建立股票模型需要什么，如何建立一个股票量化交易模型并仿真

来源：整理时间：2024-01-08 08:34:04 编辑：双城财经手机版

1，如何建立一个股票量化交易模型并仿真

需要精通计算机程序编写的和股票操作厉害的人一起协作

如何建立一个股票量化交易模型并仿真

2，如何搭建一个财务模型搭建财务模型需要哪些准备

企业内部财务人员和外部分析人员根据公司经营特征和业务发展规划，以及财务需求与安排所建立的有预测性质的财务报表，可以使内部和外部人员对公司未来财务表现有完整的量化指引。　　建立财务模型是专业投资者制定投资决策最核心的工作，任何对公司前景的判断，如销售额、利润率、负债状况都需要量化到财务模型中，这样才能将判断转化为具备操作性的数据，比如预期的每股收益、未来的现金流和股利，以及估值结果等。财务模型可以提供完整的公司和股票分析框架，任何有关公司基本面的变动都有对应的会计科目和财务指标的变动，并最终影响公司的净利润和现金流。使用电脑软件（如Excel）可以使编建财务模型的工作强度大大降低，普通投资者虽然不必自己为每家感兴趣的公司建立财务模型，但要学会看专业人员的模型数据。阅读公司和股票分析报告最好先看其中三张报表完整的财务模型和财务假设，再到报告中寻找文字表述，看是否在逻辑上一致、可信。

一，任何对公司前景的判断，如销售额、利润率、负债状况都需要量化到财务模型中，这样才能将判断转化为具备操作性的数据，二，财务模型可以提供完整的公司和股票分析框架，任何有关公司基本面的变动都有对应的会计科目和财务指标的变动，并最终影响公司的净利润和现金流。使用电脑软件（如excel）可以使编建财务模型的工作强度大大降低，普通投资者虽然不必自己为每家感兴趣的公司建立财务模型，但要学会看专业人员的模型数据。望楼主采纳沈阳金蝶财务为您解答

如何搭建一个财务模型搭建财务模型需要哪些准备

3，如何设计股票模型

走势图中的上行通道，又称作上升通道。处在上升通道的行情时，价格的日k线运行在一条整体趋势向上的带状区域里，每一个波段的反弹高点将会高于前一个反弹高点，每一个波段的回调低点也将会高于前一个低点，这样的走势，也可以一般地被称作震荡上行，这表明走势较强；走势图中的下行通道，又称作下降通道。处在下降通道的行情时，价格的日k线运行在一条整体趋势向下的带状区域里，而每一个回调的低点将会低于前一个低点，反抽的高点也将会同步地低于上一个反抽的高点。这样的走势，也可以一般地被称作震荡走低，这表明走势偏弱。但是，在实际的情况上，上升通道和下降通道往往会，或者有可能会构成一个复合的结构，也就是在大的上升通道当中可能会包含了小的、阶段性的下降通道，而在大的下降通道之中有可能包含着小的、阶段性的上升通道。因此来说，对于这两者不宜一概而论，或者去做简单地对待。

股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。　　股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。　　建模过程　　模型准备：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。　　模型假设：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。　　模型建立：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）　　模型求解：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。　　模型分析：对所得的结果进行数学上的分析。　　模型检验：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。　　模型应用：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

如何设计股票模型

4，股票要学哪些基本知识

首先是你得懂股票一些专业术语，其次是K线图，如需要资料百度hi我留下联系

从信息收集分析开始内外市场经济背景-购入股票的背景--庄家习惯--技术指标集成--个人操作模型--盘感--操盘技能。全部理解掌握的有多少？建立个人的，能应对“不可预测的波浪运动规律”的操作模型是要解决核心问题。这话几人能理解？？？

如果是想投资股票，步骤是 1、携带身分证到证券公司开户，这样子以后才有一个买卖下单的窗口。 2、证券公司护要求到一家指定银行开户，这是为了方便(买股)代扣(卖股)代收股款用的。 3、在第一步骤中找一位认真一点的接单营业员。看不顺眼就当场要求换人。这个人将来必须对你提供所有的市场资讯，如果一开始找个懒散的，将无休无止地痛苦。 4、得有一笔小钱，至少足够买第一张股票。 5、等行情来就开始买卖。一般说来先看成交量，指数大跌且成交量降到均量一半以下时，买进风险很低，这叫九生一死，此时买股赔钱风险只有10%。反之，指数上涨且成交量降到均量一半以下时，买进风险很高，这叫九死一生，此时买股赔钱风险高达90%。大抵状况如此。细部状况可以跟营业员请教。 6、别贪。可以不停利，但一定要设停损。就是输钱到20%(或25%，自己订一个标准)，一定要砍仓。 7、赚到钱一定要做些善事，然后忘了这些事！为祖国许多赤贫同胞做点贡献，积些阴德。

基础知识：股市常识，K线的分析方法，例如：道氏理论、波浪理论、江恩理论、K线技术分析（成交量、头肩底、三角形等图形）、指标分析（KDJ、MACD、RSI等）等。靠这些知识90%的概率亏损。中级知识：企业管理、市场营销、货币银行学、金融学、国民经济管理、财政学、宏观经济学、微观经济学。以上知识可以不精通，但要了解。投资学、会计学、资产估值理论、投资心理学、群体心理学、价值投资知识等，这些知识必须精通，还要灵活运用。靠这些知识可以不赚不赔。高级知识：经济史、金融史、哲学、文学、历史，对自我、对人生、对社会、对世界的终极思考。靠这些知识可以稳定获利。目前我本人正在这一关奋斗。终极知识：拿钱到股市里用5到10年的时间去亏损，在痛苦的投资实践中总结经验，摸索一条适合自己的投资思想。这一关还能过，可以把证券投资当终身职业了。在充分竞争的股市里，绝对没什么捷径可走。如果没有这种精力和时间学这些知识，过这些关口，也可以买ETF指数基金，长达10年、20年的持有，也能获得社会的平均收益。但是要注意买进时机最好选择在经济危机爆发的时候。简单聊聊，供您参考。

5，如何建立一个完整的交易模型

一、市场定义也就是青泽所说的市场当下是什么状态，我用布林线举例。1 结构内——也就是你需要的那种市场，比如市场震荡以后，日线破布林边线，就像最近下跌的这波焦炭一样，你可以不知道布林线是什么，但是从逻辑上来说，你很清楚震荡以后只要出现趋势，必然会突破布林边线。2 结构外——你不参与的市场状态，也就是避开震荡的部分。3 临界点——可能会出趋势的时候，这个时候仓位要轻。什么叫可能，就像日线破布林中线的时候，因为如果要出趋势总要先经过中线才到边线吧。二、进场部分1 我们把信号可以分成突破、跟随、回撤，比如突破可以是突破昨天，也可以是突破最近的周线，也可以是突破均线。这些信号怎么进场，怎么过滤，怎么加仓，优先什么都要考虑好。

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。

6，怎么做股票模型

楼主你好，我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。望采纳。

蚂蟥动态标准操盘模型操作原则：1，股价盘中突破上轨线且站上下降趋势线，分时回踩考虑买入，跌破下轨线止盈或止损 2，放量突破前平台，量放大于昨日一倍，浪型上1浪与3浪在时间和空间（力度和获利高度）上要留有余地且趋势突破前不可追涨，回踩确认不破1浪顶，可加仓 3，形态上反转形态，如头肩底，防三角形或楔形整理形态，注意行3似5的走势 4，股价不能贴近BOLL上轨，MACD红毛没有出现明显背驰，蚂蟥三背离指标MACD，RSI，KDJ3线交叉

我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。

一，股票建模的过程：1. 模型准备 :了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。2. 模型假设 :根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。3. 模型建立 :在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。(尽量用简单的数学工具)4. 模型求解 :利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算(估计)。5. 模型分析 :对所得的结果进行数学上的分析。6. 模型检验 :将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。7. 模型应用 :应用方式因问题的性质和建模的目的而异。

7，股市用什么模型

看不懂你的问题啊。目前中国股市是政策市，不太正规，就是一个赌场。分析股市的人，会根据自己的想法和判断建立自己的数学模型，每个人都不一样，因为每个人的参数都不同。

“数学模型”方法是针对或参照某种事物系统的特征或数量相依关系，采用形式化数学语言，概括的或近似地表述出来的一种数学结构。采用"数学模型"做交易，相对于常用的技术分析、基本分析等方法有如下优势：首先，交易更加精确量化。技术分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精确量化。技术分析主要是用来分析交易的进场、出场点的，是抉择交易时机的一种方法。技术分析理论的主要的代表有道氏理论、波浪理论、江恩法则等。主要分析方法有k线（日本线）理论、切线理论、形态理论、量价关系理论。主要的分析指标包括：趋势型指标、超买超卖型指标、人气型指标、大势型指标等内容。技术指标大多是线型的公式来表达价格涨落与历史价格成交量之间的关系。由于价格运动的复杂性用线型公式是无法概括表述的，所以存在技术指标时好时坏的现象。用几套技术指标叠加做出的系统，同样解释不了价格的运动。因为大多技术指标编制的思路及出发点雷同，趋向性一致，所以造成了好用都好用，不好用都无奈的现象。技术分析是成千上万证券市场投资者经验的结晶，它更像一门艺术。其一，在它的各种理论体系中，从定义到规则，都带有明显的经验总结色彩，不具备严格的数学推理过程；其二，它包含的理论很多，每位技术分析家都有不同的见地，这些分支理论并不能形成一整套相互辉映的理论体系。任何一种技术分析方法都不能完全适应于市场，每一种方法都有自己的盲点。使用技术分析、基本分析无法精确量化交易。"数学模型"是采用离散采样的方法，对数据进行统计分析。根据证券市场的特性，价格是离散型的随机变量。"数学模型"会将随机变量的所有可能取值及相应的概率描述出来，模拟离散型随机变量的概率分布。通过概率进行资金分配，能够量化每笔交易手数。对交易的把控更加精确量化。其次，能够克服人性在交易时的弱点。在交易当中，最可怕莫过于人性的弱点。人的"贪婪"和"恐惧"在交易的过程当中会毫无遗漏的表现出来。有盈利的时候"惜卖"，亏损后又"死抱"；容易受到周边议论的影响，等等这些都会造成交易的随意性，导致亏损。用"数学模型"各种规则都是固定量化的，计算出来的结果也是确定、唯一的，能够避免投资者在交易时主观的判断。我们所要做的就是相信系统，严格执行。下面，我们对“数学模型”类交易方法的特点进行总结，深一步讨论 “数学模型”在交易中的应用。1、认为价格的运动是随机与有序并存。它并不是完全随机，也没有固定的规律，它的运动具有一定的"人为特征表象"。整体而言，市场是有效的，但仍存在短暂的或局部的市场无效性，可以提供交易机会。2、主要通过对历史数据的离散采样统计，找出金融产品价格、宏观经济、市场指标、技术指标等各种指标间变化的数学关系，发现市场目前存在的微小获利机会，并通过杠杆比率进行快速而大规模的交易获利。3、通过高频次且快速的日内短线交易来捕捉稍纵即逝的机会。通过大量的交易次数对冲风险，累积盈利。4、要求市场具有高活跃度和流动性。要求交易品种价格的运动具有连续性，以及成交量的活跃性。这一点主要是为了保证交易的可成交性。5、运用现代计算机技术将“数学模型”转化为交易系统，通过计算机的海量运算能力实现应用。