⑴ 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
⑵ 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。
⑶ 计算股票价值的模型有哪些
常见的方法有三种：1.Discounted Cash Flow(DCF)折现法2.Dividend Discount Model（DDM）股息折现法3.Earning Growth Model（EGM）盈利成长法。
DCF法
DCF法，即现金流量折现法，通常是企业价值评估的首选方法。DCF法的步骤是:
1)确定未来收益年限T;
2)预测未来T年内现金流;
3)确定期望的回报率(贴现率);
4)用贴现率将现金流贴现后加总。
DDM法
就是以股息率为标准评估股票价值，对希望从投资中获得现金流量收益的投资者特别有用。可使用简化后的计算公式：股票价格=预期来年股息/投资者要求的回报率。
例如：汇控今年预期股息0.32美元（约2.50港元），投资者希望资本回报为年5.5%，其它因素不变情况下，汇控目标价应为45.50元。
盈利成长法
相对估值在操作上相对简单，在默认市场对同类股票估值正确的前提下，用不同的企业数据（账面股本价值，销售额，净利润，EBITDA等）乘以相应的乘数（乘数是由市场上同类股票的估值除以其相应的企业数据得出的）。
最为投资者广泛应用的盈利标准比率是市盈率（PE），其公式：市盈率=股价/每股收益。使用市盈率有以下好处，计算简单，数据采集很容易，每天经济类报纸上均有相关资料，被称为历史市盈率或静态市盈率。但要注意，为更准确反映股票价格未来的趋势，应使用预期市盈率，即在公式中代入预期收益。
由于未来因素具有不确定性，无论用绝对估值和相对估值得出的往往都是一个价格区间
的估值则相对简单。
股票估值分类
1.绝对估值
就是用企业数据结合市场利率能算出来的估值。具体思路就是将企业未来的某种流（经营所产生的流，股息，净利润等）用与其在风险，时间长度上相匹配的回报率贴现得到的价值。
2.相对估值
是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其它多只股票(对比系)进行对比，如果低于对比系的相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。
⑷ 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。
⑸ 请问高手有谁知道股票数学模型怎么做!
也不是上面那人说的那么玄，什么秘籍之类的，做股票数学模型，先问自己学过统计学，计量经济学没，学完了，再去CNKI里面找2篇文章来看看，然后就可以自己去找问题，比如：公司分红与送股对股价的影响？。然后找数据，然后建模型。上面说的只是流程，具体操作太复杂了，一般得一个结论都得费很久时间，而且每个人的的结论都不一样，里面的模型建立也是仁者见仁智者见智的，同时找数据也是一门艺术，数据没找对啥都完了
⑹ 股价和交易量，数学模型
1、在股价处于低位时，如果成交额和成交量放大，则股价上涨的可能性大；而在股价在高位时，如果成交额和成交量放大时要警惕主力出货。
2、股市谚语：天量天价，地量地价。意思是说，成交量和成交额创历史新高时，股价往往也会到顶；成交量和成交额非常小时，说明卖的人非常稀少，股价往往已经见底的。
3、股价上涨时量大，下跌时量小，则股价盘升的可能性大；股价上涨时量小，下跌时量大，则股价盘跌的可能性大。
⑺ 股票估价中的H模型是如何推导的
推导：如果股息增长率一直是gn，则股票内在价值是D0（1+gn）/(y-gn)，但在前2H的时间内，平均增长率是（ga+gn）/2，超出假设的增长率为（ga+gn）/2-gn=(ga-gn)/2，超出假设增长率的时间越长，对股票的价格影响越大，且呈正相关的关系。所以股票的内在价值为D0/(y-gn)*[（1+gn）+H*(ga-gn)]。
股票估价是通过一个特定技术指标与数学模型，估算出股票在未来一段时期的相对价格，也叫股票预期价格。
中文名股票估价股票估价股票估价是通过一个特定技术指方法第一种是根据市盈率估值.比第二种根据市净率估值
1估价方法
2估价模型
估价方法
第一种是根据市盈率估值.比如钢铁业世界上发达国家股市里一般是8-13倍的市盈率.所以通过这种估值方法可以得出一般钢铁企业的估值=业绩*此行业的一般市盈率.
第二种是根据市净率估值.比如一个资源类企业的每股净资产是4块，那么我们就可以看这类企业在资本市场中一般市净率是多少，其估价=净资产*此行业一般市净率.这种估价方法适合于制造业这类主要靠生产资料生产的企业.象IT业这类企业就明显不合适用此方法估值了.
估价模型编辑语音
股票估价的基本模型
计算公式为：
股票价值
估价
价值说明R——投资者要求的必要收益率
Dt——第t期的预计股利
n——预计股票的持有期数
零增长股票的估价模型
零成长股是指发行公司每年支付的每股股利额相等，也就是假设每年每股股利增长率为零。每股股利额表现为永续年金形式。零成长股估价模型为：
股票价值=D/Rs
例：某公司股票预计每年每股股利为1.8元，市场利率为10%，则该公司股票内在价值为：
股票价值=1.8/10%=18元
若购入价格为16元，因此在不考虑风险的前提下，投资该股票是可行的
二、不变增长模型
(1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。[例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5%的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)=1.89元。假定必要收益率是11%，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)/(0.11—0．05)]=1．89/(0．11—0．05)=31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。
(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。
三、多元增长模型多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值第二部分包括从时点T来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。因此，该种股票在时间点的价值(VT)可通过不变增长模型的方程
⑻ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
⑼ 关于股票的数学模型论文
有微观联系的股票择好期权定价
摘要:目前对于择好期权的定价研究,大多没有考虑原生资产收益率之间的微观联系,使得
定价结果可能偏离真实价值.基于此考虑,给出了两家具有微观联系的上市公司股票的数学模
型,在此模型基础上利用delta对冲推导出择好期权满足的PDE,通过计价单位转换的方法求
出择好期权的定价公式,分析了股票间微观联系对择好期权的价格影响.
关键词:定价模型;微观联系;择好期权
0引言
择好期权是多资产期权的一种,其价格取决于多种原生资产价格的变化.股票择好期权的持有人在
到期日有权取得股价表现最好的那只股票.例如,某投资人拟投资股票A和股票B,但他无法肯定未来
哪一只股票的回报更高.为此他购买一张择好期权,确保在期权到期日能取得两只股票的最佳回报,同
时可以规避因只购买一只股票所带来的风险.
目前对于择好期权的定价研究,大多只考虑原生资产收益率之间的宏观相关性,而忽视了它们可能
存在的微观的相关性,如上市公司之间互相持有股票,其股票价格必定相互影响,呈现齐涨共跌.忽略这
种微观的相关性,会使得定价结果可能偏离真实价值.文献[3]给出了n个风险资产Si(i =1,2,…,n)
都遵循几何布朗运动,且每个随机元dWi(i =1,2,…,n)互相独立情形下的择好期权的模型和定价公
式.该模型并未考虑到股票之间可能存在的微观联系对择好期权价格的影响.基于此考虑,本文作者给
出了两家具有微观联系的上市公司的股票的数学模型,同时考虑股票的宏观和微观相关性,并应用于择
好期权的定价问题.运用无套利原理推导出两资产择好期权所满足的方程,并给出择好期权的定价公
式.
1模型的建立
股票择好期权定价可看作是满足式(5)所示几何Brown运动下的一般股票择好期权定价.图1取参数
S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.2,ε2=0,ρ=0.5,两只股票有相同的初始价格与波动率,图2取
参数S1=10,S2=10,σ1=0.2,σ2=0.3,ε2=0,ρ=0.5,第二只股票的波动率高于第一只股票.可
以看到随着影响因子ε1的变化,股票择好期权的价格不断变化,但是正如式(15),V受影响因子,股票
价格,波动率,以及到期日的共同作用,而非影响因子的单调函数[5].
参考文献:
[1]BLACK F, SCHOLESM. The pricing of options and corporate liabilities[J]. Journal of Political Economy, 1973, 81,
637-654.
[2]姜礼尚,陈亚浙,刘西桓,等.数学物理方程讲义[M]. 2版,北京:高等教育出版社, 1986.
[3]姜礼尚.期权定价的数学模型和方法[M].北京:高等教育出版社, 2004.
[4]约翰·赫尔.期权、期货和其它衍生产品[M]. 3版,北京:华夏出版社, 1999.
[5]王正林,刘明.精通MATLAB 7[M].北京:电子工业出版社, 2006.
⑽ 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。