1. 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
用python：金融想法->数据处理->模型回测->模拟交易->业绩归因->模型修正。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
2. 求高手解答这道数学建模问题：投资组合问题，美国某三种股票（A，B，C）12年（1943—1954）的价格（已经包
从分析来看，a股票波动比较小，c股票比b票波动相对落后，b股票没有明显回落，c股还会上涨，建议建仓c股
3. 股票数学模型有哪些
最经典的应该就是CAPM模型了，也叫资本资产定价模型。基本公式是：E(ri)=rf+βim(E(rm)-rf)
其中：E(ri) 是资产i 的预期回报率
rf 是无风险利率
βim 是[[Beta系数]]，即资产i 的系统性风险
E(rm) 是市场m的预期市场回报率
E(rm)-rf 是市场风险溢价（market risk premium），即预期市场回报率与无风险回报率之差。
4. 股市预测数学有多难
太难了。
一、通过数学建模是可以来预测股市的涨跌的。
1.概念
预测是指在掌握现有信息的基础上，依照一定的方法和规律，对未来的事情进行测算，以预先了解事情发展的过程与结果。预测学也成了一门专门的学科。金融领域也利用现代数学方法和计算机技术对股市运行过程进行预测，这里所说的数学方法就是数学模型。
2.预测是动态的
需要说明的是，预测的结果不是一经预测就写死不变了，而是会根据后面发生的结果不庆散胡断地进行修正，是动态的。有人认为不能预测，可能忽视了预测的动态性。
3.模型的复杂性
数学模型有简单，有复杂。简单的模型考虑因素少，预测的不够准确。复杂的模型，考虑的因素多，更趋于真实。你比如说炮誉拦弹发射，如果只考虑大炮的推力和炮弹的重量来预测炮弹的落点，偏差肯定大；那如果再加上空气阻力，偏差就会小得多。许多人认为股市不可用数学模型来预测，就是认为影响股市的因素太多（的确如此）。其实只要将对各因素对股市的影响加入数学模型，是能够较好地进行预测的，无非是认知不全面会景响模型的准确度而已。
二、如何建立数学模型来预测股市
其实一个技术指标（MACD、BOLL、TRIX、DMI、RSI）和均线系统都是基于数学模型的预测系统，只不过这样的数学模型过于简单，简单的不好意思叫模型了。
对于我们这些业余的投资者来说，想建立一个复杂的，准确度高的数学模型，需要金融、数学、计算机方面的专业人才帮助，难度掘培是非常大的。我等小散户能把技术指标和均线系统整明白就不错了，用数学建模来预测股票走势就不要想了。
5. 证券投资问题 数学建模
6. 一支简单的股票价格预测的数学模型!!!!
对于股票价格只能是在理论上，换句话说是在你自己的期望预期。
而对于股票价格预测一般是从他的基本面上来考虑。
你可以试试下面的方法：
杜邦财务分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一种财务比率分解的方法，能有效反映影响企业获利能力的各指标间的相互联系，对企业的财务状况和经营成果做出合理的分析。
关键词：杜邦分析法；获利能力；财务状况
获利能力是企业的一项重要的财务指标，对所有者、债权人、投资者及政府来说，分析评价企业的获利能力对其决策都是至关重要的，获利能力分析也是财务管理人员所进行的企业财务分析的重要组成部分。
传统的评价企业获利能力的比率主要有：资产报酬率，边际利润率（或净利润率），所有者权益报酬率等；对股份制企业还有每股利润，市盈率，股利发放率，股利报酬率等。这些单个指标分别用来衡量影响和决定企业获利能力的不同因素，包括销售业绩，资产管理水平，成本控制水平等。
这些指标从某一特定的角度对企业的财务状况以及经营成果进行分析，它们都不足以全面地评价企业的总体财务状况以及经营成果。为了弥补这一不足，就必须有一种方法，它能够进行相互关联的分析，将有关的指标和报表结合起来，采用适当的标准进行综合性的分析评价，既全面体现企业整体财务状况，又指出指标与指标之间和指标与报表之间的内在联系，杜邦分析法就是其中的一种。
杜邦财务分析体系（TheDuPontSystem）是一种比较实用的财务比率分析体系。这种分析方法首先由美国杜邦公司的经理创造出来，故称之为杜邦财务分析体系。这种财务分析方法从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标-权益净利率出发，层层分解至企业最基本生产要素的使用，成本与费用的构成和企业风险，从而满足通过财务分析进行绩效评价的需要，在经营目标发生异动时经营者能及时查明原因并加以修正，同时为投资者、债权人及政府评价企业提供依据。
一、杜邦分析法和杜邦分析图
杜邦模型最显着的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法，可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。
杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素，以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系，给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。
杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列，从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。
杜邦财务分析体系如图所示：
二、对杜邦图的分析
1.图中各财务指标之间的关系：
可以看出杜邦分析法实际上从两个角度来分析财务，一是进行了内部管理因素分析，二是进行了资本结构和风险分析。
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
权益乘数＝1÷（1－资产负债率）
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
销售净利率＝净利润÷销售收入
总资产周转率＝销售收入÷总资产
资产负债率＝负债总额÷总资产
2.杜邦分析图提供了下列主要的财务指标关系的信息：
（1）权益净利率是一个综合性最强的财务比率，是杜邦分析系统的核心。它反映所有者投入资本的获利能力，同时反映企业筹资、投资、资产运营等活动的效率，它的高低取决于总资产利润率和权益总资产率的水平。决定权益净利率高低的因素有三个方面--权益乘数、销售净利率和总资产周转率。权益乘数、销售净利率和总资产周转率三个比率分别反映了企业的负债比率、盈利能力比率和资产管理比率。
（2）权益乘数主要受资产负债率影响。负债比率越大，权益乘数越高，说明企业有较高的负债程度，给企业带来较多地杠杆利益，同时也给企业带来了较多地风险。资产净利率是一个综合性的指标，同时受到销售净利率和资产周转率的影响。
（3）资产净利率也是一个重要的财务比率，综合性也较强。它是销售净利率和总资产周转率的乘积，因此，要进一步从销售成果和资产营运两方面来分析。
销售净利率反映了企业利润总额与销售收入的关系，从这个意义上看提高销售净利率是提高企业盈利能力的关键所在。要想提高销售净利率：一是要扩大销售收入；二是降低成本费用。而降低各项成本费用开支是企业财务管理的一项重要内容。通过各项成本费用开支的列示，有利于企业进行成本费用的结构分析，加强成本控制，以便为寻求降低成本费用的途径提供依据。
企业资产的营运能力，既关系到企业的获利能力，又关系到企业的偿债能力。一般而言，流动资产直接体现企业的偿债能力和变现能力；非流动资产体现企业的经营规模和发展潜力。两者之间应有一个合理的结构比率，如果企业持有的现金超过业务需要，就可能影响企业的获利能力；如果企业占用过多的存货和应收账款，则既要影响获利能力，又要影响偿债能力。为此，就要进一步分析各项资产的占用数额和周转速度。对流动资产应重点分析存货是否有积压现象、货币资金是否闲置、应收账款中分析客户的付款能力和有无坏账的可能；对非流动资产应重点分析企业固定资产是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作实例分析
杜邦财务分析法可以解释指标变动的原因和变动趋势，以及为采取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽车（600166）为例，说明杜邦分析法的运用。
福田汽车的基本财务数据如下表：
（一）对权益净利率的分析
权益净利率指标是衡量企业利用资产获取利润能力的指标。权益净利率充分考虑了筹资方式对企业获利能力的影响，因此它所反映的获利能力是企业经营能力、财务决策和筹资方式等多种因素综合作用的结果。
该公司的权益净利率在2001年至2002年间出现了一定程度的好转，分别从2001年的0.097增加至2002年的0.112.企业的投资者在很大程度上依据这个指标来判断是否投资或是否转让股份，考察经营者业绩和决定股利分配政策。这些指标对公司的管理者也至关重要。
公司经理们为改善财务决策而进行财务分析，他们可以将权益净利率分解为权益乘数和资产净利率，以找到问题产生的原因。
表三：权益净利率分析表
福田汽车权益净利率=权益乘数×资产净利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通过分解可以明显地看出，该公司权益净利率的变动在于资本结构（权益乘数）变动和资产利用效果（资产净利率）变动两方面共同作用的结果。而该公司的资产净利率太低，显示出很差的资产利用效果。
（二）分解分析过程：
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
经过分解表明，权益净利率的改变是由于资本结构的改变（权益乘数下降），同时资产利用和成本控制出现变动（资产净利率也有改变）。那么，我们继续对资产净利率进行分解：
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通过分解可以看出2002年的总资产周转率有所提高，说明资产的利用得到了比较好的控制，显示出比前一年较好的效果，表明该公司利用其总资产产生销售收入的效率在增加。总资产周转率提高的同时销售净利率的减少阻碍了资产净利率的增加，我们接着对销售净利率进行分解：
销售净利率＝净利润÷销售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
该公司2002年大幅度提高了销售收入，但是净利润的提高幅度却很小，分析其原因是成本费用增多，从表一可知：全部成本从2001年403967.43万元增加到2002年736747.24万元，与销售收入的增加幅度大致相当。下面是对全部成本进行的分解：
全部成本＝制造成本＋销售费用＋管理费用＋财务费用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通过分解可以看出杜邦分析法有效的解释了指标变动的原因和趋势，为采取应对措施指明了方向。
在本例中，导致权益利润率小的主原因是全部成本过大。也正是因为全部成本的大幅度提高导致了净利润提高幅度不大，而销售收入大幅度增加，就引起了销售净利率的减少，显示出该公司销售盈利能力的降低。资产净利率的提高当归功于总资产周转率的提高，销售净利率的减少却起到了阻碍的作用。
由表4可知，福田汽车下降的权益乘数，说明他们的资本结构在2001至2002年发生了变动2002年的权益乘数较2001年有所减小。权益乘数越小，企业负债程度越低，偿还债务能力越强，财务风险程度越低。这个指标同时也反映了财务杠杆对利润水平的影响。财务杠杆具有正反两方面的作用。在收益较好的年度，它可以使股东获得的潜在报酬增加，但股东要承担因负债增加而引起的风险；在收益不好的年度，则可能使股东潜在的报酬下降。该公司的权益乘数一直处于2～5之间，也即负债率在50％～80％之间，属于激进战略型企业。管理者应该准确把握公司所处的环境，准确预测利润，合理控制负债带来的风险。
因此，对于福田汽车，当前最为重要的就是要努力减少各项成本，在控制成本上下力气。同时要保持自己高的总资产周转率。这样，可以使销售利润率得到提高，进而使资产净利率有大的提高。
四、结论
综上所述，杜邦分析法以权益净利率为主线，将企业在某一时期的销售成果以及资产营运状况全面联系在一起，层层分解，逐步深入，构成一个完整的分析体系。它能较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理中存在的问题，能够为改善企业经营管理提供十分有价值的信息，因而得到普遍的认同并在实际工作中得到广泛的应用。
但是杜邦分析法毕竟是财务分析方法的一种，作为一种综合分析方法，并不排斥其他财务分析方法。相反与其他分析方法结合，不仅可以弥补自身的缺陷和不足，而且也弥补了其他方法的缺点，使得分析结果更完整、更科学。比如以杜邦分析为基础，结合专项分析，进行一些后续分析对有关问题作更深更细致分析了解；也可结合比较分析法和趋势分析法，将不同时期的杜邦分析结果进行对比趋势化，从而形成动态分析，找出财务变化的规律，为预测、决策提供依据；或者与一些企业财务风险分析方法结合，进行必要的风险分析，也为管理者提供依据，所以这种结合，实质也是杜邦分析自身发展的需要。分析者在应用时，应注意这一点。
7. 股票投资数学建模问题
风险最小就是相关系数之和最小的方案吧
投资回报率和风险的关系，就是收益期望和相关系数之间的函数
数学不好，只能乱说说了
8. 股票交易模型怎样建立
交易模型即交易理论、交易方法，投资者构建一套完整的交易模型需要经过以下几个步骤：
1、认清自己的投资偏好，是对自己的一个定位，投资者可以根据自己的性格特点和交易风格先把自己的交易流派区分清楚：趋势交易者，短线交易者，日内交易者等。
2、在认清自己的投资偏好之后，选择有针对性的技术指标进行学习，比如，对于趋势交易者，可以学习均线理论，根据均线理论中多头排列的特点进行买卖。
3、纸上得来终觉浅，绝知此事需躬行，投资者可以先进行模拟操作，检验技术指标的正确性，对自己的交易方法进行总结，归纳出自己交易方法的框架和思路，如果发现自己以往的交易方法和自己的交易流派有冲突时最好重新总结归纳另一套方法。
4、模拟检验完成之后，进行实战，在实战中，投资者应严格按照交易模型执行。
拓展资料：
股票(stock)是股份公司所有权的一部分，也是发行的所有权凭证，是股份公司为筹集资金而发行给各个股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。股票是资本市场的长期信用工具，可以转让，买卖，股东凭借它可以分享公司的利润，但也要承担公司运作错误所带来的风险。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。每家上市公司都会发行股票。
同一类别的每一份股票所代表的公司所有权是相等的。每个股东所拥有的公司所有权份额的大小，取决于其持有的股票数量占公司总股本的比重。
股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖，是资本市场的主要长期信用工具，但不能要求公司返还其出资。
股票是股份制企业（上市和非上市）所有者（即股东）拥有公司资产和权益的凭证。上市的股票称流通股，可在股票交易所（即二级市场）自由买卖。非上市的股票没有进入股票交易所，因此不能自由买卖，称非上市流通股。
这种所有权为一种综合权利，如参加股东大会、投票标准、参与公司的重大决策、收取股息或分享红利等，但也要共同承担公司运作错误所带来的风险。
股票是一种有价证券，是股份公司在筹集资本时向出资人发行的股份凭证，代表着其持有者（即股东）对股份公司的所有权。股票是股份证书的简称，是股份公司为筹集资金而发行给股东作为持股凭证并借以取得股息和红利的一种有价证券。每股股票都代表股东对企业拥有一个基本单位的所有权。股票是股份公司资本的构成部分，可以转让、买卖或作价抵押，是资金市场的主要长期信用工具。
9. 我国的现行的股票交易印花税制度提出一些改进方法（数学建模）
第一、股票交岁稿谈易印花税名称的确立缺乏法律依据。印花税是对书立、领受法律所列举的凭证的行为征收的一种税。依照《中华人民共和国印花税暂行条例》的规定，印花税税目只包含有购销合同、加工承揽合同、建设工程勘察设计合同、建筑安装工程承包合同、财产租赁合同、货物运输合同、仓储保管合同、借款合同、财产保险合同、技术合同、产权转移书据、营业账簿、权利许可证照，也就是说条敬搭例中所打印花税税目并不包括股票，所以说股票交易印花税税名的确立无法律依据，而且股票的交割实行集中托管和无纸化交易后，既无有形书据，又无法计算贴花。因此，即使说对股票交易是比照"产权转移书据"的规定征收印花税也是不准确、不严谨的。而且，就股票交易、上市的企业债券、投资基金等交易行为征税应属于流转课税，印花税属于财产凭证税，这两种税的征税对象相差较远，以印花税税名来征收，显然不合理。
第二、税种错位。股票交易属于有价证券的有偿转让，首先应考虑对这种有偿转让行为和收入是否征税，其次才是对书立的凭证征税。但从税种的性质上分析，印花税属于一种凭证税，现行股票交易的印花税率为1‰，高于产权转移书据的印花税率0.5‰，也是税率最高的印花税目。这样高的税率是因为在证券税制不完善的情况下，股票交易的印花税身兼数职，扮演了多税种合一的角色。我国对股票交易行为在流通环节仅仅征收印花税，实质上印花税的税收性质除了凭证税的意义外还包含了对股票交易征收的行为税（因此股票交易的印花税率远高于其他税目），但这两个税种的计税依据和征税目的都不同，混在一起征收造成了税种错位的现象。
第三、职能错位。股票交易印花税在一身数职的情况下被赋予了多重的政策目标，实际成为我国证券市场中的“主体”税种，并在某种程度上替代乎碰着其他税种（如所得税、遗产赠与税）发挥作用。这可以从政府调控证券市场所采取的较为单一的政策手段上得出结论。无论是在股市低迷阶段作为利好政策的出台，还是证券市场不正常起落时期，为了抑制投机调节市场供求，或是为了稳定股市，增强投资者信心，印花税都成为政府首选的政策，也成为投资者具有强烈预期和敏感度高的政策，证券市场税制结构的简单化造成了印花税的职能错位。
第四、征收范围错位。印花税这种凭证税因为税基宽广而在世界各国纷纷开征，而且由于税率低，一般对于同一类凭证并不区别对待。但目前在我国证券市场交易中，只有股票交易二级市场征收印花税，对一级市场不征收，对债券的买卖也没有规定，个人买卖股票需缴纳证券交易印花税，而个人买卖封闭式基金单位和申购与赎回开放式基金单位暂不征收印花税。不仅有违公平，而且更加扭曲了印花税的性质
10. 如何用数学模型预测股票市场的波动性
预测股票市场的波动性是一个复杂且具有挑战性的问题。以下是几种常见的数学模型：
1.随机漫步模型：随机漫步模拆帆型认为股票价格的变化是随机的，不受任何外在因素的控制。这个模型可以用来预测短期股价走势。
2.随机波动模型：随机波动模型相对于随机漫步模型更加复杂，它认为股票价格的变化是由一系列固定的随机过程组成。这个模型可以用来预测中长期股价走势。
3.GARCH模型：广义自回归条件异方差模型（GARCH）可以衡量股票价格波动的大小和方向，因此它可以被用来进行波动率预测。GARCH模型包括一个自回归部分和一个条件异方差部分。
4.神经网络模型：神经网络是一种可以通过学习数据以预测未来股价的机器学习算法。神经网络可以发现数据中的模式和规律，从而提高预测准确性。
5.随机过程模型：随机过程模型可以将股价视为一个随机函数，通过对这个函数的分析来预测旅弯雹股价走势。这个方法可能需要闹数更多的数据和复杂的数学分析工具。