用數學研究股票歷史

① 數學最高境界是股市預測嗎

當然不是了。
數學研究的領域非常寬，還有純數學，不區分具體實踐領域。
但股市預測的最高境界，可以說藉助數學方式達到。
如果能夠憑借數學，准確預報此刻後面的價格，豈不是實現了對未來的穿越，財富盡在掌中了嗎？！
這方面的努力一直在進行中，而且有很多成果，雖然不是關於以後某時刻的具體價格預測，但對於提高投資收益是有幫助的。
比如，投資組合理論，創立者還獲得了諾獎，該理論藉助數學方法框定了投資收益與風險的邊界，使股票投資納入了數學的計量時代。
比如各種擺動指標，均線系統都是數學輔助手段，協助分析的。
比如各種估值模型，各種比率，都是結合具體股票，或進行股票之間優劣比較的工具，給出股票的安全級別。
但是股票波動的不確定性，是他的基本屬性，具有不可完全確定的特點。
就像天氣預報，很難對具體時點做出誤判。
西遊記裡面的天庭下旨，某時某刻下雨，下多少，是龍王能做到的。
但在現實中，天氣也有不可完全預測性，這是基本屬性。
盡管如此，股市預測的數學研究仍在推進，力圖幫助人們提高決策效率，優化市場資源配置。

② 用數學工具預測股票漲跌靠譜么

技術分析法只有三個基本假設：1.市場行為涵蓋一切信息 2.價格沿趨勢移動 3.歷史會重演
每一個技術指標都是一部數學模型，他解釋的是。從前這樣的時候曾經是這樣的，那麼現在這樣也有可能這樣……
沒補數學模型的創設都有著不同的依據，有的根據量價關系來的，有的根據量比來的，沒個指標側重點都是不同的，有些時候他們之間是需要相互印證的，不過我們有中國特色的股市，還是意外事件天災人禍比較多，不能完全依賴指標啥的，530啥指標也測不出來

③ 股票和數學有什麼關系

一，股票和數學的關系：
1.
和數學有關系但並不是絕對服從關系
2.
首先，技術指標的編寫，需要數學
3.
其次，在做基本面分析，然後進行股票估值時
需要用數學知識建立模型，然後計算出其理論價值，作為投資的參考。
4.
最後，在計算一些常用的漲跌幅等一般應用上需要數學知識
之所以說不是絕對服從數學，是因為，任何即使指標，股票估價模型都不可能准確計算出股票的自身價值，因為未來有很多不確定因素，而這些不確定因素不能在模型中現，所以股票投資不要迷信數學等理論股票模型的結果，要根據經驗，和很多方面的知識去判斷，股票是否有價值去買。

④ 如何利用歷史數據來預測一隻股票的走勢（只做理論思考）

說點簡單點的，但實用性並不算太強的一個思路給你參考一下吧！
可從長期走勢看，也就是之前的歷史走勢是如何的，在過去的一年裡走勢整體來說是下跌的還是上漲的，還是震盪盤整的！還是先跌後漲的！
如果是整體下跌的，那連續下跌一年，那未來就相對肯定會出現一輪上漲，且風險較低利益較大。只是需要耐心去等待啟動！
如果是震盪盤整，那就要看震盪盤整前是下跌的還是上漲的，如果是下跌的，那這盤整結束後也很大可能出現一輪上漲！如果震盪盤整前是上漲的，那就要看連續漲幅有多大，如果超過100%，那這個震盪盤整結束後那很大可能會是下跌的！
理論上，一個走勢對應多個可能，而這多個可能還可衍生出其它多種可能，所以，思路就是這樣，就不詳細給你講了！ 你分給得太少，哈哈！

⑤ 股權溢價之謎的古典理論

(一)在完全理性的基礎上引入更加復雜的效用函數
1.「無風險利率之謎」。由於在Mehra—Prescott模型中要解決風險溢價難題，相對風險厭惡系數必須很高，而這顯然是不可能的，因此Weil(1989)l率先對投資者的期望效用函數進行修正來解釋股權溢價之謎，在這種效用函數下，投資者的消費跨期替代彈性是一個常數，並且與投資者的相對風險厭惡系數無關，然而這種模型的最終的結果卻顯示Weil不僅沒有解決股權溢價之謎，反而提出了一個「無風險利率之謎」，即市場中的無風險利率水平與理論值相比，明顯偏低。
2.廣義期望效用。Epstein and Zin(1991)在Weil的研究基礎上，對效用函數進行了進—步的修正，在原有的函數形式中加入了對投資者一階風險厭惡態度的設定，認為市場上的股權溢價水平不應該直接與收益率相關，而應該與收益率的波動程度相關。Epstein and Zin打破風險厭惡系數與消費跨期替代彈性之間的緊密聯系，把二者分離開來，提出「廣義期望效用GEU」。
3.習慣形成。Constantinides(1990)首先將習慣形成引入效用函數，假定效用函數不僅受當期消費而且也受過去消費的影響。習慣效應是時間不可分的，引入習慣效應後，個體對短期消費的減少更加敏感，從而較小的風險厭惡系數可以同較高的股權溢價相容。Abel(1990)對前一種方法進行修正，定義消費效用與人均消費是相連的。個體效用不僅同他自己的消費有關，還受到社會平均消費水平的影響，由於股票可能產生負的收益，將會導致個人相對於他人消費的下降，個人不願意持有股票，再加上人均消費隨時間是上升的，引致對債券的需求，因而可以一定程度上解決「無風險利率之謎」。
Campbell and Coehrane(1999)將未來由於經濟衰退導致消費水平可能降低的概率作為一個狀態變數引入習慣形成理論，認為當衰退的概率增加時，投資者的風險厭惡增加，從而要求更高的風險溢價。另外由於消費下降，預防動機導致對債券需求增加，無風險利率下降。
(二)在傳統效用函數的基礎上引入非理性
1.災難性狀態與倖存偏差。Reitz(1988)加入令消費大量下降的小概率事件(如戰爭)，在這種情形下，他發現很小概率的災難性事件的存在會加大無風險利率和股票回報率之間的差距，無風險利率遠小於股票收益率，從而產生一個較大的股權溢價。
Brown，Goetzmanann and Ross(1995)通過引入倖存偏差，試圖斷定倖存偏差對風險溢價估計的潛在影響，他們提出了一個股票價格的數學模型，模型中包含了一個關鍵性的價格水平，如果股價跌落到關鍵價格水平以下，就會發生市場崩潰並且交易停止。研究結果表明，如果以市場達到關鍵價格水平為條件，那麼從未達到這一關鍵水平的市場上的股權風險溢價要遠遠高於不以這一價格水平為條件的市場上的溢價。事實上這兩種解釋缺乏可驗證性。
2.非理性預期(distorted belief)。Cecchetti，Lam and Mark(CLM)(2000)通過與Campbell and Cochrane(CC)(1999)的理性預期相比較，提出用非理性預期的方法來解釋股權溢價。CC根據「Hansen—Jagannathan bound「，認為如果把夏普比率與正確的邊界相比，那麼股權溢價之謎就會消失，並且由於理性預期，夏普比率一定是無偏的，而CLM則認為基於歪曲理念下的夏普比率小於理性預期下的夏普比率，由於人們未來的預測對擴張過程是悲觀的，而對收縮過程是樂觀的，預期的夏普比率在擴張時比實際數據低，而在收縮時則比實際數據高。因而夏普比率在歪曲理念下是有偏的，而且這個偏差在擴張時為正，在收縮時為負。實證的結果表明更支持CLM。
(三)市場摩擦
1.特殊的和不可保險的收人風險。Heaton and Lucas(1996，1997)認為由於勞動收入的風險是不可保障的，因而要求一個高的股權溢價作為補償，他們才願意持有股票。Constantinides and Duffle(1996)則通過引入一種新的特殊型風險形式來解釋所觀察到的風險溢價，假設壞年景時市場衰落，與勞動收入相關的特殊性風險上升，並且投資者資產組合價值下跌。由於害怕這種雙重的厄運，人們就更不願意持有股票，這樣要想吸引他們持股就得有更高的風險溢價。
2.借款約束。 Constantinides，Donaldson and Mchra(1998)用生命周期的特徵來研究資產定價，認為股票定價主要由中年投資者來決定。年輕人通過未來工資的抵押來投資股票卻受到借款約束的限制，中年人消費的變化主要來自於金融資產的變化，從而要求高的股票回報來持有股票。如果放鬆借款約束，年輕人購買股票，股價上升，相應的債券價格下降，從而提高債券收益率，而中年人資產組合由投資股票轉向債券，又導致債券價格的上升，相應的股票收益率增加，二者相反方向的變化，同時提高了股票和債券的收益。因而溢價縮小，同時無風險利率之謎又出現了。
Kogan，Makarow and Uppal(2003)通過有借款約束的經濟均衡分析夏普比率與無風險利率之間的聯系。分析的結果表明：有借款約束的經濟中股票收益的夏普比率相對高，而無風險利率相對低。並且對比有約束的異質代理人經濟與無約束的異質代理人經濟，發現施加借款約束，增加了夏普比率和降低了無風險利率。進一步，他們發現無約束的異質代理人經濟遭受和有CRRA偏好的同質代理人經濟一樣的限制，也即夏普比率與無風險利率之間的緊密聯系，而在有約束的經濟中則不是這樣。
3.流動性溢價。Ravi and Coleman(1996)從交易服務的角度考慮，除法定貨幣外，還有許多其它資產如短期國債、貨幣市場共同基金等也可以促進交易，從而影響回報率。由於債券具有促進交易的功能，個體擁有債券不僅可以獲得無風險利率回報，還可以帶來便利交易。債券的這一功能使得個體對債券的需求上升，無風險利率下降，而股票不能帶來交易便利，所以股票和債券的期望收益率差上升。
4.基於錯誤的解釋。Dw Long et aL.(1990)提出由於股息產生過程被錯誤的、隨機的、或噪音交易者的影響而引入經濟中，因此風險很大，從而產生了一個高的股權溢價。Glassman and Hassett(1999)認為投資者和專家建議者由於把短期波動性與長期風險相混淆而誤測股票的風險，投資者漸漸會認識到股票投資保證了高的長期收益而基本上沒有附加的風險。
5.稅收。McGrattan and Prescott(2001)考慮基於稅率的變化，因而他們解釋股權溢價而非股權風險溢價。他們認為二戰以後股權溢價不是謎，由於自1960年以來，美國的公司稅率幾乎沒有變化，而個體收入稅率下降顯著，且稅率的下降絕大部分是不可預測的，這導致股票價格產生了大的非預期的增加。因此由於所得稅率的大量下降和避稅機會的增加，粗略的估計導致1960—2000年股票價格由此而翻了一番，相應的股票回報率也顯著提高，進而導致事後的股票收益大於債券收益。
6.信息。Gollier and Sehlee(2003)運用標准兩期模型，來考慮信息對股權溢價和無風險利率的效應。他們認為，如果經濟學家未發現一些投資者所擁有的私人信息，則無風險利率之謎就不能解釋，如果經濟學家擁有未被投資者所運用的信息，則無風險利率之謎容易解決。
(四)GDP的增長和資產組合的保險
Faugere and Erlach(2003)通過理論和實證來說明，從長遠來看，股權溢價有兩個交替的解釋：GDP增長和短期的資產組合動機。首先，他們從理論上證明 GDP增長影響股票和資產的期望收益，隱含著影響公司債務的收益，沿著這種方法形成了一個在很多公司金融教材中出現的標准可持續增長宏觀均衡公式來證明長期的平均股票收益。長期的平均股票收益依賴於人均GDP的增長和股份再購買的凈收入保留率。一旦主要的宏觀經濟和金融參數被投入，便與 S&P500(1926—2001)的數學平均的歷史數據相匹配，進一步驗證歷史的股權溢價。他們最後得出結論長期平均股票收益取決於人均GDP增長和收入保留率，最重要的決定是GDP的增長。股權溢價與短期證券組合保險的動機是一致的，股權溢價近似於投資者投資1美元於股票市場的看跌期權，來對每年市場的波動性導致的向下的風險進行保險。
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股權溢價之謎的行為金融學解釋
(一)短視性損失厭惡
Benartzi and Thaler(BT)(1995)基於Kahneman and Tversky(1997)的預期理論，提出投資者如何偏好在國庫券和股票之間分配其金融賬戶，即人們在選擇投資組合時，會對每一種資產計算其潛在的收益和損失，然後選擇期望效用最高的那一個。
由於投資者對其證券組合的可能損失存在著厭惡心理，因此會格外的關注其資產組合的安全性，這種關注使得投資者頻繁的對其證券組合進行著績效評價，由於股票價格具有較大的波動性，暫時性損失的概率要遠遠高於債券，頻繁的績效評估，會使投資者越來越多的感受到股票資產上所發生的損失，從而降低股票對投資者的吸引力。只有當股市上的長期平均收益維持在較高水平時，投資者才會將股票和債券看作是可替代的。也即在短視性損失厭惡理論條件下，股市上存在的高水平股權溢價只是維持股票和債券兩種資產之間均衡關系的必要前提，股權溢價之謎不能稱之為「謎」。
(二)股票收益的動態均衡模型
由於BT主要從單期角度對投資者的投資組合選擇問題進行研究，Barberis，Huang and Santos (BHS)(2001)構建了包含跨期消費在內的均衡股票收益模型。BHS認為投資者損失厭惡的程度隨著其前期投資績效的改變而改變，當投資者存在前期收益時，在新的虧損沒有超過已有收益之前，投資者的損失厭惡程度較一般水平有所降低，一旦新發生的虧損超過了已有收益，或是前期本來就存在著一定的虧損，投資者的損失厭惡將呈現一種急劇上升的趨勢，虧損越多，投資者的損失厭惡程度也就越高，正是由於這種損失厭惡態度的變化，使得股市上產生了較高的股權溢價。因此BHS模型對市場高股權溢價現象的解釋是以投資者損失厭惡態度的變化進行的，而投資者損失厭惡態度的變化取決於前期的投資績效，而不是由投資者的消費來推動的，因此，BHS模型在解釋高股權溢價現象的同時，仍然將市場上的無風險利率維持在一個較為穩定的低水平上，從而實現了模型與數據的吻合。
(三)失望厭惡
失望厭惡最早由Gul(1991)提出，之後Ang、Bekaert和Liu(2002)以該理論為基礎，對美國市場上的高股權溢價現象進行了解釋。
由於在傳統的金融理論條件下，投資者的資產持有狀況主要取決於三個因素：風險資產的收益狀況，市場上的無風險收益水平以及投資者的相對風險厭惡程度，由於風險資產和無風險資產的收益狀況都是由市場客觀決定的，因此，唯一影響投資者決策的主觀因素就是投資者的相對風險厭惡水平，這種過於單一的因素考慮也正是導致傳統理論無法解釋股權溢價之謎的原因所在。在傳統理論的分析框架下，Ang、 Bekaert和Liu對此進行了修正，加入了對投資者失望厭惡心理的考慮，從而使對投資者最終資產組合的影響因素變成了五個，除了原有的三種影響因素外，還加入了表示投資者失望厭惡程度的失望厭惡系數，以及參照水平即在確定條件下能夠產生與投資者所持證券組合相同效用的財富水平。失望厭惡系數的大小決定了投資者對待失望和滿足兩種投資結果時的態度差異，參照水平是由投資者的效用函數內生決定的，並且隨著投資者財富水平的變化而變化，這也是失望厭惡理論不同於損失厭惡理論的一點重要差異。這種靜態的失望厭惡理論認為，由於股票收益的波動性較大，極易帶來當前收益與參照水平的偏離，這種偏離的程度越高，尤其是負向的偏離越大，投資者對股票就越感到失望，從而減少對股票資產的持有數量。然而這種模型雖然簡單，但缺乏實際意義、
假設在1925年你擁有$1000,由於擔心股票的風險,你決定投資於政府債券,到1995年12月31日,你將擁有$12720(年收益率為 3.7%).如果是投資於股票,你將擁有$84200(年收益率為10.1%),是債券投資的66倍.兩種投資收益率的差距為6%,這是一個很大的收益差.股票投資和無風險投資的收益率差稱為股權溢價,上述6%的股權溢價無法用標準的資產定價模型解釋,被稱為股權溢價之迷.股權溢價之迷就是為什麼股票投資和無風險投資的收益率差別會這么大.根據(7)式,股權溢價取決於兩個因素:相對風險厭惡系數(風險價格),超額收益與消費增長率的協方差(風險).美國的歷史數據表明消費增長率是很平穩的,所以超額收益與消費增長率的協方差很小,因此那麼高的股權溢價只能夠用相當高的風險厭惡系數來解釋。

⑥ 為什麼很多股票操盤手都是讀數學專業出身的，數學跟做股票有什麼內在的聯系

概率論，量化分析，邏輯分析。數學系的專長

⑦ 大學數學里學習的概率論和數理統計對於研究股票市場變化有何實踐上的應用。

我認為基礎理學學科中
物理學
尤其是機械力學
對於把握行情最有幫助
物理學是自然哲學
是解釋宇宙萬物規律的學科
我上學時物理很牛
不上學時炒股也比較牛
:)

⑧ 用數學方法能預測中國股市嗎

一個能玩轉中國股市的人，決不是靠幾個數學技術指標，他還應該有一個敏銳的頭腦，和一個良好的心態！

⑨ 股市與數學的關系

研究世界各國股市漲幅與房地產漲幅的數學關系式，也發現兩者之間呈現平方關系。

⑩ 在中國炒股，用數學方法預測股市能賺錢嗎

分析（預測）歸分析，操作歸操作。單是建立在分析和統計層面很難賺大錢。
股票涵蓋范圍太廣泛，用不同方法來分析股市，實質就從不同的角度來研究股價漲跌規律。
而數理是從其中一個角度研究規律性。研究得再深入（比如華爾街火箭專家設計的模型）都是概率問題。
所以可以解析很多經濟學家~數學家之類的專才，也不能在股市上賺錢，這是因為他們只捉到股市其中一些因素，而股市專業是包含很大范圍的，要全才（包括心理素質）才能成為贏家。