⑴ 股票問題 用MATLAB做數學建模
%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
你說的低於和高於我理解成小於等於與大於等於了,不對的話在函數最後一行自己改
⑵ 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。
⑶ 計算股票價值的模型有哪些
常見的方法有三種：1.Discounted Cash Flow(DCF)折現法2.Dividend Discount Model（DDM）股息折現法3.Earning Growth Model（EGM）盈利成長法。
DCF法
DCF法，即現金流量折現法，通常是企業價值評估的首選方法。DCF法的步驟是:
1)確定未來收益年限T;
2)預測未來T年內現金流;
3)確定期望的回報率(貼現率);
4)用貼現率將現金流貼現後加總。
DDM法
就是以股息率為標准評估股票價值，對希望從投資中獲得現金流量收益的投資者特別有用。可使用簡化後的計算公式：股票價格=預期來年股息/投資者要求的回報率。
例如：匯控今年預期股息0.32美元（約2.50港元），投資者希望資本回報為年5.5%，其它因素不變情況下，匯控目標價應為45.50元。
盈利成長法
相對估值在操作上相對簡單，在默認市場對同類股票估值正確的前提下，用不同的企業數據（賬面股本價值，銷售額，凈利潤，EBITDA等）乘以相應的乘數（乘數是由市場上同類股票的估值除以其相應的企業數據得出的）。
最為投資者廣泛應用的盈利標准比率是市盈率（PE），其公式：市盈率=股價/每股收益。使用市盈率有以下好處，計算簡單，數據採集很容易，每天經濟類報紙上均有相關資料，被稱為歷史市盈率或靜態市盈率。但要注意，為更准確反映股票價格未來的趨勢，應使用預期市盈率，即在公式中代入預期收益。
由於未來因素具有不確定性，無論用絕對估值和相對估值得出的往往都是一個價格區間
的估值則相對簡單。
股票估值分類
1.絕對估值
就是用企業數據結合市場利率能算出來的估值。具體思路就是將企業未來的某種流（經營所產生的流，股息，凈利潤等）用與其在風險，時間長度上相匹配的回報率貼現得到的價值。
2.相對估值
是使用市盈率、市凈率、市售率、市現率等價格指標與其它多隻股票(對比系)進行對比，如果低於對比系的相應的指標值的平均值，股票價格被低估，股價將很有希望上漲，使得指標回歸對比系的平均值。
⑷ 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。
⑸ 請問高手有誰知道股票數學模型怎麼做!
也不是上面那人說的那麼玄，什麼秘籍之類的，做股票數學模型，先問自己學過統計學，計量經濟學沒，學完了，再去CNKI裡面找2篇文章來看看，然後就可以自己去找問題，比如：公司分紅與送股對股價的影響？。然後找數據，然後建模型。上面說的只是流程，具體操作太復雜了，一般得一個結論都得費很久時間，而且每個人的的結論都不一樣，裡面的模型建立也是仁者見仁智者見智的，同時找數據也是一門藝術，數據沒找對啥都完了
⑹ 股價和交易量，數學模型
1、在股價處於低位時，如果成交額和成交量放大，則股價上漲的可能性大；而在股價在高位時，如果成交額和成交量放大時要警惕主力出貨。
2、股市諺語：天量天價，地量地價。意思是說，成交量和成交額創歷史新高時，股價往往也會到頂；成交量和成交額非常小時，說明賣的人非常稀少，股價往往已經見底的。
3、股價上漲時量大，下跌時量小，則股價盤升的可能性大；股價上漲時量小，下跌時量大，則股價盤跌的可能性大。
⑺ 股票估價中的H模型是如何推導的
推導：如果股息增長率一直是gn，則股票內在價值是D0（1+gn）/(y-gn)，但在前2H的時間內，平均增長率是（ga+gn）/2，超出假設的增長率為（ga+gn）/2-gn=(ga-gn)/2，超出假設增長率的時間越長，對股票的價格影響越大，且呈正相關的關系。所以股票的內在價值為D0/(y-gn)*[（1+gn）+H*(ga-gn)]。
股票估價是通過一個特定技術指標與數學模型，估算出股票在未來一段時期的相對價格，也叫股票預期價格。
中文名股票估價股票估價股票估價是通過一個特定技術指方法第一種是根據市盈率估值.比第二種根據市凈率估值
1估價方法
2估價模型
估價方法
第一種是根據市盈率估值.比如鋼鐵業世界上發達國家股市裡一般是8-13倍的市盈率.所以通過這種估值方法可以得出一般鋼鐵企業的估值=業績*此行業的一般市盈率.
第二種是根據市凈率估值.比如一個資源類企業的每股凈資產是4塊，那麼我們就可以看這類企業在資本市場中一般市凈率是多少，其估價=凈資產*此行業一般市凈率.這種估價方法適合於製造業這類主要靠生產資料生產的企業.象IT業這類企業就明顯不合適用此方法估值了.
估價模型編輯語音
股票估價的基本模型
計算公式為：
股票價值
估價
價值說明R——投資者要求的必要收益率
Dt——第t期的預計股利
n——預計股票的持有期數
零增長股票的估價模型
零成長股是指發行公司每年支付的每股股利額相等，也就是假設每年每股股利增長率為零。每股股利額表現為永續年金形式。零成長股估價模型為：
股票價值=D/Rs
例：某公司股票預計每年每股股利為1.8元，市場利率為10%，則該公司股票內在價值為：
股票價值=1.8/10%=18元
若購入價格為16元，因此在不考慮風險的前提下，投資該股票是可行的
二、不變增長模型
(1)一般形式。如果我們假設股利永遠按不變的增長率增長，那麼就會建立不變增長模型。[例]假如去年某公司支付每股股利為1.80元，預計在未來日子裡該公司股票的股利按每年5%的速率增長。因此，預期下一年股利為1.80×(1十0.05)=1.89元。假定必要收益率是11%，該公司的股票等於1．80×[(1十0．05)/(0.11—0．05)]=1．89/(0．11—0．05)=31．50元。而當今每股股票價格是40元，因此，股票被高估8．50元，建議當前持有該股票的投資者出售該股票。
(2)與零增長模型的關系。零增長模型實際上是不變增長模型的一個特例。特別是，假定增長率合等於零，股利將永遠按固定數量支付，這時，不變增長模型就是零增長模型。從這兩種模型來看，雖然不變增長的假設比零增長的假設有較小的應用限制，但在許多情況下仍然被認為是不現實的。但是，不變增長模型卻是多元增長模型的基礎，因此這種模型極為重要。
三、多元增長模型多元增長模型是最普遍被用來確定普通股票內在價值的貼現現金流模型。這一模型假設股利的變動在一段時間內並沒有特定的模式可以預測，在此段時間以後，股利按不變增長模型進行變動。因此，股利流可以分為兩個部分。第一部分包括在股利無規則變化時期的所有預期股利的現值第二部分包括從時點T來看的股利不變增長率變動時期的所有預期股利的現值。因此，該種股票在時間點的價值(VT)可通過不變增長模型的方程
⑻ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用python：金融想法->數據處理->模型回測->模擬交易->業績歸因->模型修正。
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
⑼ 關於股票的數學模型論文
有微觀聯系的股票擇好期權定價
摘要:目前對於擇好期權的定價研究,大多沒有考慮原生資產收益率之間的微觀聯系,使得
定價結果可能偏離真實價值.基於此考慮,給出了兩傢具有微觀聯系的上市公司股票的數學模
型,在此模型基礎上利用delta對沖推導出擇好期權滿足的PDE,通過計價單位轉換的方法求
出擇好期權的定價公式,分析了股票間微觀聯系對擇好期權的價格影響.
關鍵詞:定價模型;微觀聯系;擇好期權
0引言
擇好期權是多資產期權的一種,其價格取決於多種原生資產價格的變化.股票擇好期權的持有人在
到期日有權取得股價表現最好的那隻股票.例如,某投資人擬投資股票A和股票B,但他無法肯定未來
哪一隻股票的回報更高.為此他購買一張擇好期權,確保在期權到期日能取得兩只股票的最佳回報,同
時可以規避因只購買一隻股票所帶來的風險.
目前對於擇好期權的定價研究,大多隻考慮原生資產收益率之間的宏觀相關性,而忽視了它們可能
存在的微觀的相關性,如上市公司之間互相持有股票,其股票價格必定相互影響,呈現齊漲共跌.忽略這
種微觀的相關性,會使得定價結果可能偏離真實價值.文獻[3]給出了n個風險資產Si(i =1,2,…,n)
都遵循幾何布朗運動,且每個隨機元dWi(i =1,2,…,n)互相獨立情形下的擇好期權的模型和定價公
式.該模型並未考慮到股票之間可能存在的微觀聯系對擇好期權價格的影響.基於此考慮,本文作者給
出了兩傢具有微觀聯系的上市公司的股票的數學模型,同時考慮股票的宏觀和微觀相關性,並應用於擇
好期權的定價問題.運用無套利原理推導出兩資產擇好期權所滿足的方程,並給出擇好期權的定價公
式.
1模型的建立
股票擇好期權定價可看作是滿足式(5)所示幾何Brown運動下的一般股票擇好期權定價.圖1取參數
S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.2,ε2=0,ρ=0.5,兩只股票有相同的初始價格與波動率,圖2取
參數S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.3,ε2=0,ρ=0.5,第二隻股票的波動率高於第一隻股票.可
以看到隨著影響因子ε1的變化,股票擇好期權的價格不斷變化,但是正如式(15),V受影響因子,股票
價格,波動率,以及到期日的共同作用,而非影響因子的單調函數[5].
參考文獻:
[1]BLACK F, SCHOLESM. The pricing of options and corporate liabilities[J]. Journal of Political Economy, 1973, 81,
637-654.
[2]姜禮尚,陳亞浙,劉西桓,等.數學物理方程講義[M]. 2版,北京:高等教育出版社, 1986.
[3]姜禮尚.期權定價的數學模型和方法[M].北京:高等教育出版社, 2004.
[4]約翰·赫爾.期權、期貨和其它衍生產品[M]. 3版,北京:華夏出版社, 1999.
[5]王正林,劉明.精通MATLAB 7[M].北京:電子工業出版社, 2006.
⑽ 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。