股票投資優化模型

⑴ 請詳述討論投資組合理論模型是否可在股票市場上應用且獲利

親詳細緒論額頭嘟嘟和理論模型是否可以在股票市場一應用的？獲利可以的。

⑵ 求助 關於股票投資組合優化模型

根據你對計劃的長短來進行才可以 沒有固定的模型。最基本的模型是低價長線分倉定期投資。到了該止盈的位置就拋出。長線無敵。10年經驗之談。

⑶ 股票投資估價如何理解:固定股利增長模型(戈登模型)中所說的,一般投資報酬率大於股利增長率

股票投資估價是要按照公司的業績進行估算的。

⑷ 如何利用多元統計模型來優化股票型投資基金的業績

這個問題有點復雜，多元統計模型太簡單了，市場行情在變化，回測的數據結果也未必適應未來行情

⑸ 寫出固定股利增長的股票股價模型,並指出該模型說明股票的價值取決於哪些因素

樓主沒有明確題目的原因，首先你是投資者想找股票投資組合呢，還是考試中出現這類題目？
總之呢，這是一個很費腦力人力智力的一個題目，如果考試的話，你就多研究一下，選出一個投資組合，然後分析它們的價值在哪裡，考試中重要的不是你的股票會不會漲，而是你的思路；
如果是做投資的話，估計沒人能回答得了，就算人家說了，你敢買嗎？

⑹ 計算機財務管理股票投資分析模型怎麼製作使用excel

State probability Stock a Stock b
1 0.1 0.1 0.08
2 0.2 0.13 0.07
3 0.2 0.12 0.06
4 0.3 0.14 0.09
5 0.2 0.15 0.08

並且這兩個投資組合A占總投資的40%，B占總投資的50%

要求：如何利用excel 計算得出 stock a + stock b 這兩個股票投資組合的方差，協方差，標准差，以及投資組合收益率。

希望有所幫助！！！
就算對我能有啟發的答案我也會給分的。

在網路文庫里有標準的！！

⑺ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。
量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。
量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。

⑻ 股票投資方案的模型或案例

只有券商自營盤或基金等超大資金才用模型並據此建立自動交易系統，他們的自動交易系統也是建立在股指期貨的基礎之上，和股票進行對沖，以免股票因為突發事件大起大落出現大的虧損。最說明問題的案例就是光大證券的烏龍手，據說是一個打掃衛生的"臨時工"擦了一下操盤手的鍵盤，一下子把農行拉到漲停。觸發其他超級機構的自動交易系統一起動作，大量買入銀行股，讓大盤一度接近漲停。

⑼ 量化交易都有哪些主要的策略模型

研究量化投資模型的目的是找出那些具體盈利確定性的時空價格形態，其最重要手段的概率取勝，最重要的技術是概率統計，最主要的研究方向是市場行為心理。那麼我們在選擇用於研究的參數時，也應該用我們的經驗來確定是否把某技術參數放進去，因為一般來說定性投資比較好用的參數指標對量化投資同樣適用。
量化投資區別於傳統定性投資的主要特徵在於模型。我打個比方，我們看病，中醫與西醫的診療方法是不同，中醫是望、聞、問、切，最後判斷出的結果，很大程度上基於中醫的經驗，主觀定性程度大一些；西醫就不同了，先要病人去拍片子、化驗等，這些都要依託於醫學儀器，最後得出結論，對症下葯。中醫對醫生的經驗要求非常高，他們的主觀判斷往往決定了治療效果，而西醫則要從容得多，按事先規定好的程序走就行了。量化投資就是股票投資中的西醫，它可以比較有效地矯正理智與情緒的不兼容現象。
量化投資的一般思路：選定某些技術指標（我們稱之為參數，往往幾個組成一組），並將每一個參數的數據范圍進行分割，成幾等份。然後，用計算機編程寫出一段能對這些參數組對股票價格造成的影響進行數據統計的程序，連接至大型資料庫進行統計計算，自動選擇能夠達到較高收益水平的參數組合。但是選出這些參數組後還不能馬上應用，因為這里涉及到一個概率陷阱的問題，比如說，有1到100這一百個數字放在那裡，現在讓你選擇，請問你選到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果較幸運你選到了100並不能說明你比別人聰明，而是概率的必然。所以，在進行統計時要特別關注統計的頻率與選出的結果組數量之間的關系。在選出符合要求的參數組後我們還應留出至少三年的原始市場數據進行驗證，只有驗證合格後才能試用。

量化投資原始數據策略：我們選用96年後的市場數據，因為96年股市有過一次交易政策改革（你可以自己查詢了解一下），為了不影響研究結果我們不採納96年以前的數據進資料庫。 量化投資研究的硬設備：高計算性能電腦，家用電腦也可以，不過運算時間會很長，我曾經用家用電腦計算了三個月時間才得到想要的數據。
統計方法：可以選用遺傳演算法，但我在這里陪大家做的是比較簡單的模型，所以採用普通統計方法就可以了。
用於量化研究的軟體：我採用的是免費的大型資料庫MYSQL，ASP網路編程語言，以及可以設置成網路伺服器的旗艦版WIN7操作系統。