股票市場的線性與非線性

❶ 什麼叫線性分布，什麼叫非線性分布

一、線性分布（又叫做線性回歸分布）：線性回歸分布是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分布。簡單來說，線性分布是指分布函數為線性函數的分布。

二、非線性分布：非線性運搏分布即分布函數不為線性函數的分布。非線性分布參數系統的控制問題方法源於對轎悄首稱群的應用，對稱群可用於確定微分系統的群不變解。在微分系統伸展空間的不變條件提供了分布控制律的基。

(1)股票市場的線性與非線性擴展閱讀：

線性分布的應用：

1、數學應用：線性回歸有很多實際用途。分為以下兩大類：

（1）如果目標是預測或者映射，線性回歸可以用來對觀測數據閉數集的和X的值擬合出一個預測模型。當完成這樣一個模型以後，對於一個新增的X值，在沒有給定與它相配對的y的情況下，可以用這個擬合過的模型預測出一個y值。

（2）給定一個變數y和一些變數X1,...,Xp，這些變數有可能與y相關，線性回歸分析可以用來量化y與Xj之間相關性的強度，評估出與y不相關的Xj，並識別出哪些Xj的子集包含了關於y的冗餘信息。

2、趨勢線應用：

一條趨勢線代表著時間序列數據的長期走勢。它告訴我們一組特定數據（如GDP、石油價格和股票價格）是否在一段時期內增長或下降。雖然我們可以用肉眼觀察數據點在坐標系的位置大體畫出趨勢線，更恰當的方法是利用線性回歸計算出趨勢線的位置和斜率。

❷ 如何利用統計模型預測股票市場的價格動態

預測股票市場的價格動態是證券市場的一項重要工作。統計模型可以幫助分析市場價格走勢並預測行情。下面是一些常用的統計模型及其應用：
1.時間序列模型
時間序列模型可以對歷史數據進行擬合並預測未來股價的波動趨勢。常用的時間序列模型有ARIMA模型和GARCH模型。
2.多元回歸模型
多元回歸模型可以利用經濟數據及公司財務數據等因返碼素對股票價格進行建模預測。主要包括線性回歸、邏輯回歸與決策樹等。
3.人工神經網路模型
人工神經網路模型可以模擬股票市場價格動漏蔽哪態的非線性關系。它能夠自動學習、預測股票價格走勢並較好地應對誤差。
4.蒙特卡洛模擬模型
蒙特卡洛模擬模型可以模擬隨機股價走勢，通過估計大量隨機走勢下的收益與風險，幫助投資者做出更好的投資決策。
綜上所述，利用統計模型預測股票市場的價格動態需要根據不同的應用場景選擇不同的模型。同時，投資者應該充分了解市場背景以及數據特徵，在建並此立合理的統計模型的基礎上，結合自己的投資經驗，制定出有效的股票投資策略。

❸ 非線性思維

【基本介紹】
「非線性思維」可以理解為就是和常規線性思維不一樣的思維方式。它很可能就會不按邏輯思維、線性思維的方式走，有某種直覺的含義，是一種無須經過大量資料、信息分析的綜合
一個念棗困系統，如果其輸出不與其輸入成正比，則它是非線性的。實際上，自然科學或社會科學中的幾乎所有已知系統，當輸入足夠大時，都是非線性的。因此，非線性系統遠比線性系統多得多，客觀世界本來就是非線性的，線性只是一種近似。對於一個非線性系統，哪怕一個小擾動，象初始條件的一個微小改變，都可能造成系統在往後時刻行為的巨大差異。
[編輯本段]【對待應用】
非線性思維的建立和培養是人們應用技術的關鍵。
而非線性在實際操作中的體現就是多維度並列頓悟思考的過程。
非線性過程的分段線性化其實，非線性思維日常生活中並不少，尤其常見於比拼智力的游戲。喜歡下圍棋的朋友都知道，勢與地、厚與薄、死與活、邊角腹、味道保留與否、次序交換先後，始終處於動態變化中。無論專家庸才，如果選擇一本道下法則對局不可避免地成為賭局，所以職業高手無一例外都仔念擅長妥協，精於轉身。橋牌也是如此，製造、保留、放棄、推遲乃至提前進行各種選擇，不同的坐莊與防守路徑形成了復雜的網狀結構。業余選手被這張網套住，往往剪不斷理還亂。然而，對職業高手來說卻非如此。原因何在？當過程中所有的不確定被不恰當地消滅的時候，便只剩下結局成為不確定，而這恰恰違背了消除那些不確定的初衷。高手之所以成為高手，是因為明白在不實質改變結果的前提下，為增加結果的確定性而盡可能保留過程的不確定性。
現在，人們的非線性思維方式越來越強，而線性思維方式有弱化的趨勢。這是因為，信息技術飛速發展，大量的信息攝入人腦，信息超載使線性思維不堪負重而鈍化，進而不能認識到事物的本來面目。因此，大家不宜過分提倡網路給人們思維方面帶來的種種好處。
如果說研究性學習就是線性與非線性思維方式的體現，那麼，大家還是多一點「深入」的研究比較好，而非「蜻蜓點水」的學習。如何調控這兩種思維方式和諧發展即元認知，是一個"仁者見仁智者見智"的問題。
[編輯本段]【與線性思維的區別】
思維方式無非是線性與非線性兩種。線性思維方式有助於深入思考，探究到事物的本質。非線性思維方式有助於拓展思路，看到事物的普遍聯系。非線性思維是為了更好地進行線性思維即深入了解事物的本質。線性思維方式是目的，而非線性思維方式是手段。
從思維上講，非線性思維使用的是人的右半腦，從層次上講，非線性思維更多的是在人的潛意識里完成的。潛意識的活動更接近客觀事物，更真實，更接近道。
用AmericanHeritageDictionary上的解釋：of,relating,orresemblingaline;straight，或者，havingonlyonedimension。線性思維，是一種直線的、單向的、單維的、缺乏變化的思維方式，非線性思維則是相互連接的，非平面、立體化、無中心、無邊緣的網狀結構，類似人的大腦神經和血管組織。線性思維如傳統的寫作和閱讀，受稿紙和書本的空間影響，必須以時空和邏輯順序進行。非線性思維則如電腦的RAM （RandomAccessMemory），突破時間和邏輯的線性軌道，隨意跳躍生發，又如HTML提供超越時空限制的網狀連接路徑。盡管如此，非線性至今仍然沒有一個科學的定義，甚至與科學不沾邊。
[編輯本段]【解讀中國股市】
解讀當今中國股市需要非線性思維。在傳統的線性思維模式中，從實體經濟到虛擬經濟的作用機理是相當確定的，而且是單向反饋。但是，其局限性在於把影響股市運行的因素主要歸結為宏觀經濟，忽視了其他因素，尤其是制度的影響。
中國的故事行情隨著經濟的全球化，股市的波動並不僅僅反映一國宏觀經濟的變化,這導致指數變化與經濟運行的關系趨向鬆散，甚至背離岩轎。從線性思維的角度，經濟波動「應該」預警股市變化。但是，無論是對成熟市場還是對新興市場的考察，股市與商業周期波動均無法嚴格對應起來。即便在市場經濟發達的美國，過去70多年宏觀經濟運行的1/3時間和股市波動是背離的。而對新興市場，尤其是轉型經濟的考察則更不符合線性思維的一致性。中國的經驗也佐證了這一點，從2000年以來，中國股市與宏觀經濟波動之間的關系表現出了有限度的相關。
當然，這並非要否認線性思維方式的價值。相反，在相當時期內線性思維仍將是股市理論分析中較為基本的方式。這里有兩點需要說明：首先，基於股市行為進行宏觀經濟行為預測的期望並不一定可靠；其次，線性思維也許更適合長波段的實證分析，而非線性思維方式可能更適合短時段的實證分析。在此，必須重點關注偶然性因素的影響。
對於中國股市來說，2006年仍將繼續面臨大部分周期性行業景氣的回落，進而帶來上市公司整體業績下滑的壓力，但由於「消費和服務」類行業景氣將保持平穩上升，基礎設施類行業景氣出現分化，「十一五」規劃重點扶持的部分行業景氣將逐步好轉，同時，中國股市在證券公司綜合治理、提高上市公司質量、發展機構投資者等方面也取得了較大的進展，所以估值和制度這兩個「非經濟性因素」將可能逐漸超越業績下滑的壓力，成為影響市場趨勢的因素。同時一些重大的「偶然」事件行將發生，如以3G和數字電視為核心的科技革命、新老劃斷等，在稍顯樂觀的投資情緒中，成長型公司的估值泡沫與價值型公司的估值修正可能會同時並存。股權分置改革，不僅解決了國內證券市場的制度性和結構性問題，還使得眾多上市公司在平均30%左右對價折扣下，股價經過自然除權大幅度下降，目前新綜指平均市盈率，滬市約為16倍，深市約為17倍，符合國際通行的10倍至20倍左右的PE標准，與周邊成熟股市已基本接軌，股市泡沫大部分被擠掉，市場系統風險降低。而隨著股改步伐繼續加快，市場平均股價、市盈率、市凈率還有繼續下調要求，股市投資價值日益凸現，構成了對流動性過剩的市場資金，以及實體經濟過剩資金的吸引效應。
中國的故事行情
此外，人民幣長期升值趨勢的存在，進一步加劇了投資和投機資金進入股市的可能性，加之股改G股復牌當日不計入指數，造成目前滬綜指約25%的水份，即滬綜指接近1300點時，實際僅相當於1000點左右。當占市值60至70%股改基本完成，全流通發行平穩著陸，市場適應了新《公司法》、《證券法》、《會計准則》的施行，以及財稅改革、所得稅率和其他稅率的調整逐步到位，不確定因素將趨於明朗。在中國經濟發展過程內生性和股票市場循環波動趨勢內生性趨強的條件下，股權分置改革又提升了A股的估值，而匯率形成機制又趨於市場化的綜合作用下，人民幣計價資產價值的重估，以及人民幣匯率調整對股市中長期走勢構成支持作用，其力度將可能遠大於經濟增長對證券市場的影響。
中國儲蓄率高達46%，居民儲蓄存款14.8萬億，企業存款超10萬億，在如此寬松的資金環境和利益驅動下，可能匯集成境內外強大資金流，流向資金「窪地」的A股市場，並在銀行股、地產股、資源、能源和有市場優勢的大盤權重指標股帶領下，A股市場也許正在步入投資上升周期，並可能以全新的面貌迎來新一輪牛市。與此同時，全球資本也已經進入流動性嚴重過剩的「貨幣泡沫」時代，據傳當前國際游資大約有7萬億美元之巨，這些巨額資本為了追求利潤，在全球流動並伺機尋找投資或投機套利的機會，其對實體經濟或虛擬經濟的沖擊規模和力度，已經遠遠超過了20世紀80年代中後期日本和台灣的本幣升值時期。因此，對人民幣升值節奏和幅度的把握和對國際金融市場游資的有效監控，就成為中國證券市場健康穩健發展必須面對的主題，非線性思維也許能有效地引導人們深化對近期市場發展趨勢的認識。
[編輯本段]【相關科學研究】
非線性科學有很復雜的數學公式和高深的研究方法，然而簡單地說，非線性是一種更加接近自然、接近實際的思維和研究方式。
「從數學角度講就是，運動方程是一個線性微分方程還是非線性微分方程，二者的區別是線性系統在數學上很容易得解，非線性系統沒有一般的解，問題都比較復雜，有很多就需要近似解。數學上線性方法主要用『加減法』，非線性方法是『乘法』，復雜程度加大了。」科學用數學語言解釋線性和非線性。線性是一個理想狀態，線性研究也是一種理想模非線性思維型，而非線性則是智能現象，它更加接近自然，現實中有很多系統都是非線性的，但線性是非線性研究的基礎。非線性似乎很難理解，實際上是思維方式的長期影響，有些問題只要深入想想就會發現不符合傳統的情況。比如，牛頓力學就是線性力學，牛頓定律F=ma將物體的質量集中於一點，僅考慮這一個點，但實際上物體的各個部分都會產生影響，非線性研究就是要把整個物體的相互作用都考慮進去。
真實的情況中很多因素都是難以預測的，要把現實描述得更好、越來越精確，人類的研究就必須向非線性靠近。線性可以解決問題，但也有很多問題不能解決，還是要用非線性理論，這是一種科學的進步。全球變暖是大家現在十分關注的問題，但究竟是怎樣變暖不是一個簡單的事情，整個地球是很復雜的非線性系統，不是單純地由幾個因素決定的，實際上絕不會是現在排放多少百分比的二氧化碳將來溫度就會增加多少，要運用非線性的方法將許多因素考慮進來，從而更加逼近於實際問題。
非線性現象是愛因斯坦希望但卻未能解決的問題之一，「它妙就妙在不能夠預測，相互作用會產生許多新的東西。非線性系統即使開始能完全計算出來，但只要初始條件發生一個很小的不準確的變化，隨著時間的推移效果就會很快放大。比如，氣候是變化莫測的，正是由於在氣候預報中不可能所有因素都能知道，結果肯定是有誤差的，所以重要的是怎麼把誤差矯正到一定范圍內以保證盡量准確。非線性研究對每一個問題都在用不同的近似方法來做，說白了就是要變不同的『戲法』」。非線性思維
非線性波動力學和流體力學是張欣比較熟悉的研究領域，非線性波動力學和流體力學研究很多問題，從很小的表面波到海嘯時幾百米的長波，從太陽周圍氣體的運動到水波和地形相互作用等等都有，而在地球物理、海洋以及太空等方面的應用比較廣泛。非線性波動和流體力學研究對航海、氣象預測以及自然災害預警上有很大的價值。比如，對航海很有影響的海面上很陡的波的成因研究將使科學家知道如何保證商業運輸以及海軍船隻的快慢平穩；目前氣象台的波浪預告中非線性研究的使用已經很多，比較弱的非線性因素都已經被考慮進來；同時，利用遙感測風速時並不是直接測量空氣流動，而是測量海表面小波的程度，由於風直接產生浪，因此先測定有關浪的一些微小的因素從而算得風速。非線性方法可以幫助解釋海嘯從大洋到地形較淺區域時的能量集中和發展過程，從而對地震引起的海嘯什麼時候到哪裡、有多大進行預告。

❹ 怎樣炒股票才能賺錢

分析對了大趨勢才能夠獲勝

K線分析和成交量分析是一個比較復雜的分析系統，但是學會了效率也是最高的。

准確性最高的。簡單的說分析的其實就是趨勢，如果趨勢長期向上，那個股就可以大膽跟蹤。如果趨勢長期

向下，那就謹慎加休息。而一支股票按照傳統的分析方法來說中線機構做票有4個階段建倉階段，洗盤階

段，主升浪階段和出貨階段，所以，你得通過學習K線成交量的基礎知識，最終區分開這個四個階段，才不

會在錯誤的時間，錯誤的點位，進行錯誤的買入導致被套。一般投資者來說，都喜歡抄底，去抄建倉階段的

股票。這個時間如果大盤是下跌趨勢。你個股抄到山腰的概率很大，這就是為什麼左側交易者容易抄底抄早

了被套的原因，而適合穩健投資者的投資模式是右側交易，就是放棄機構的建倉階段，放棄一段利潤，保證

安全性。選擇洗盤階段即將結束的股票跟蹤。能夠抓在啟動點是最好的。減少了等待的時間，降低了風險，

基本一買入就啟動拉升了。避免了洗盤的煩人之處。防止了被洗出局。而要吃的就是相對來說最安全的一段

主升浪。而這段也是最安全的。當然未來不排除還有一個出貨階段，而且不排除這個出貨階段會創新高，但是這段就不是你要的了。你要的是最安全的一段，一旦發現你關注的股票開始高位放量出貨後。一旦跌破止盈位置就可以出局了。再去找一支處於主升浪臨界點的股票。就這么做右側交易。而不同的股票具體的分析都有差異，很難找到兩支完全一樣的股票。所以不同的股票得不同的分析。這個話題就很大了。不可能切幾個圖，打幾個字就能夠說清楚了。個人建議還是自己去把基礎打牢實。【日本蠟燭圖技術這書個人建議去看

看，股市最終只有靠自己】

技術分析只是表面的內容，最深層次的是人的心態，而一個投資者要養成安全第一的成熟投資心態往往需要幾年甚至更久的時間，心態的磨練如果不過關再好的技術分析能力也無法在實戰中發揮作用，甚至完全無法執行。比如明明根據分析股市頂部的概率是90%，未來下跌概率更大，而按照技術分析你應該賣出，但是股市在完蛋前的走勢是很火熱的這種情況下，你能否執行標准賣出？就是關鍵了，大多數人執行不了，所以心態不過關導致了，投資計劃的無法執行最終導致投資失敗高位被套，把之前的利潤都吐出去了。

技術學習得差不多了就是該磨練心態克服貪念的時候了。

基金一部分和買股票一樣，在股票軟體里填代碼輸入買入的份額數就行了。另外一部分基金要去證券公司或者銀行單獨填單買入。

個人觀點僅供參考

❺ 股票不能通過機器學習來預測，你知道是為什麼嗎

因為股票市場是非線性的，而且是變化多端的，所以是沒有辦法進行人為預測的。而機器一般都是被人設定好的程序，所以也沒有辦法對股票來進行預測。現在很多人都對理財比較感興趣，所以大家都會對自己的財產進行合理的分配有些人就會拿出自己一些財產來進行炒股。炒股是一門學問，所以並不是每一個人都能夠在故事當中獲得大量的收益的。

機器只能夠模擬過去的股票市場，讓大家在學習股票的時候對股票行情和市場有一個基本的了解。但是機器是沒有辦法預測未來的，所以想要通過機器來預測股市是根本不可能的事情。所以那些想要走捷徑，想通過機器預測股票行情的人還是腳踏實地的自己買一些相關的書籍和課程自己學習吧。

❻ 股票市場中的分形市場是什麼，什麼是分形市場

分形市場假說（Fractal Market Hypothesis，FMH ）作為現代金融理論基石的有效市場假說（EMH）越來越多地被實踐證明不符合現實，而建立在非線性動力系統之上的分形市場假說，利用流動性和投資起點很好地解釋了有效市場假說無法解釋的各種市場現象。通過定性分析和定量分析表明，有效市場假說只是分形市場假說的一種特殊情況，有效市場只是在某個特定時段才可能出現。但由於分形市場假說在數學建模上的困難，有效市場假說仍具有現實的參考和指導意義。
（l）市場由眾多的投資者組成，這些投資者處於不同的投資水平（時間尺度的差異），投
資者的投資水平對其行為會產生重大的影響。可以想像，一個日交易者的投資行為會明顯不同於養老基金的投資行為：前者會頻繁地做出買或賣的投資決策，而後者則會在較長的時期內保持穩定。
（2）信息對處於不同投資水平上的投資者所產生的影響也不相同。日交易者的主要投資行為是頻繁的交易，因此，他們會格外關注技術分析信息，基本分析信息少有價值。而市場中大多數的基本分析者處於長期投資水平上，他們通常認為市場在技術分析層面上所表現出來的趨勢並不能用於長期投資決策，只有對證券進行價值評估才可獲得長期真實的投資收益。在FMH的框架中，由於信息的影響在很大程度上依賴於投資者自己的投資水平，因此，技術分析和基本分析都是適用的。
（3）市場的穩定（供給和需求的平衡）在於市場流動性的保持、而只有當市場是由處於不同投資水平上的眾多投資者組成時，流動性才能夠得以實現。投資水平的多樣化使得投資者對信息流動有不同的評價，並且可以在某一投資水平投資者不看好市場的時候為市場提供流動性，這是保證市場穩定的關鍵。
（4）價格不僅反映了市場中投資者基於技術分析所做的短期交易，而且反映了基於基本分析對市場所做的長期估價；一般而言，短期的價格變化比長期交易更具易變性。市場發展的內在趨勢反映了投資者期望收益的變化，並受整個經濟環境的影響；而短期交易則可能是投資者從眾行為的結果。因此，市場的短期趨勢與經濟長期發展趨勢之間並無內在一致性。
（5）如果證券市場與整體經濟循環無關，則市場本身並無長期趨勢可言，交易、流動性和短期信息將在市場中起決定作用。如果市場與經濟長期增長有關，則隨著經濟周期循環的確定，風險將逐步的降低、市場交易活動比經濟循環具有更大的不確定性。從短期來看，資本市場存在分形統計結構，這一結構建立於長期經濟循環的基礎之上。同時，作為交易市場，市場流通也僅僅具有分形的統計結構。

❼ 股市的非線性性是什麼意思啊

就是說上一個交易期的價格波動和下一期的價格波動之間沒有邏輯上的連貫性。土話說就是通過過去的K線走勢預測將來的K線走勢是不可能的，股價波動是隨機的，和拋硬幣差不多，每次拋的概率都是獨立的，和上次沒關系。

❽ 股票中的線性和非線性

你網路一下就知道大致意思了
如果你是炒股的話，根本不用管，如果是做學術的話，寫論文可以寫這個

一般而言，企業盈利能力越強，市場估價越高，因為成線性關系。我就給你找幾個極端的例子。002024蘇寧電器，盈利能力行業第一，但是看看，09年，垃圾股都升天了，它的價格還在下面躺著呢。再舉一個600019寶鋼股份，市凈率為1，什麼意思？1塊錢可以在股市上面買到1塊錢的包鋼企業。而很多垃圾股，你得要30塊錢才可以買到1塊錢的企業資產。

做學術和實戰是兩碼事有時候