㈠ 金融模型有哪些
金融模型就是跟據所收集的數據利用回歸分析做出一個影響所分析數據的公式，根據公式將數據帶入可以進行預測，在股市上的應用就是可以預測股市價格，在這方面比較好的軟體是SARS。
一、波動性方法
自從1952年Markowitz提出了基於方差為風險的*3資產組合選擇理論後，方差（均方差）就成了一種極具影響力的經典的金融風險度量。方差計算簡便，易於使用，而且已經有了相當成熟的理論。當然，波動性方法也存在以下缺點：
（1）把收益高於均值部分的偏差也計入風險，這可能大家很難接受；
（2）以收益均值作為回報基準，也與事實不符；
（3）只考慮平均偏差，不適合用來描述小概率事件發生所導致的巨大損失，而金融市場中的「稀少事件」產生的極端風險才是金融風險的真正所在。
二、VaR模型（Value at Risk）
風險價值模型產生於1994年，比較正規的定義是：在正常市場條件下和一定的置信水平a上，測算出在給定的時間段內預期發生的最壞情況的損失大小X。在數學上的嚴格定義如下：設X是描述證券組合損失的隨機變數，F(x)是其概率分布函數，置信水平為a，則：VaR(a)=-inf{x|F(x)≥a}。該模型在證券組合損失X符合正態分布，組合中的證券數量不發生變化時，可以比較有效的控制組合的風險。
因此，2001年的巴塞耳委員會指定VaR模型作為銀行標準的風險度量工具。但是VaR模型只關心超過VaR值的頻率，而不關心超過VaR值的損失分布情況，且在處理損失符合非正態分布（如厚尾現象）及投資組合發生改變時表現不穩定。
三、靈敏度分析法
靈敏度方法是對風險的線性度量，它測定市場因子的變化與證券組合價值變化的關系。對於市場因子的特定變化量，通過這關系種變化關系可得到證券組合價值的變化量。針對不同的金融產品有不同的靈敏度。比如：在固定收入市場的久期，在股票市場的「β」，在衍生工具市場「δ」等。靈敏度方法由於其簡單直觀而得到廣泛的應用但是它有如下的缺陷：
（1）只有在市場因子變化很小時，這種近似關系才與現實相符，是一種局部性測量方法；
（2）對產品類型的高度依賴性；
（3）不穩定性。如股票的「貝塔」系數存在不穩定的缺陷，用其衡量風險，有很大的爭議；
（4）相對性。敏感度只是相對的比例概念，並沒有回答損失到底有多大。
㈡ 如何設計股票模型
股票模型 網路名片 股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。 目錄概念股票建模建模過程股票模型的作用 編輯本段概念在這里引用數學模型的定義，也可以說，股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。 編輯本段股票建模把個股的實際問題加以提煉，抽象為數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把這一應用過程稱為股票建模。 編輯本段建模過程模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。 模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。 模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具） 模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。 模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。 模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。 模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。 編輯本段股票模型的作用第一，能讓分析過程簡化，並讓復雜的分析過程通過數據表達出來。 第二，通過對模型的反復修正，能起到對個股的未來走勢起到預測效果。 第三，便於掌握股市行情。
㈢ 如何利用計量經濟學方法估計金融市場的波動率，並預測未來的股票價格走勢
估計金融市場波動率的方法之一是使用GARCH模型。GARCH模型是一個非線性的時間序列模型，用來描述金融市場波動率的異方差性（volatilityclustering）。該模型可以通過歷史數據來估計未來波動率的水平和方向。以下是利用GARCH模型估計波動率和預測未來股票價格走勢的一般步驟：
1.收集歷史股票價格數據以及與該公司相關的其他經濟指標數據。這些數據可以從各種來源（比如財經新聞、股票網站等）收集。
2.進行數據清理和預處理。這涉及到處理異常值、缺失值和季節性等。
3.使用GARCH模型估計波動率。該模型可以包括ARCH（自回歸條件異方差）和GARCH（廣義自回歸條件異方差）模型。
4.模型擬合完成後，進行模型檢驗。這包括殘差分析和模型擬合優度的檢驗。
5.利用已估計出的波動率進行未來股票價格的預測。這可以通過將已估計出的波動率斗悉雀帶入股票價格的確定性模型來實現。
需要注意的是，GARCH模型僅能夠空早反映歷史數據中的波動率，無法准確地預測未來變化，因此預測結果僅供參考。同時，由於金融市場的復雜性和不確定性，建議在進行金融決策時，需綜合考慮各種因素，而不能僅僅依賴統計模型的預測陸余。
㈣ 如何建立一個股票量化交易模型並模擬
用python：金融想法->數據處理->模型回測->模擬交易->業績歸因->模型修正。
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化交易具有以下幾個方面的特點：
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
㈤ 請問高手有誰知道股票數學模型怎麼做!
也不是上面那人說的那麼玄，什麼秘籍之類的，做股票數學模型，先問自己學過統計學，計量經濟學沒，學完了，再去CNKI裡面找2篇文章來看看，然後就可以自己去找問題，比如：公司分紅與送股對股價的影響？。然後找數據，然後建模型。上面說的只是流程，具體操作太復雜了，一般得一個結論都得費很久時間，而且每個人的的結論都不一樣，裡面的模型建立也是仁者見仁智者見智的，同時找數據也是一門藝術，數據沒找對啥都完了