股票风险投资建模

Ⅰ 推荐一本讲股票投资和风险投资的好书吧投资股票和风险投资需要先学什么一共需要学什么啊

投资的书籍浩如烟海没人能告诉你一共需要学多少，没有人有学完的一天，都是每天在学习，在改进自己的知识体系。我入门看的是股市基础知识入门，先学会各个指标的含义吧，然后根据自己的性格跟习惯选择方向再专攻吧

Ⅱ 股票投资数学建模问题

风险最小就是相关系数之和最小的方案吧
投资回报率和风险的关系，就是收益期望和相关系数之间的函数
数学不好，只能乱说说了

Ⅲ 风险投资都包括哪些（详细点），例如股票之类的！

★ 投资者对股票看法（主要是对股票收益的预期）的变化所引起的大多数普通股票收益的易变性，称为市场风险。 ☆ 各种政治的、社会的和经济的事件都会对投资者的态度产生影响，投资者会根据他们自己对这些事件的看法作出判断和反应。市场风险常引发于某个具体事件，但投资者作为一个群体的情绪波动往往导致滚雪球效应。几种股票的价格上升可能带动整个股市上升，而股市的最初下跌可能使很多投资者动摇，在害怕蒙受更大损失的心理支配下，大量抛售股票，使股市进一步下跌，最后发展到整个股市狂跌，使千百万股票投资者蒙受重大损失。１９８７年１０月１９日及其以后几天中的世界股市暴跌，就是一个例子，提起"黑色星期一"，至今仍使许多人谈虎色变。 ★ 通股票的长期投资者来说，市场风险相对不那么重要，虽然股票的市场价格大起大落也会使人不安，但如果一个投资者打算相对长期（一般指１０年以上）持有股票，那么每周、每月甚至每年的价格波动对他来说就不那么重要了。 如果对一种股票可能拥有多长时间不能确定，或者存在着随时必须卖出股票的可能性时，股票市场价格波动的程度就变得极端重要。 ★ 非系统风险是总风险中对一个公司或一个行业是独一无二的那部分风险。管理能力、消费偏好、罢工之类的因素造成一个公司利润的非系统变动。非系统因素基本独立于那些影响整个股票市场的因素。由于这些因素影响的是一个公司或一个行业，因此只能一个公司一个行业地研究它们。因非系统风险仅涉及某个公司或某个行业的股票，所以，投资者可以通过审慎的投资选择来减少甚至避免非系统风险。

Ⅳ 深交所买卖股票算不算风险投资为什么急求，考试用~

股市都是一个高风险高损益的投机投资市场。股票交易的风险来自于它的不确定因数太多。
股市风险的第一个来源：心态！结合个人的实战操作，亏损90%是来源于心态烦燥时的操作！当一个人心态烦燥时，什么技术、纪律、原则统统抛到脑后了，此时的任何行为都是非理性行为，情绪已经完全左右了你的意志，从而控制了你的操作。从某种程度上讲，股市博的就是心理素质。
股市交易的第二大风险是系统性风险。股市的系统性即市场风险，是不可控制风险，它随着国家政策、经济景气度、法律监管环境、行业发展状况等变化，体现在股市上就是股市步入下降通道。
股市交易的第三大风险是技术风险。技术风险主要是选股、买点和卖点的确定。因个人的交易风格不同，因此技术风险也不尽相同。

Ⅳ 风险投资和买股票有什么区别

股票本身就是一种风险资产，也属于风投的一种，任何投资都是有风险的。

Ⅵ 股票怎么规避投资风险怎样产生最大效益

炒股需注意以下几个方面： 第一、只能用闲钱炒股，这样心态就不容易受到股市的涨跌所打乱，才能保持较好的心态，冷静观察，踏准市场节奏。若将全部资金投入到股市中，甚至去融资炒股，那炒股就变成豪赌，就很难保持有好的心态，继而就会出现追涨杀跌的操作，而踏错节奏。股票的涨跌是很正常的，这是市场规律，涨多了会下跌调整，同样跌多了也会反弹上升。要努力做到不以涨而喜极、不以跌而悲伤，这是炒股的人最须要做到的。 第二、在股市中经验的应用要讲灵活性，千万别脱离目前的实际去生搬硬套，过去那些经验的特征都是主力做出来的，主力可以随心所欲的改变，经常是形似神不似，同样的形态，同样的指标状态，走出不一样的结果。你想大家知道的一些经验。如顶部的特征，有相对高位成交量急剧放大，日线指标严重背离，个股疯狂的上涨，板块轮动较快，龙头板块开始调整，人的热情异常高涨等六个比较突出的特点，主力会根据情况来改变这些特点，使每次顶部都不相同。 因此，股票炒作中所运用的任何经验都不是固定不变的。由于散户炒股水平的提高，主力为了成为赢家往往煞费苦心，不断地变化作盘手法，创新一些手法，脱离过去经验的特征，以期误导对手，使散户失手在经验之中。环境在变，条件在变，经验会失灵。在股市上，股价每时每刻都在变化，主力的做盘的花样也是层出不穷，从这个角度说，股市上没有永恒不变的东西，经验也要不断的总结积累，适应市场的变化。一旦某种经验被达成共识并广泛应用的时候，主力就会彻底抛弃它，或者反向操作。一定要和实际结合起来，随着主力的变而变。经验要重视，但它不是科学，要避免经验主义。 第三、选股操作要灵活，股市中经常可以听到一句警语：“任何时候都不要把鸡蛋放在一个篮子里”。意思是说，买进股票可以多挑选几只，不要把资金集中到个别筹码上，这样可以分散持股风险，不会一次就把老本蚀光，一些投资大师也极力推崇这一观点。客观地说，这话有一定道理，尤其是一些刚入市不久的新股民，在不知道怎样选择股票、操作也不熟练时，的确可以多挑几只找找盘感，东方不亮西方亮，这只不涨那只涨。从理论上看，这种分散投资法风险是可以减轻一些，但不要将其当成“至理名言”而捧为“神圣不可侵犯”。 事实上，良好愿望与现实存在差距。这只涨那只跌，这只跌那只涨，正负抵消，竹篮打水空欢喜一场。除非遇到启动初期的普涨行情，要不资金账户象蜗牛上墙，总也看不到齐刷刷地升。计算一下，分散投资与集中投资相比，由于一次买卖相对数量减少、交易次数和费用增加，前者比后者单位成本高7％左右。因此风险“小”些，但赚钱难些。 此外，持股个数的增多加大了管理难度，也带来了关键时刻出逃的风险。我国股市目前还不成熟，暴涨暴跌的概率很高。当然，筹码的集中和分散也是相对的，因人而异、因钱而异、因时而异、因股而异。经验丰富、资金量大、股指和股价处于相对低位时，可多做几只；经验不足、资金有限、大盘和股价置身高位时，应少做几只，不能过于机械。 提点建议供参考： 集中优势兵力打歼灭战，要尽可能把有限精力和财力集中到个别或少数个股身上。当大盘或个股进入中位振荡洗盘阶段，注意高抛低吸、摊低成本，并汰劣留优、减少持股个数。当股指或个股进入冲刺阶段，要逐步收缩战线，对厚利筹码先行了结，并把部分资金转到具有补涨潜力个股上。此刻，即使冲顶失败，由于利润已被锁定，加上剩余筹码集中，跑起来方便，损失也能降到最少。 选择股票时应注意 第一，不买问题股。买股票要看看它的基本面，有没有令人担忧的地方，尤其是几个重要的指标，防止基本面突然出现变化。在基本面确认不好的情况下，谨慎介入，随时警惕。最可怕的是买了问题股之后漫不经心，突发的利空可以把你永久套住。 第二，不做庄家的牺牲品。有时候有庄家的消息，或者庄家外围的消息，在买进之前可以信，但关于出货千万不能信。出货是自己的事情，是很自私的，任何庄家都不会告诉你自己在出货，所以出货要根据盘面来决定，不可以根据消息来判断。 在股票市场里，炒股最忌讳的是“贪婪”同“心态不稳”。俗话说，常在河边走，哪有不湿鞋。这或许在股票市场上有些道理虽然简单，但真正做到的人却并不多。就是在股票市场里要操作得好，分析软件只是辅助工具，须要有好的心态 + 经验（技巧）+ 运气，有好的心态才能冷静地判断操作是否正确，避免出现追涨杀跌，买得好不如卖得准，机会是不会少的。

Ⅶ 如何建立一个股票量化交易模型并仿真

研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。