用数学研究股票历史

① 数学最高境界是股市预测吗

当然不是了。
数学研究的领域非常宽，还有纯数学，不区分具体实践领域。
但股市预测的最高境界，可以说借助数学方式达到。
如果能够凭借数学，准确预报此刻后面的价格，岂不是实现了对未来的穿越，财富尽在掌中了吗？！
这方面的努力一直在进行中，而且有很多成果，虽然不是关于以后某时刻的具体价格预测，但对于提高投资收益是有帮助的。
比如，投资组合理论，创立者还获得了诺奖，该理论借助数学方法框定了投资收益与风险的边界，使股票投资纳入了数学的计量时代。
比如各种摆动指标，均线系统都是数学辅助手段，协助分析的。
比如各种估值模型，各种比率，都是结合具体股票，或进行股票之间优劣比较的工具，给出股票的安全级别。
但是股票波动的不确定性，是他的基本属性，具有不可完全确定的特点。
就像天气预报，很难对具体时点做出误判。
西游记里面的天庭下旨，某时某刻下雨，下多少，是龙王能做到的。
但在现实中，天气也有不可完全预测性，这是基本属性。
尽管如此，股市预测的数学研究仍在推进，力图帮助人们提高决策效率，优化市场资源配置。

② 用数学工具预测股票涨跌靠谱么

技术分析法只有三个基本假设：1.市场行为涵盖一切信息 2.价格沿趋势移动 3.历史会重演
每一个技术指标都是一部数学模型，他解释的是。从前这样的时候曾经是这样的，那么现在这样也有可能这样……
没补数学模型的创设都有着不同的依据，有的根据量价关系来的，有的根据量比来的，没个指标侧重点都是不同的，有些时候他们之间是需要相互印证的，不过我们有中国特色的股市，还是意外事件天灾人祸比较多，不能完全依赖指标啥的，530啥指标也测不出来

③ 股票和数学有什么关系

一，股票和数学的关系：
1.
和数学有关系但并不是绝对服从关系
2.
首先，技术指标的编写，需要数学
3.
其次，在做基本面分析，然后进行股票估值时
需要用数学知识建立模型，然后计算出其理论价值，作为投资的参考。
4.
最后，在计算一些常用的涨跌幅等一般应用上需要数学知识
之所以说不是绝对服从数学，是因为，任何即使指标，股票估价模型都不可能准确计算出股票的自身价值，因为未来有很多不确定因素，而这些不确定因素不能在模型中现，所以股票投资不要迷信数学等理论股票模型的结果，要根据经验，和很多方面的知识去判断，股票是否有价值去买。

④ 如何利用历史数据来预测一只股票的走势（只做理论思考）

说点简单点的，但实用性并不算太强的一个思路给你参考一下吧！
可从长期走势看，也就是之前的历史走势是如何的，在过去的一年里走势整体来说是下跌的还是上涨的，还是震荡盘整的！还是先跌后涨的！
如果是整体下跌的，那连续下跌一年，那未来就相对肯定会出现一轮上涨，且风险较低利益较大。只是需要耐心去等待启动！
如果是震荡盘整，那就要看震荡盘整前是下跌的还是上涨的，如果是下跌的，那这盘整结束后也很大可能出现一轮上涨！如果震荡盘整前是上涨的，那就要看连续涨幅有多大，如果超过100%，那这个震荡盘整结束后那很大可能会是下跌的！
理论上，一个走势对应多个可能，而这多个可能还可衍生出其它多种可能，所以，思路就是这样，就不详细给你讲了！ 你分给得太少，哈哈！

⑤ 股权溢价之谜的古典理论

(一)在完全理性的基础上引入更加复杂的效用函数
1.“无风险利率之谜”。由于在Mehra—Prescott模型中要解决风险溢价难题，相对风险厌恶系数必须很高，而这显然是不可能的，因此Weil(1989)l率先对投资者的期望效用函数进行修正来解释股权溢价之谜，在这种效用函数下，投资者的消费跨期替代弹性是一个常数，并且与投资者的相对风险厌恶系数无关，然而这种模型的最终的结果却显示Weil不仅没有解决股权溢价之谜，反而提出了一个“无风险利率之谜”，即市场中的无风险利率水平与理论值相比，明显偏低。
2.广义期望效用。Epstein and Zin(1991)在Weil的研究基础上，对效用函数进行了进—步的修正，在原有的函数形式中加入了对投资者一阶风险厌恶态度的设定，认为市场上的股权溢价水平不应该直接与收益率相关，而应该与收益率的波动程度相关。Epstein and Zin打破风险厌恶系数与消费跨期替代弹性之间的紧密联系，把二者分离开来，提出“广义期望效用GEU”。
3.习惯形成。Constantinides(1990)首先将习惯形成引入效用函数，假定效用函数不仅受当期消费而且也受过去消费的影响。习惯效应是时间不可分的，引入习惯效应后，个体对短期消费的减少更加敏感，从而较小的风险厌恶系数可以同较高的股权溢价相容。Abel(1990)对前一种方法进行修正，定义消费效用与人均消费是相连的。个体效用不仅同他自己的消费有关，还受到社会平均消费水平的影响，由于股票可能产生负的收益，将会导致个人相对于他人消费的下降，个人不愿意持有股票，再加上人均消费随时间是上升的，引致对债券的需求，因而可以一定程度上解决“无风险利率之谜”。
Campbell and Coehrane(1999)将未来由于经济衰退导致消费水平可能降低的概率作为一个状态变量引入习惯形成理论，认为当衰退的概率增加时，投资者的风险厌恶增加，从而要求更高的风险溢价。另外由于消费下降，预防动机导致对债券需求增加，无风险利率下降。
(二)在传统效用函数的基础上引入非理性
1.灾难性状态与幸存偏差。Reitz(1988)加入令消费大量下降的小概率事件(如战争)，在这种情形下，他发现很小概率的灾难性事件的存在会加大无风险利率和股票回报率之间的差距，无风险利率远小于股票收益率，从而产生一个较大的股权溢价。
Brown，Goetzmanann and Ross(1995)通过引入幸存偏差，试图断定幸存偏差对风险溢价估计的潜在影响，他们提出了一个股票价格的数学模型，模型中包含了一个关键性的价格水平，如果股价跌落到关键价格水平以下，就会发生市场崩溃并且交易停止。研究结果表明，如果以市场达到关键价格水平为条件，那么从未达到这一关键水平的市场上的股权风险溢价要远远高于不以这一价格水平为条件的市场上的溢价。事实上这两种解释缺乏可验证性。
2.非理性预期(distorted belief)。Cecchetti，Lam and Mark(CLM)(2000)通过与Campbell and Cochrane(CC)(1999)的理性预期相比较，提出用非理性预期的方法来解释股权溢价。CC根据“Hansen—Jagannathan bound“，认为如果把夏普比率与正确的边界相比，那么股权溢价之谜就会消失，并且由于理性预期，夏普比率一定是无偏的，而CLM则认为基于歪曲理念下的夏普比率小于理性预期下的夏普比率，由于人们未来的预测对扩张过程是悲观的，而对收缩过程是乐观的，预期的夏普比率在扩张时比实际数据低，而在收缩时则比实际数据高。因而夏普比率在歪曲理念下是有偏的，而且这个偏差在扩张时为正，在收缩时为负。实证的结果表明更支持CLM。
(三)市场摩擦
1.特殊的和不可保险的收人风险。Heaton and Lucas(1996，1997)认为由于劳动收入的风险是不可保障的，因而要求一个高的股权溢价作为补偿，他们才愿意持有股票。Constantinides and Duffle(1996)则通过引入一种新的特殊型风险形式来解释所观察到的风险溢价，假设坏年景时市场衰落，与劳动收入相关的特殊性风险上升，并且投资者资产组合价值下跌。由于害怕这种双重的厄运，人们就更不愿意持有股票，这样要想吸引他们持股就得有更高的风险溢价。
2.借款约束。 Constantinides，Donaldson and Mchra(1998)用生命周期的特征来研究资产定价，认为股票定价主要由中年投资者来决定。年轻人通过未来工资的抵押来投资股票却受到借款约束的限制，中年人消费的变化主要来自于金融资产的变化，从而要求高的股票回报来持有股票。如果放松借款约束，年轻人购买股票，股价上升，相应的债券价格下降，从而提高债券收益率，而中年人资产组合由投资股票转向债券，又导致债券价格的上升，相应的股票收益率增加，二者相反方向的变化，同时提高了股票和债券的收益。因而溢价缩小，同时无风险利率之谜又出现了。
Kogan，Makarow and Uppal(2003)通过有借款约束的经济均衡分析夏普比率与无风险利率之间的联系。分析的结果表明：有借款约束的经济中股票收益的夏普比率相对高，而无风险利率相对低。并且对比有约束的异质代理人经济与无约束的异质代理人经济，发现施加借款约束，增加了夏普比率和降低了无风险利率。进一步，他们发现无约束的异质代理人经济遭受和有CRRA偏好的同质代理人经济一样的限制，也即夏普比率与无风险利率之间的紧密联系，而在有约束的经济中则不是这样。
3.流动性溢价。Ravi and Coleman(1996)从交易服务的角度考虑，除法定货币外，还有许多其它资产如短期国债、货币市场共同基金等也可以促进交易，从而影响回报率。由于债券具有促进交易的功能，个体拥有债券不仅可以获得无风险利率回报，还可以带来便利交易。债券的这一功能使得个体对债券的需求上升，无风险利率下降，而股票不能带来交易便利，所以股票和债券的期望收益率差上升。
4.基于错误的解释。Dw Long et aL.(1990)提出由于股息产生过程被错误的、随机的、或噪音交易者的影响而引入经济中，因此风险很大，从而产生了一个高的股权溢价。Glassman and Hassett(1999)认为投资者和专家建议者由于把短期波动性与长期风险相混淆而误测股票的风险，投资者渐渐会认识到股票投资保证了高的长期收益而基本上没有附加的风险。
5.税收。McGrattan and Prescott(2001)考虑基于税率的变化，因而他们解释股权溢价而非股权风险溢价。他们认为二战以后股权溢价不是谜，由于自1960年以来，美国的公司税率几乎没有变化，而个体收入税率下降显著，且税率的下降绝大部分是不可预测的，这导致股票价格产生了大的非预期的增加。因此由于所得税率的大量下降和避税机会的增加，粗略的估计导致1960—2000年股票价格由此而翻了一番，相应的股票回报率也显著提高，进而导致事后的股票收益大于债券收益。
6.信息。Gollier and Sehlee(2003)运用标准两期模型，来考虑信息对股权溢价和无风险利率的效应。他们认为，如果经济学家未发现一些投资者所拥有的私人信息，则无风险利率之谜就不能解释，如果经济学家拥有未被投资者所运用的信息，则无风险利率之谜容易解决。
(四)GDP的增长和资产组合的保险
Faugere and Erlach(2003)通过理论和实证来说明，从长远来看，股权溢价有两个交替的解释：GDP增长和短期的资产组合动机。首先，他们从理论上证明 GDP增长影响股票和资产的期望收益，隐含着影响公司债务的收益，沿着这种方法形成了一个在很多公司金融教材中出现的标准可持续增长宏观均衡公式来证明长期的平均股票收益。长期的平均股票收益依赖于人均GDP的增长和股份再购买的净收入保留率。一旦主要的宏观经济和金融参数被投入，便与 S&P500(1926—2001)的数学平均的历史数据相匹配，进一步验证历史的股权溢价。他们最后得出结论长期平均股票收益取决于人均GDP增长和收入保留率，最重要的决定是GDP的增长。股权溢价与短期证券组合保险的动机是一致的，股权溢价近似于投资者投资1美元于股票市场的看跌期权，来对每年市场的波动性导致的向下的风险进行保险。
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股权溢价之谜的行为金融学解释
(一)短视性损失厌恶
Benartzi and Thaler(BT)(1995)基于Kahneman and Tversky(1997)的预期理论，提出投资者如何偏好在国库券和股票之间分配其金融账户，即人们在选择投资组合时，会对每一种资产计算其潜在的收益和损失，然后选择期望效用最高的那一个。
由于投资者对其证券组合的可能损失存在着厌恶心理，因此会格外的关注其资产组合的安全性，这种关注使得投资者频繁的对其证券组合进行着绩效评价，由于股票价格具有较大的波动性，暂时性损失的概率要远远高于债券，频繁的绩效评估，会使投资者越来越多的感受到股票资产上所发生的损失，从而降低股票对投资者的吸引力。只有当股市上的长期平均收益维持在较高水平时，投资者才会将股票和债券看作是可替代的。也即在短视性损失厌恶理论条件下，股市上存在的高水平股权溢价只是维持股票和债券两种资产之间均衡关系的必要前提，股权溢价之谜不能称之为“谜”。
(二)股票收益的动态均衡模型
由于BT主要从单期角度对投资者的投资组合选择问题进行研究，Barberis，Huang and Santos (BHS)(2001)构建了包含跨期消费在内的均衡股票收益模型。BHS认为投资者损失厌恶的程度随着其前期投资绩效的改变而改变，当投资者存在前期收益时，在新的亏损没有超过已有收益之前，投资者的损失厌恶程度较一般水平有所降低，一旦新发生的亏损超过了已有收益，或是前期本来就存在着一定的亏损，投资者的损失厌恶将呈现一种急剧上升的趋势，亏损越多，投资者的损失厌恶程度也就越高，正是由于这种损失厌恶态度的变化，使得股市上产生了较高的股权溢价。因此BHS模型对市场高股权溢价现象的解释是以投资者损失厌恶态度的变化进行的，而投资者损失厌恶态度的变化取决于前期的投资绩效，而不是由投资者的消费来推动的，因此，BHS模型在解释高股权溢价现象的同时，仍然将市场上的无风险利率维持在一个较为稳定的低水平上，从而实现了模型与数据的吻合。
(三)失望厌恶
失望厌恶最早由Gul(1991)提出，之后Ang、Bekaert和Liu(2002)以该理论为基础，对美国市场上的高股权溢价现象进行了解释。
由于在传统的金融理论条件下，投资者的资产持有状况主要取决于三个因素：风险资产的收益状况，市场上的无风险收益水平以及投资者的相对风险厌恶程度，由于风险资产和无风险资产的收益状况都是由市场客观决定的，因此，唯一影响投资者决策的主观因素就是投资者的相对风险厌恶水平，这种过于单一的因素考虑也正是导致传统理论无法解释股权溢价之谜的原因所在。在传统理论的分析框架下，Ang、 Bekaert和Liu对此进行了修正，加入了对投资者失望厌恶心理的考虑，从而使对投资者最终资产组合的影响因素变成了五个，除了原有的三种影响因素外，还加入了表示投资者失望厌恶程度的失望厌恶系数，以及参照水平即在确定条件下能够产生与投资者所持证券组合相同效用的财富水平。失望厌恶系数的大小决定了投资者对待失望和满足两种投资结果时的态度差异，参照水平是由投资者的效用函数内生决定的，并且随着投资者财富水平的变化而变化，这也是失望厌恶理论不同于损失厌恶理论的一点重要差异。这种静态的失望厌恶理论认为，由于股票收益的波动性较大，极易带来当前收益与参照水平的偏离，这种偏离的程度越高，尤其是负向的偏离越大，投资者对股票就越感到失望，从而减少对股票资产的持有数量。然而这种模型虽然简单，但缺乏实际意义、
假设在1925年你拥有$1000,由于担心股票的风险,你决定投资于政府债券,到1995年12月31日,你将拥有$12720(年收益率为 3.7%).如果是投资于股票,你将拥有$84200(年收益率为10.1%),是债券投资的66倍.两种投资收益率的差距为6%,这是一个很大的收益差.股票投资和无风险投资的收益率差称为股权溢价,上述6%的股权溢价无法用标准的资产定价模型解释,被称为股权溢价之迷.股权溢价之迷就是为什么股票投资和无风险投资的收益率差别会这么大.根据(7)式,股权溢价取决于两个因素:相对风险厌恶系数(风险价格),超额收益与消费增长率的协方差(风险).美国的历史数据表明消费增长率是很平稳的,所以超额收益与消费增长率的协方差很小,因此那么高的股权溢价只能够用相当高的风险厌恶系数来解释。

⑥ 为什么很多股票操盘手都是读数学专业出身的，数学跟做股票有什么内在的联系

概率论，量化分析，逻辑分析。数学系的专长

⑦ 大学数学里学习的概率论和数理统计对于研究股票市场变化有何实践上的应用。

我认为基础理学学科中
物理学
尤其是机械力学
对于把握行情最有帮助
物理学是自然哲学
是解释宇宙万物规律的学科
我上学时物理很牛
不上学时炒股也比较牛
:)

⑧ 用数学方法能预测中国股市吗

一个能玩转中国股市的人，决不是靠几个数学技术指标，他还应该有一个敏锐的头脑，和一个良好的心态！

⑨ 股市与数学的关系

研究世界各国股市涨幅与房地产涨幅的数学关系式，也发现两者之间呈现平方关系。

⑩ 在中国炒股，用数学方法预测股市能赚钱吗

分析（预测）归分析，操作归操作。单是建立在分析和统计层面很难赚大钱。
股票涵盖范围太广泛，用不同方法来分析股市，实质就从不同的角度来研究股价涨跌规律。
而数理是从其中一个角度研究规律性。研究得再深入（比如华尔街火箭专家设计的模型）都是概率问题。
所以可以解析很多经济学家~数学家之类的专才，也不能在股市上赚钱，这是因为他们只捉到股市其中一些因素，而股市专业是包含很大范围的，要全才（包括心理素质）才能成为赢家。