股票趋势模拟论文

1生灭模型模拟股票趋势王忧、王京涛、林海城摘要近年来，我国经济繁荣发展，股票市场也迎来了蓬勃生机。而我们感兴趣的是：如何对股票市场变化趋势进行合理描述，并构建起变化的长期趋势？（问题1）；实际数据与模型模拟出来的股票市场趋势的残差形成的主要因素应该如何描述？（问题2）在问题2中假设引入了一个新函数，由于影响因素的多样性，能否建立一个划分标准，进一步提高模型的精度和稳定性？（问题3）对于问题1我们是用随机分析中的生灭过程（birthanddeathprocesses）：2||1,1,)()()()(1)()()()()()(ijijiiiiiiiiiihohPhohhhPhohhPhohhP来拟合股票市场的随机游走（randomwalk）。并依靠EXECL,MATLAB,SPSS等数学软件对股票趋势进行模拟，以期得到股票市场的整体趋势。对于问题2我们是在生灭模型的基础上进一步提出优化因子的概念，并以此来使得模型更为灵活地应对消息面上对于股票市场的影响，更好地实现对于股票趋势的预测。问题3是制定优化因子的评定标准，即将已发生的某些重要事件进行分类处理，并进一步构造特定的函数来拟合某些事件对于股票市场的影响。我们的亮点在于：在以生灭模型为主体的基础上，纳入优化因子的概念，使得模型的实际价值得以提升，让我们的模型更为有效，有利于估计与预测某些突发事件对于股票市场的影响。关键字：生灭过程，随机游走，优化因子，优化评定，股票市场。2目录第一部分问题重述„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(3)第二部分问题分析„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(3)第三部分模型的假设„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(4)第四部分定义与符号说明„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(4)第五部分模型的建立与求解„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(4)1．准备工作„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(4)2．问题1的模型„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(7)3．模型优化与评级„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(10)第六部分对模型的评价„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(13)第七部分参考文献„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(15)第八部分附录„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„„(16)3一、问题重述（1）建立生灭过程的做法是，筛选所采集的数据，并对其进行拟合，以确定生灭模型的参数i与i，进一步给出该模型的数学表达式。（2）确定实际数据与拟合曲线对应的残差。（3）残差的产生一方面是由于剔除异常数据造成的，另一方面是由于股票市场的内在规律，即市场的随机游走与生灭模型之间的系统误差。此外，还考虑到实际情况中，某些事件可能使得整个市场情绪化，大量投资者背离理性而疯狂地买进或恐慌性地抛售股票，我们着重考虑对应事件进行了适当分类，引入以残差为因变量，事件类型为自变量的因子函数，记为优化因子，选定特定的函数，以期达到对模型的优化。（4）检验模型，并用实证分析的方法，保证所得数据精度和稳定性。二、问题分析(一)问题1的分析我们研究的生灭模型来模拟股票市场的趋势这一问题的意义在于，从主流的基本分析与技术分析两大流派中找到一个较好的平衡，让我们的模型不失较为严谨地研究股票市场的趋势，又能结合特定的事件可能造成的直接、间接，资金与人气等方面的影响。我们可以首先建立一个生灭模型，然后添加一些优化因子来使得模型与现实更为贴近，比较生灭模型与股票市场的拟合程度，再比较添加了优化因子的生灭模型与股票市场的拟合程度。(二)问题2的分析建立一个优化因子的评定标准，并从资金量，持续时间，影响范围，投资者心理，潜在影响等方面来评定某事件对于股票市场可能造成的影响。由于以上原因，我们首先建立一个优化因子的评价体系，并利用雷达图进行更为视觉化的股票分析，然后再对于某些事件利用此体系进行评级，以此来估计其影响。优化因子评定标准我们从资金量，持续时间，影响范围，投资者心理，事件即时影响方面进行标准的制定。4影响因素及程度资金量规模事件即时影响持续时间影响范围投资者心理高千亿当天半年以上整个股票市场看多中百亿一星期内一个月到半年整个行业观望低十亿一星期以后一个月以内单只股票看空三、模型假设1.假定股票市场是随机游走（RandomWalk）的，发行的新股对于股票市场的指数没有影响。2.假设从新浪财经网获取的上证指数的历史数据是真实有效的。3.假定在某些特定事件发生前，全部的股票投资者都是理性投资者，并且在信息方面是对称的。4.假定上证指数的波动范围在[-25,25]之间的数据时符合生灭模型中的概率关系，在此范围外的数据的概率一律看成是生灭模型中的残差。5.生灭模型与优化因子（即在第4步中除去的数据）是相互独立的，效果是可以相互叠加的。6.优化因子中事件的作用是相互独立的，其效果是可以相互叠加的。四、定义与符号说明优化因子：对于某个事件，从多个方面利用已有的评价体系来进行分析、评级，得到一个对应的优化因子函数I(X)来使得生灭模型的曲线与现实更为拟合。为生灭模型中的生长概率，为生灭模型中的死亡概率。P表示概率。五、模型的建立与求解第一部分：准备工作（一）数据的处理数据采集：从网上获取上证综合指数数据。首先求出K值的一阶差分，然后在对“K值一阶差分”进行取整：取整结果5=INT((K值一阶差分+5)/10)[1]然后剔除变化很大的点(自定义为剔除：取整2取整-2的点)，即表格中红色字体日期所对应的数据日期K值K值一阶差分取整日期K值K值一阶差分取整2010-1-43266.7552010-4-292890.314-1.43502010-1-53268.3241.568502010-4-302869.13-21.184-22010-1-63265.866-2.457502010-5-42828.316-40.8145-42010-1-73223.384-42.4825-42010-5-52830.8332.51702010-1-83186.628-36.755-42010-5-62789.327-41.506-42010-1-113257.18170.552572010-5-72687.188-102.139-102010-1-123239.836-17.345-22010-5-102694.8087.620512010-1-133188.817-51.0185-52010-5-112696.5891.78102010-1-143199.46610.648512010-5-122641.867-54.7225-52010-1-153220.67121.205522010-5-132682.04340.176542010-1-183225.3684.696502010-5-142694.36312.319512010-1-193244.54519.177522010-5-172611.907-82.456-82010-1-203201.944-42.6015-42010-5-182574.962-36.9445-42010-1-213156.526-45.4175-52010-5-192584.7199.756512010-1-223123.656-32.87-32010-5-202563.74-20.9785-22010-1-253098.866-24.7905-22010-5-212538.049-25.6915-32010-1-263057.121-41.7445-42010-5-242634.87196.822102010-1-273003.574-53.5475-52010-5-252638.4953.62402010-1-282989.679-13.895-12010-5-262623.323-15.1715-22010-1-292984.518-5.161-12010-5-272635.51212.188512010-2-12961.367-23.1505-22010-5-282668.08532.573532010-2-22945.233-16.134-22010-5-312620.008-48.0775-52010-2-32974.43529.201532010-6-12573.023-46.9845-52010-2-42989.17914.744512010-6-22559.983-13.0405-12010-2-52937.8-51.3795-52010-6-32564.2134.230502010-2-82935.813-1.986502010-6-42544.912-19.301-22010-2-92940.4664.65302010-6-72510.029-34.883-32010-2-102974.81934.35332010-6-82512.0161.986502010-2-112985.29110.471512010-6-92553.87541.85942010-2-123007.11121.8222010-6-102562.0658.1912010-2-223010.0512.9402010-6-112572.42110.35612010-2-232990.741-19.3095-22010-6-172574.6052.184502010-2-242993.5812.839502010-6-182534.912-39.693-42010-2-253043.63750.056552010-6-212551.75116.83921INT()函数：对浮点数进行向下取整62010-2-263052.7219.083512010-6-222584.16532.413532010-3-13072.42419.703522010-6-232573.108-11.057-12010-3-23081.4078.98312010-6-242565.192-7.9155-12010-3-33085.5524.14502010-6-252554.679-10.5135-12010-3-43060.721-24.831-22010-6-282542.964-11.715-12010-3-53028.852-31.869-32010-6-292480.775-62.189-62010-3-83044.82415.971522010-6-302403.956-76.8185-82010-3-93061.20116.37722010-7-12383.87-20.0865-22010-3-103058.039-3.16202010-7-22377.112-6.7575-12010-3-113050.963-7.0755-12010-7-52361.352-15.76-22010-3-123032.443-18.52-22010-7-62383.85422.50222010-3-152993.831-38.6125-42010-7-72414.39130.53732010-3-162983.664-10.1665-12010-7-82422.4138.02212010-3-173025.14741.48342010-7-92443.75221.338522010-3-183049.62424.476522010-7-122479.6335.87842010-3-193057.257.62612010-7-132459.488-20.1415-22010-3-223072.11814.868512010-7-142463.2723.783502010-3-233065.041-7.077-12010-7-152445.147-18.125-22010-3-243057.868-7.173-12010-7-162419.476