⑴ 利用Black-Scholes公式對股票價格（指數）走勢進行數值模擬
-----------保護自己的財產，保護自己的交易-----
這里就如何提防股票在網上被盜的幾點建議，希望對您有所幫助。
(1)精心保管好「三證」(身份證、股東卡、資金卡)和資金存取單據以防不慎被人利用；經常查詢股票和資金余額，發現問題及時處理。
(2)注意交易密碼和資金賬戶密碼的保密，切忌在公共場合讀念個人資料，或將密碼寫在紙上，也不要當著他人的面輸入密碼，委託他人交易之後，密碼要及時修改，使用電話和自助委託系統時要注意在委託完成之後，將前面輸入的密碼和數據要消除。
(3)密碼設置到最高位。一般營業部的交易密碼是6位，建議投資者在設置密碼時，不要為了使用方便僅設置4位或者5位密碼，因為密碼設置的位數越高被破譯難度越大。另外盡量不要使用吉祥數字、自己的生日號、電話號碼或順號(如：123456)同一數字(如：666666、888888)等易記的數字作為密碼，因為這很容易被人猜測到自己的交易密碼，應在自己密碼中輸入2—3個英文字母。
(4)因為平時交易密碼使用頻率較高，建議在1—2個月，要更改一次密碼。
(5)對於在網上交易的客戶，最好不要到網吧等環境復雜的場所上網交易 。另外如果是公用電腦，切記在第一次輸入密碼後，在提示框中切記不要選擇保存密碼，因為，當你選擇保存時，機器就會自動生成一個後綴為PWL的文件，只要別人一打開這個文件，你的密碼也就暴露無遺了。
(6)及時退出交易系統；交易者在使用完交易系統後，一定要注意及時退出交易系統。有的投資者由於不是在同一時間買賣股票，為圖方便，因此習慣於按最小化按鈕，縮小交易系統在時間欄或任務欄上，此時交易中心和交易軟體並沒有斷開連接，用戶如果在離開電腦的時候，忘記退出軟體，任何人都可能操作賬戶，尤其是在一些公共場所，會造成盜買和盜賣股票的現象，威協你股票和資金的安全，造成不必要的損失。
(7)設定的股票交易密碼最好同郵箱、OICQ、撥號上網的密碼不同。以防為黑客輕易破譯密碼
(8)為保證交易密碼和股票個人資料不泄露，在系統上安裝防黑防毒的殺毒軟體，並定期升級，也是一個好的舉措。
身份證、股東卡、交易磁卡等證件最好不要放在一起，如果你遺失了相關的證件，要及時到開戶的證券營業部辦理掛失手續，以防你的股票被盜買和盜賣。..00
⑵ 用布朗運動模擬股票價格的論文背景怎麼寫
股票市場是一個自組織的復雜系統，所有個體在沒有人組織的情況下會呈現出一種自組織性，這和布朗運動很類似。
⑶ 求教：如果標的股票價格不服從幾何布朗運動，那麼該權證怎麼定價
你新手吧 看你研究的東西就是新手……
⑷ 為什麼用幾何布朗運動描述股票價格
幾何布朗運動就是物理中典型的隨機運動，其特點就是不可預測，而在股市中的短期股票價格也是不可預測。
⑸ 研究衍生品的時候為什麼用幾何布朗運動來模擬股票價格的運行軌跡
其實很簡單，GBM（至少在一定程度上）符合人們對市場的觀察。例如，直觀的說，股票的價格看起來很像隨機遊走，再例如，股票價格不會為負，這樣起碼GBM比普通的布朗運動合適，因為後者是可以為負的。
再稍微復雜一點，對收益率做測試（ S(t)/S(t-1) - 1）做測試，發現，哎居然還基本是個正態分布。收益率是正態的，股價就是GBM模型
總之，就是大家做了很多統計測試，發現假設成GBM還能很好的逼近真實數值，比較接近事實。所以就用這個。
其實將精確的數學模型應用到金融的時間非常短。最早是1952年的Markowitz portfolio selection. 那個其實就是一個簡單的優化問題。後來的CAPM APT等諸多模型，也僅僅研究的是一系列證券，他們之間回報、收益率以及其他影響因素關系，沒有涉及到對股價運動的描述。
第一次提出將股價是GBM應用在嚴格模型的是black-scholes model 。在這個模型中提出了若干個假設，其中一個就是股價是GBM的。
⑹ 股票價格可以預測嗎
股票價格預測
理論上股票價格是可以預測的，實際上都是只是聽說，而從未被證實（比如江恩理論中說道可以預測到具體的價格）但實際也是聽說，如果要說親眼看見的話，我只看到過用易經預測真可以看見漲到具體價格。但不是每次。
價格在支撐位、壓力位這都是人為附加理論。認同者則有用，沒有這個概念的人那管他支撐壓力只要經過分析加和經驗認為它要漲就進。當然同時也要根據大盤行情，結合指標，經驗一起下結論。盲目進倉那是韭菜送肉行為。
雖然價格不可測，但是漲或者跌卻是絕對的可以預測的，只是掌握它的人不說，悶頭收割，那有時間閑扯。
⑺ 假設股票價格服從幾何布朗運動，若買一份股票，需要如何對沖
布朗運動沒法對沖滴
⑻ 如何用matlab做1000次的門特卡羅模擬股票價格
用matlab算股票價格的收益率的方法：
在matlab裡面通常指令是：log(Xt/Xt-1)。
其中Xt是某股票或某指數第t天的價格；
其中Xt-1是某股票或某指數第t-1天的價格.
股票收益率簡介：
股票收益率指投資於股票所獲得的收益總額與原始投資額的比率。股票得到投資者的青睞，是因為購買股票所帶來的收益。股票的絕對收益率就是股息，相對收益就是股票收益率。
⑼ 請問如何用R語言做大量次數的幾何布朗運動的模擬（參數μ，σ已知）
這上網搜應該搜的到吧，比如這篇文章"
股票價格行為關於幾何布朗運動的模擬--基於中國上證綜指的實證研究
",照著幾何布朗運動的公式直接寫代碼應該就行了吧，代碼邏輯都很清晰。
下面是照著這片文章模擬一次的代碼，模擬多次的話，外面再套個循環應該就行了。然後再根據均方誤差(一般用這個做准則的多)來挑最好的。
話說你的數據最好別是分鍾或者3s切片數據，不然R這速度和內存夠嗆。
N <- 2000 #模擬的樣本數
S0 <- 2000 #初始值
mu <- 0.051686/100
sigma <- 1.2077/100
St <- rep(0,N)
epsion <- rnorm(N,0,1) #正態分布隨機數
for(i in 1:N) {
if(i == 1) {
delta_St <- mu * S0 + sigma * S0 * epsion[i]
St[i] <- S0 + delta_St
}else {
delta_St <- mu * St[i-1] + sigma * St[i-1] * epsion[i]
St[i] <- St[i-1] + delta_St
}
}
Final_St <- c(S0,St) #最終結果
plot(Final_St,type = "l")
⑽ 怎樣求解布朗運動的期望和方差
怎樣求解布朗運動的期望和方差
布朗運動（Brownian motion）是一種正態分布的獨立增量連續隨機過程。它是隨機分析中基本概念之一。其基本性質為：布朗運動W（t）是期望為0方差為t（時間）的正態隨機變數。對於任意的r小於等於s，W（t）-W（s）獨立於的W（r），且是期望為0方差為t-s的正態隨機變數。可以證明布朗運動是馬爾可夫過程、鞅過程和伊藤過程。