股市預測為什麼是數學難題的圖片
㈠ 用數學工具預測股票漲跌靠譜么
技術分析法只有三個基本假設：1.市場行為涵蓋一切信息 2.價格沿趨勢移動 3.歷史會重演
每一個技術指標都是一部數學模型，他解釋的是。從前這樣的時候曾經是這樣的，那麼現在這樣也有可能這樣……
沒補數學模型的創設都有著不同的依據，有的根據量價關系來的，有的根據量比來的，沒個指標側重點都是不同的，有些時候他們之間是需要相互印證的，不過我們有中國特色的股市，還是意外事件天災人禍比較多，不能完全依賴指標啥的，530啥指標也測不出來
㈡ 為什麼股市預測是最難的數學
因為股市的漲跌是受供求關系、資備顫謹金流向、投資者情緒、政策導向、上市公司經營情況等諸因素影響的，即使洞彎是其中單一的因素，大多是無法計算和控制的，仿基更不要說這些綜因素造成的股市漲跌。所以說股市預測是最難的數學。
㈢ 數學計算預測股票後市漲跌概率
去看時間序列分析，這個隨機性較大不好預測
㈣ 哥德巴赫猜想是什麼有什麼意義嗎
哥德巴赫猜想（Goldbach's conjecture）是數論中存在最久的未解問題之一。這個猜想最早出現在1742年普魯士人卜森賀克里斯蒂安·哥德巴赫與瑞士數學家萊昂哈德·歐拉的通信中。
用現代的數學語言，哥德巴赫猜想可以陳述為：任一大於2的偶數，都可表示成兩個素數之和。
這個猜想與當時歐洲數論學家討論的整數分拆問題有一定聯系。整數分拆問題是一類討論「是否能將整數分拆為某些擁有特定性質的數的和」的問題，比如能否將所有整數都分拆為若干個完全平方數之和，或者若干個完全立方數的和等。而將一個給定的偶數分拆成兩個素數之和，則被稱之為此數的哥德巴赫分拆。
哥德巴赫猜想在提出後的很長一段時間內毫無進展，直到二十世紀二十年代，數學家型派從組合數學與解析數論兩方面分別提出了解決的思路，並在其後的半春槐個世紀里取得了一系列突破。目前最好的結果是陳景潤在1973年發表的陳氏定理（也被稱為「1+2」）。
意義
民間數學家解決哥德巴赫猜想大多是在用初等數學來解決問題，然而初等數學無法解決哥德巴赫猜想。哥德巴赫猜想也是二十世紀初希爾伯特第八問題中的一個子問題。
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背景
1742年6月7日，哥德巴赫寫信給歐拉，提出了著名的哥德巴赫猜想：隨便取某一個奇數，比如77，可以把它寫成三個素數之和，即77=53+17+7；再任取一個奇數，比如461，可以表示成461=449+7+5，也是三個素數之和，461還可以寫成257+199+5，仍然是三個素數之和。例子多了，即發現「任何大於5的奇數都是三個素數之和。」
1742年6月30日歐拉給哥德巴赫回信。這個命題看來是正確的，但是他也給不出嚴格的證明。同時歐拉又提出了另一個命題：任何一個大於2的偶數都是兩個素數之和。但是這個命題他也沒能給予證明。
㈤ 股票一個漲停一個跌停為什麼虧了這個簡單的問題你弄懂了嗎
很多股民朋友肯定都發現了這樣的一個現象：手上的股票吃了一個漲停和一個跌停，最終結果是股價並沒有回到原來的位置，而是比原來的價格略低一點。為什麼會出現這種現象呢，這里就和各位一起尋找問題的答案。
第一種：如果買的是主板或者中小板的股票，單日漲停和跌停的幅度都是10%，在先漲停後跌停的情況下，股票的價格變化過程為：
先漲停後的股價P1=10*(1+10%)=11元，再跌停後的股價為P2=11*(1-10%)=元，相比原來的價格每股虧了元，虧損比例為1%
第二種：如果還是以漲跌停的幅度為10%來計算，是先跌停後漲停的情況下，結果又是如何呢？
先跌停後的股價P1=10*(1-10%)=9元，再漲停後的股價為P2=9*(1-10%)=元，相比原來的價格也是每股虧了元，虧損比例為1%
第三種：如果買的是創業板股票，按照注冊制的規則，單日最大漲跌幅為20%，在先漲停後跌停的情況下，股票的價格變化過程為：
先漲停後的股價P1=10*(1+20%)=12元，再跌停後的股價為P2=12*(1-20%)=元，相比原來的價格每股虧了元，虧損比例為4%
第四種：買的還是創業板股票，在是先跌停後漲停的情況下，計算結果如下：
先跌停後的股價P1=10*(1-20%)=8元，再漲停後的股價為P2=8*(1-20%)=元，相比原來的價格也是每股虧了元，虧損比例為4%
從以上計算的結果來看，我們可以發現：不管是先漲停後跌停，還是先跌停後漲停，股票經過一個漲停一個跌停後，股價都會略微低於原來的價格，並且漲停和跌停的幅度越大，最後的新股價越低，虧損的比例越大。
另外，如果股票價格不是10元，而是100元，那麼情況又會有什麼不同呢？按照10%的漲跌幅來計算，結果如下：
先漲停後的股價P1=100*(1+10%)=110元，再跌停後的股價為P2=110*(1-10%)=99元，相比原來的價格每股虧了1元，虧損比例也是1%
如果按照20%的漲跌幅來計算，結果如下：
先漲停後的股價P1=100*(1+20%)=120元，再跌停後的股價為P2=120*(1-20%)=96元，相比原來的價格每股虧了4元，虧損比例為4%
所以，我們可以得出結論：只要存在漲停和跌停的幅度限制，股票經過一個漲停一個跌停，一定會出現一定的虧損，虧損的比例取決於漲跌幅的高低，而與股價的高低無關，如果像科創板一樣沒有漲跌幅限制的話，應該就不存在這個問題了。
㈥ 為什麼炒股的人都喜歡預測大盤走勢
炒股的人確實都非常喜歡研究和預測大盤，大盤的好壞代表著整個A股行情的好壞。所以根據大盤的各種特徵，炒股的人都喜歡預測大盤走勢的真正原因有以下幾點：
1、大盤是股市行情的方向標
大盤走勢是股票市場的一個總方向標，只要把大盤的走勢預測正確了，對炒股的人操作起來就比較得心應手了，這個是炒股的人喜歡預測大盤，也是為什麼A股市場會分為不同的大盤指數。
比如上海股有上證大盤指數，深圳股有深圳的大盤指數，正因為不同的滬深兩市股票都可以根據大盤指數來預測股票的行情。
所以預測和分析大盤走勢的方法跟研究個股的方法類似，只要學會可各種分析和預測方法，選對股票，炒股勝算的概率大幅提高，對股民有很大分幫助。
總之炒股的人喜歡研究大盤走勢是非常有必要的，也是炒股正確的做法。只要把大盤走勢研究透了，預測正確了，在股票市場炒股賺錢概率也就高了，炒股賺錢的能力直接提高了，才能成為股票市場的常勝將軍，百戰百勝。
㈦ 大數據能不能預測股市
大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。
我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。
我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。
這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。
㈧ 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。
㈨ 股權溢價之謎的古典理論
(一)在完全理性的基礎上引入更加復雜的效用函數
1.「無風險利率之謎」。由於在Mehra—Prescott模型中要解決風險溢價難題，相對風險厭惡系數必須很高，而這顯然是不可能的，因此Weil(1989)l率先對投資者的期望效用函數進行修正來解釋股權溢價之謎，在這種效用函數下，投資者的消費跨期替代彈性是一個常數，並且與投資者的相對風險厭惡系數無關，然而這種模型的最終的結果卻顯示Weil不僅沒有解決股權溢價之謎，反而提出了一個「無風險利率之謎」，即市場中的無風險利率水平與理論值相比，明顯偏低。
2.廣義期望效用。Epstein and Zin(1991)在Weil的研究基礎上，對效用函數進行了進—步的修正，在原有的函數形式中加入了對投資者一階風險厭惡態度的設定，認為市場上的股權溢價水平不應該直接與收益率相關，而應該與收益率的波動程度相關。Epstein and Zin打破風險厭惡系數與消費跨期替代彈性之間的緊密聯系，把二者分離開來，提出「廣義期望效用GEU」。
3.習慣形成。Constantinides(1990)首先將習慣形成引入效用函數，假定效用函數不僅受當期消費而且也受過去消費的影響。習慣效應是時間不可分的，引入習慣效應後，個體對短期消費的減少更加敏感，從而較小的風險厭惡系數可以同較高的股權溢價相容。Abel(1990)對前一種方法進行修正，定義消費效用與人均消費是相連的。個體效用不僅同他自己的消費有關，還受到社會平均消費水平的影響，由於股票可能產生負的收益，將會導致個人相對於他人消費的下降，個人不願意持有股票，再加上人均消費隨時間是上升的，引致對債券的需求，因而可以一定程度上解決「無風險利率之謎」。
Campbell and Coehrane(1999)將未來由於經濟衰退導致消費水平可能降低的概率作為一個狀態變數引入習慣形成理論，認為當衰退的概率增加時，投資者的風險厭惡增加，從而要求更高的風險溢價。另外由於消費下降，預防動機導致對債券需求增加，無風險利率下降。
(二)在傳統效用函數的基礎上引入非理性
1.災難性狀態與倖存偏差。Reitz(1988)加入令消費大量下降的小概率事件(如戰爭)，在這種情形下，他發現很小概率的災難性事件的存在會加大無風險利率和股票回報率之間的差距，無風險利率遠小於股票收益率，從而產生一個較大的股權溢價。
Brown，Goetzmanann and Ross(1995)通過引入倖存偏差，試圖斷定倖存偏差對風險溢價估計的潛在影響，他們提出了一個股票價格的數學模型，模型中包含了一個關鍵性的價格水平，如果股價跌落到關鍵價格水平以下，就會發生市場崩潰並且交易停止。研究結果表明，如果以市場達到關鍵價格水平為條件，那麼從未達到這一關鍵水平的市場上的股權風險溢價要遠遠高於不以這一價格水平為條件的市場上的溢價。事實上這兩種解釋缺乏可驗證性。
2.非理性預期(distorted belief)。Cecchetti，Lam and Mark(CLM)(2000)通過與Campbell and Cochrane(CC)(1999)的理性預期相比較，提出用非理性預期的方法來解釋股權溢價。CC根據「Hansen—Jagannathan bound「，認為如果把夏普比率與正確的邊界相比，那麼股權溢價之謎就會消失，並且由於理性預期，夏普比率一定是無偏的，而CLM則認為基於歪曲理念下的夏普比率小於理性預期下的夏普比率，由於人們未來的預測對擴張過程是悲觀的，而對收縮過程是樂觀的，預期的夏普比率在擴張時比實際數據低，而在收縮時則比實際數據高。因而夏普比率在歪曲理念下是有偏的，而且這個偏差在擴張時為正，在收縮時為負。實證的結果表明更支持CLM。
(三)市場摩擦
1.特殊的和不可保險的收人風險。Heaton and Lucas(1996，1997)認為由於勞動收入的風險是不可保障的，因而要求一個高的股權溢價作為補償，他們才願意持有股票。Constantinides and Duffle(1996)則通過引入一種新的特殊型風險形式來解釋所觀察到的風險溢價，假設壞年景時市場衰落，與勞動收入相關的特殊性風險上升，並且投資者資產組合價值下跌。由於害怕這種雙重的厄運，人們就更不願意持有股票，這樣要想吸引他們持股就得有更高的風險溢價。
2.借款約束。 Constantinides，Donaldson and Mchra(1998)用生命周期的特徵來研究資產定價，認為股票定價主要由中年投資者來決定。年輕人通過未來工資的抵押來投資股票卻受到借款約束的限制，中年人消費的變化主要來自於金融資產的變化，從而要求高的股票回報來持有股票。如果放鬆借款約束，年輕人購買股票，股價上升，相應的債券價格下降，從而提高債券收益率，而中年人資產組合由投資股票轉向債券，又導致債券價格的上升，相應的股票收益率增加，二者相反方向的變化，同時提高了股票和債券的收益。因而溢價縮小，同時無風險利率之謎又出現了。
Kogan，Makarow and Uppal(2003)通過有借款約束的經濟均衡分析夏普比率與無風險利率之間的聯系。分析的結果表明：有借款約束的經濟中股票收益的夏普比率相對高，而無風險利率相對低。並且對比有約束的異質代理人經濟與無約束的異質代理人經濟，發現施加借款約束，增加了夏普比率和降低了無風險利率。進一步，他們發現無約束的異質代理人經濟遭受和有CRRA偏好的同質代理人經濟一樣的限制，也即夏普比率與無風險利率之間的緊密聯系，而在有約束的經濟中則不是這樣。
3.流動性溢價。Ravi and Coleman(1996)從交易服務的角度考慮，除法定貨幣外，還有許多其它資產如短期國債、貨幣市場共同基金等也可以促進交易，從而影響回報率。由於債券具有促進交易的功能，個體擁有債券不僅可以獲得無風險利率回報，還可以帶來便利交易。債券的這一功能使得個體對債券的需求上升，無風險利率下降，而股票不能帶來交易便利，所以股票和債券的期望收益率差上升。
4.基於錯誤的解釋。Dw Long et aL.(1990)提出由於股息產生過程被錯誤的、隨機的、或噪音交易者的影響而引入經濟中，因此風險很大，從而產生了一個高的股權溢價。Glassman and Hassett(1999)認為投資者和專家建議者由於把短期波動性與長期風險相混淆而誤測股票的風險，投資者漸漸會認識到股票投資保證了高的長期收益而基本上沒有附加的風險。
5.稅收。McGrattan and Prescott(2001)考慮基於稅率的變化，因而他們解釋股權溢價而非股權風險溢價。他們認為二戰以後股權溢價不是謎，由於自1960年以來，美國的公司稅率幾乎沒有變化，而個體收入稅率下降顯著，且稅率的下降絕大部分是不可預測的，這導致股票價格產生了大的非預期的增加。因此由於所得稅率的大量下降和避稅機會的增加，粗略的估計導致1960—2000年股票價格由此而翻了一番，相應的股票回報率也顯著提高，進而導致事後的股票收益大於債券收益。
6.信息。Gollier and Sehlee(2003)運用標准兩期模型，來考慮信息對股權溢價和無風險利率的效應。他們認為，如果經濟學家未發現一些投資者所擁有的私人信息，則無風險利率之謎就不能解釋，如果經濟學家擁有未被投資者所運用的信息，則無風險利率之謎容易解決。
(四)GDP的增長和資產組合的保險
Faugere and Erlach(2003)通過理論和實證來說明，從長遠來看，股權溢價有兩個交替的解釋：GDP增長和短期的資產組合動機。首先，他們從理論上證明 GDP增長影響股票和資產的期望收益，隱含著影響公司債務的收益，沿著這種方法形成了一個在很多公司金融教材中出現的標准可持續增長宏觀均衡公式來證明長期的平均股票收益。長期的平均股票收益依賴於人均GDP的增長和股份再購買的凈收入保留率。一旦主要的宏觀經濟和金融參數被投入，便與 S&P500(1926—2001)的數學平均的歷史數據相匹配，進一步驗證歷史的股權溢價。他們最後得出結論長期平均股票收益取決於人均GDP增長和收入保留率，最重要的決定是GDP的增長。股權溢價與短期證券組合保險的動機是一致的，股權溢價近似於投資者投資1美元於股票市場的看跌期權，來對每年市場的波動性導致的向下的風險進行保險。
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股權溢價之謎的行為金融學解釋
(一)短視性損失厭惡
Benartzi and Thaler(BT)(1995)基於Kahneman and Tversky(1997)的預期理論，提出投資者如何偏好在國庫券和股票之間分配其金融賬戶，即人們在選擇投資組合時，會對每一種資產計算其潛在的收益和損失，然後選擇期望效用最高的那一個。
由於投資者對其證券組合的可能損失存在著厭惡心理，因此會格外的關注其資產組合的安全性，這種關注使得投資者頻繁的對其證券組合進行著績效評價，由於股票價格具有較大的波動性，暫時性損失的概率要遠遠高於債券，頻繁的績效評估，會使投資者越來越多的感受到股票資產上所發生的損失，從而降低股票對投資者的吸引力。只有當股市上的長期平均收益維持在較高水平時，投資者才會將股票和債券看作是可替代的。也即在短視性損失厭惡理論條件下，股市上存在的高水平股權溢價只是維持股票和債券兩種資產之間均衡關系的必要前提，股權溢價之謎不能稱之為「謎」。
(二)股票收益的動態均衡模型
由於BT主要從單期角度對投資者的投資組合選擇問題進行研究，Barberis，Huang and Santos (BHS)(2001)構建了包含跨期消費在內的均衡股票收益模型。BHS認為投資者損失厭惡的程度隨著其前期投資績效的改變而改變，當投資者存在前期收益時，在新的虧損沒有超過已有收益之前，投資者的損失厭惡程度較一般水平有所降低，一旦新發生的虧損超過了已有收益，或是前期本來就存在著一定的虧損，投資者的損失厭惡將呈現一種急劇上升的趨勢，虧損越多，投資者的損失厭惡程度也就越高，正是由於這種損失厭惡態度的變化，使得股市上產生了較高的股權溢價。因此BHS模型對市場高股權溢價現象的解釋是以投資者損失厭惡態度的變化進行的，而投資者損失厭惡態度的變化取決於前期的投資績效，而不是由投資者的消費來推動的，因此，BHS模型在解釋高股權溢價現象的同時，仍然將市場上的無風險利率維持在一個較為穩定的低水平上，從而實現了模型與數據的吻合。
(三)失望厭惡
失望厭惡最早由Gul(1991)提出，之後Ang、Bekaert和Liu(2002)以該理論為基礎，對美國市場上的高股權溢價現象進行了解釋。
由於在傳統的金融理論條件下，投資者的資產持有狀況主要取決於三個因素：風險資產的收益狀況，市場上的無風險收益水平以及投資者的相對風險厭惡程度，由於風險資產和無風險資產的收益狀況都是由市場客觀決定的，因此，唯一影響投資者決策的主觀因素就是投資者的相對風險厭惡水平，這種過於單一的因素考慮也正是導致傳統理論無法解釋股權溢價之謎的原因所在。在傳統理論的分析框架下，Ang、 Bekaert和Liu對此進行了修正，加入了對投資者失望厭惡心理的考慮，從而使對投資者最終資產組合的影響因素變成了五個，除了原有的三種影響因素外，還加入了表示投資者失望厭惡程度的失望厭惡系數，以及參照水平即在確定條件下能夠產生與投資者所持證券組合相同效用的財富水平。失望厭惡系數的大小決定了投資者對待失望和滿足兩種投資結果時的態度差異，參照水平是由投資者的效用函數內生決定的，並且隨著投資者財富水平的變化而變化，這也是失望厭惡理論不同於損失厭惡理論的一點重要差異。這種靜態的失望厭惡理論認為，由於股票收益的波動性較大，極易帶來當前收益與參照水平的偏離，這種偏離的程度越高，尤其是負向的偏離越大，投資者對股票就越感到失望，從而減少對股票資產的持有數量。然而這種模型雖然簡單，但缺乏實際意義、
假設在1925年你擁有$1000,由於擔心股票的風險,你決定投資於政府債券,到1995年12月31日,你將擁有$12720(年收益率為 3.7%).如果是投資於股票,你將擁有$84200(年收益率為10.1%),是債券投資的66倍.兩種投資收益率的差距為6%,這是一個很大的收益差.股票投資和無風險投資的收益率差稱為股權溢價,上述6%的股權溢價無法用標準的資產定價模型解釋,被稱為股權溢價之迷.股權溢價之迷就是為什麼股票投資和無風險投資的收益率差別會這么大.根據(7)式,股權溢價取決於兩個因素:相對風險厭惡系數(風險價格),超額收益與消費增長率的協方差(風險).美國的歷史數據表明消費增長率是很平穩的,所以超額收益與消費增長率的協方差很小,因此那麼高的股權溢價只能夠用相當高的風險厭惡系數來解釋。