1. 股票投資數學建模問題
風險最小就是相關系數之和最小的方案吧
投資回報率和風險的關系，就是收益期望和相關系數之間的函數
數學不好，只能亂說說了
2. 債券,股票,期貨三類金融市場資產定價模型的原理
債券，股票，期貨三類金融市場資產定價模型的原理：
1、資本資產定價模型中，所謂資本資產主要指的是股票資產，而定價則試圖解釋資本市場如何決定股票收益率，進而決定股票價格。
2、根據風險與收益的一般關系，某資產的必要收益率是由無風險收益率和資產的風險收益率決定的。
3、必要收益率等於無風險收益率加風險收益率。
4、資本資產定價模型的一個主要貢獻就是解釋了風險收益率的決定因素和度量方法。
3. 股票交易模型如何建立，怎麼驗證一個成功率高的交易
閃牛分析：轉載，僅供參考！
其實，我真的不想傷害你們脆弱的內心！
歷史經驗早已經驗證，任何機械式的，程序化的炒作方法，都是失敗的。
要不然，你以為李佛摩爾是怎麼死的？
股市裡有靈性！它會變化，每隔一段時間就自動產生變異。以前有用的圖形，技術手段，在某個時刻，突然就不好使了。但使用的人不知道，還認為自己多年養成的習慣，一貫使用的指標是驗證過的，千錘百煉的，給自己帶來巨額財富的……
於是，就悲劇了！
上一輪股災，有一位期貨大佬，三十億資金灰飛煙滅，跳樓了。他自己不單是期貨屆大佬，資本雄厚，而且，自己寫過期貨操盤的書籍，裡面就有這樣的論述:任何教條式的操作，最後，都不可避免的走向失敗！
可他自己卻犯了經驗主義錯誤！
不管是股票還是期貨外匯，只要是以方向，炒作為賺錢目的，最後都會出現「方法不靈」了，而這個時候，很容易讓你一次就裸奔！
我就看到市場里有很多的【纏迷】，口口聲聲說，【纏論】是世界上最無懈可擊的，最偉大的，最實用的炒股理論！
我說，艹，你懂幾個問題？你看過幾本著作？這些人平均股齡三年左右，過了五年都閉嘴了，破產了，賠光了！
(這就是學纏論的人，說出來的話，看看，嚇人不？)
這世界最偉大的理論就是傳銷和洗腦！明明賠的當褲子了，一樣興高采烈的告訴你:我發大財了！
金融交易，唯一經過時間驗證的理論，就是巴菲特「價值投資」，目前不但成功了，人還健康長壽！剩下的理論發明者，都沒走到最後，很多人晚年窮困潦倒，甚至自殺身亡！
價值投資，被時間證明有效，為啥大家不用，非要從系統、指標、均線中找機會？
因為，他是反人性的！沒有一定的社會閱歷，學識涵養，真的做不到！心魔難除啊！
這種金融交易，越走向成功，心魔越大，真就和修仙類似，法力越高，心魔越大，最後控制不住身死道消。很多人做了一輩子交易，明明做的不錯，可能突然間一段時間里，就會狀態全無，屢戰屢錯，甚至一敗塗地！
這世界沒有一勞永逸的所謂「交易系統」，沒有的。任何系統都需要人來操作，人都有心魔，逆境時有，順境時更有，不修心者，走不長！
4. 金融模型有哪些
金融模型就是跟據所收集的數據利用回歸分析做出一個影響所分析數據的公式，根據公式將數據帶入可以進行預測，在股市上的應用就是可以預測股市價格，在這方面比較好的軟體是SARS。
一、波動性方法
自從1952年Markowitz提出了基於方差為風險的*3資產組合選擇理論後，方差（均方差）就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便，易於使用，而且已經有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：
（1）把收益高於均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受；
（2）以收益均值作為回報基準，也與事實不符；
（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失，而金融市場中的「稀少事件」產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
風險價值模型產生於1994年，比較正規的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變數，F(x)是其概率分布函數，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布，組合中的證券數量不發生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。
因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態分布（如厚尾現象）及投資組合發生改變時表現不穩定。
三、靈敏度分析法
靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對於市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的「β」，在衍生工具市場「δ」等。靈敏度方法由於其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現實相符，是一種局部性測量方法；
（2）對產品類型的高度依賴性；
（3）不穩定性。如股票的「貝塔」系數存在不穩定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議；
（4）相對性。敏感度只是相對的比例概念，並沒有回答損失到底有多大。
5. 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。
6. 如何設計股票模型
股票模型 網路名片 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。 目錄概念股票建模建模過程股票模型的作用 編輯本段概念在這里引用數學模型的定義，也可以說，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。 編輯本段股票建模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。 編輯本段建模過程模型准備 ：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。 編輯本段股票模型的作用第一，能讓分析過程簡化，並讓復雜的分析過程通過數據表達出來。 第二，通過對模型的反復修正，能起到對個股的未來走勢起到預測效果。 第三，便於掌握股市行情。