1. 股市分析的数学建模问题 求高手指点
纱布以为老子不知道你丫是西工大的？真TM丢人！用正常的数模关键词搜出你们这群王八！
2. 求股票建模入门篇。从哪些元素入手。
股票主要是心态~
如果是初学，还是多模似然后再做真实的。
金融人网 有初级股票班课程
3. 怎么做股票模型
我也曾今也想到过这个问题。但是，告诉你一个不幸的消息，股票不可以用模型制作，我以前试过用指数模型和高斯分布做过，但后来去给一个博士谈到这个问题的时候。最终达成一致共识，股票不能建立模型。只能在股票和其他衍生工具之间建立交易模型，例如capm，b-s模型。如果是老师布置的作业，你就给她说，不能建立模型。
4. 股票的预测模型有哪些
Miller and Modigliani(1961)四个定价模式
1.净现金流量折现法
2.投资机会折现法
3.股利折现法
4.盈余折现法
市场实务（本益比、市价净值比等）倍数还原法
自由现金流量法(Free Cash Flow Method)
市场效率假说
CAPM模型与APT模型等
你是指上述之评价模式吗
5. 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
6. 股票模型的建模过程
模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
7. 对于股票风险投资,如何建模求解
很多人采用的一种比较保守的投资方式是金字塔投资方式，这种方式相对是一种盈利比较可靠的操作方法，但是对资金也有一定要求，后续资金要比较充足，把资金分成10份分批进入，进入时1阶段买入4份，2阶段买入3份，3阶段买入2分4阶段买入1份，顶部买出时用相反的方式卖出。就形成了一个正三角和一个倒三角，由于在底部买入份额最多，高位买出份额最多，中间的就是利润，这种方式既可最大可能避免踏空又可最大可能避免深套，缺陷是没有短期内暴利的机会。但是在股市里生存，安全比盈利更重要，稳健的操作方法才是真正的暴利
8. 如何设计股票模型
股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。
股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。
建模过程
模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。
9. 什么叫股票模型
股票模型就是对于现实中的个股，为了达到盈利目的，作出一些必要的简化和假设，运用适当的数学分析，得到一个数学结构。
股票模型：
股票建模是利用数学语言（符号、式子与图象）模拟现实的模型。把现实模型抽象、简化为某种数学结构是数学模型的基本特征。它或者能解释特定现象的现实状态，或者能预测到对象的未来状况，或者能提供处理对象的最优决策或控制。
把个股的实际问题加以提炼，抽象为数学模型，求出模型的解，验证模型的合理性，并用该数学模型所提供的解答来解释现实问题，我们把这一应用过程称为股票建模。
建模过程：
模型准备 ：了解个股的实际背景，明确其实际意义，掌握对象的各种信息。用数学语言来描述问题。
模型假设 ：根据实际对象的特征和建模的目的，对问题进行必要的简化，并用精确的语言提出一些恰当的假设。
模型建立 ：在假设的基础上，利用适当的数学工具来刻划各变量之间的数学关系，建立相应的数学结构。（尽量用简单的数学工具）
模型求解 ：利用获取的数据资料，对模型的所有参数做出计算（估计）。
模型分析 ：对所得的结果进行数学上的分析。
模型检验 ：将模型分析结果与实际情形进行比较，以此来验证模型的准确性、合理性和适用性。如果模型与实际较吻合，则要对计算结果给出其实际含义，并进行解释。如果模型与实际吻合较差,则应该修改假设，在次重复建模过程。
模型应用 ：应用方式因问题的性质和建模的目的而异。