=R是一个式子中有意义与无意义的数学临界点。

第二种解释如下：
从基本式子进行推导的过程为：
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+……]
这一步实际上是提取公因式，应该不难理解，现在你也可以用g>=R时代入这个上述式子共扼部分(1+g)/(1+R)式子你就会发现(1+g)/(1+R)>=1，这样就会导致整个式子计算出来的数值会出现一个正无穷；用g<R时代入这个上述式子共扼部分(1+g)/(1+R)式子你就会发现0<(1+g)/(1+R)<1，这个暂不继续进行讨论，现在继续进行式子的进一步推导。
=[D0(1+g)/(1+R)]*[1-(1+g)^N/(1+R)^N]/[1-(1+g)/(1+R)](注：N依题意是正无穷的整数)
这一步实际上是上一步的一个数学简化，现在的关键是要注意式子的后半部分。若g=R，则(1+g)/(1+R)=1，导致1-(1+g)/(1+R)这个式子即分母为零，即无意义，从上一步来看，原式的最终值并不是无意义的，故此到这一步为止g=R不适合这式子的使用；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，把这个结果代入原式中还是正无穷；g<R这个暂不继续进行讨论，现在继续进行式子的进一步推导。
=[D0(1+g)/(1+R)]*[1-(1+g)/(1+R)]
这一步是十分关键的一步，是这样推导出来的，若g<R，得0<(1+g)/(1+R)<1，得(1+g)^N/(1+R)^N其极值为零，即1-(1+g)^N/(1+R)^N极值为1，即上一步中的分子1-(1+g)^N/(1+R)^N为1；若g>R是无法推导这一步出来的，原因是(1+g)/(1+R)>1，导致(1+g)^N/(1+R)^N仍然是正无穷，即1-(1+g)^N/(1+R)^N极值为负无穷，导致这个式子无法化简到这一步来，此外虽然无法简化到这一步，但上一步中的式子的后半部分，当g>R时，仍然有[1-(1+g)^N/(1+R)^N]/[1-(1+g)/(1+R)]这一个式子为正无穷，注意这个式子中的分子部分为负无穷，分母部分也为负值，导致这个式子仍为正无穷。
P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)
(注：从上一步到这里为止只是一个数学上的一个简单简化过程，这里不作讨论)
经过上述的分析你就会明白为什么书中会说只要增长率g<R，这一系列现金流现值就是：P0=D0(1+g)/(R-g)=D1/(R-g)。如果增长率g>R时，原式所计算出来的数值并不会为负，只会取值是一个正无穷，且g=R时，原式所计算出来的数值也是一个正无穷。

F. 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。

G. 股票数学模型有哪些

最经典的应该就是CAPM模型了，也叫资本资产定价模型。基本公式是：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)
其中：E(ri) 是资产i 的预期回报率
rf 是无风险利率
βim 是[[Beta系数]]，即资产i 的系统性风险
E(rm) 是市场m的预期市场回报率
E(rm)-rf 是市场风险溢价（market risk premium），即预期市场回报率与无风险回报率之差。

H. 如何利用统计模型预测股票市场的价格动态

预测股票市场的价格动态是证券市场的一项重要工作。统计模型可以帮助分析市场价格走势并预测行情。下面是一些常用的统计模型及其应用：
1.时间序列模型
时间序列模型可以对历史数据进行拟合并预测未来股价的波动趋势。常用的时间序列模型有ARIMA模型和GARCH模型。
2.多元回归模型
多元回归模型可以利用经济数据及公司财务数据等因返码素对股票价格进行建模预测。主要包括线性回归、逻辑回归与决策树等。
3.人工神经网络模型
人工神经网络模型可以模拟股票市场价格动漏蔽哪态的非线性关系。它能够自动学习、预测股票价格走势并较好地应对误差。
4.蒙特卡洛模拟模型
蒙特卡洛模拟模型可以模拟随机股价走势，通过估计大量随机走势下的收益与风险，帮助投资者做出更好的投资决策。
综上所述，利用统计模型预测股票市场的价格动态需要根据不同的应用场景选择不同的模型。同时，投资者应该充分了解市场背景以及数据特征，在建并此立合理的统计模型的基础上，结合自己的投资经验，制定出有效的股票投资策略。