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时间:2018-05-01
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1、上证指数论文范文6篇,证券投资论文第一篇关于证券投资论文: 《马尔科夫链对上证指数的预测》 摘要:随着社会经济不断发展,股票市场中大盘的走势在经济作用下会出现不同的震荡。结合当前股票市场背景,运用马尔科夫链的基本概念以及数学原理对上证指数的涨幅进行预测,结合历史数据,对预测结果进行验证。 关键词:马尔科夫链;上证指数;预测。 0引言。 在股票市场中,大盘行情瞬息万变,大盘指数的变化也是随机的。但这其中涨幅程度与国家的经济状况,政策制度的实施制定,公司盈利与否,股民的信心等都有
2、着千丝万缕的联系。因此所谓之预测难于准确预计。众所周知,想要弄清股票市场的涨幅机理是非常困难的,虽然经济市场有许多预测方法,但是所处的经济环境是在不停的变化的,这无疑是预测中最大的困难。上海证券交易所股票价格综合指数,简称上证指数,由上海证券交易所编制的股票指数。上证综指能够较为准确地反映上海证券交易市场行情的总体走势,同时也是各大企业公司与股民较为关心的指数之一。所以有效预测上证指数能更准确地掌握大盘整体涨幅动态。 研究学习马尔科夫链基本概念后,发现其能利用现存数据预测未来状态的发展趋势。因为此方
3、式预测将来的过程,不需要通过历史的数据,只要有此刻的状态就足够了,这也是马尔科夫链所具有的无后效性。 本文根据马尔科夫链的无后效,预测上证指数的涨跌状态与幅度。使所学的知识能运用到实际生活中,在对上证指数预测上不仅提供了理论依据,还具有一定的实用参考价值。 1马尔科夫链模型的数学原理。 1.1马尔科夫链的定义。 马尔科夫链定义是在已获取当前知识或信息的前提下,已发生的历史状态与即将发生的状态是无关的[1]. 马尔科夫链,是一种状态离散的随机过程,其每个状态值由过去通过现在对将
4、来起作用。其中变量的取值范围,被称为状态空间,而Xn表示所处在时间n的状态。如果过去状态的条件概率分布仅仅与Xn相关,则: P(Xn+1=x
5、X1=x1,X2=x2,,Xn=xn)=P(Xn+1=x
6、Xn=xn)。 这里x为过程中的某个状态。 1.2转移概率矩阵。 当马尔科夫上涨或下跌的范围在20点以内,为持平状态,定义为状态2;上证指数下跌20点以上,为下跌,定义为状态3. 下表为上证指数2013年12月13日至2014年2月14日的状态数据: 2.2计算状态
7、转移矩阵。 由表中分析可知,最后一个交易日的状态为2即持平,所以没有发生状态转移,所以2的出现次数是30-1=29次。统计表中数据,其中出现1的次数为3次,出现3的次数为7次。由3转为1的次数为1次,(j)=π0Pj.π0为初始状态概率。本文所给的数据中,最后一个交易日的状态为2,所以π0=(0,1,0),根据公式: 1234567891011121314
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