几种常用的股票价值计算法 1.DDM模型（Dividend discount model /股利折现模型) 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型） （1）FCFE （Free cash flow for the equity equity /股权自由现金流模型)模型 （2）FCFF模型（Free cash flow for the firm firm /公司自由现金流模型） DDM模型 V代表普通股的内在价值，Dt为普通股第t期支付的股息或红利，r为贴现率 对股息增长率的不同假定，股息贴现模型可以分为 ：零增长模型、不变增长模型（高顿增长模型）、二阶段股利增长模型（H模型）、三阶段股利增长模型和多元增长模型等形式。 最为基础的模型；红利折现是内在价值最严格的定义；DCF法大量借鉴了DDM的一些逻辑和计算方法（基于同样的假设/相同的限制）。 1. DDM DDM模型模型法（Dividend discount model / Dividend discount model / 股利折现模型股利折现模型) DDM模型 2. DDM DDM模型的适用分红多且稳定的公司，非周期性行业； 3. DDM DDM模型的不适用分红很少或者不稳定公司，周期性行业； DDM模型在大陆基本不适用； 大陆股市的行业结构及上市公司资金饥渴决定，分红比例不高，分红的比例与数量不具有稳定性，难以对股利增长率做出预测。 DCF 模型 2.DCF /Discount Cash Flow /折现现金流模型）DCF估值法为最严谨的对企业和股票估值的方法，原则上该模型适用于任何类型的公司。 自由现金流替代股利，更科学、不易受人为影响。 当全部股权自由现金流用于股息支付时，FCFE模型与DDM模型并无区别；但总体而言，股息不等同于股权自由现金流，时高时低，原因有四： 稳定性要求（不确定未来是否有能力支付高股息）； 未来投资的需要（预计未来资本支出/融资的不便与昂贵）； 税收因素（累进制的个人所得税较高时）； 信号特征（股息上升/前景看好；股息下降/前景看淡） DCF模型的优缺点 优点：比其他常用的建议评价模型涵盖更完整的评价模型，框架最严谨但相对较复杂的评价模型。需要的信息量更多,角度更全面, 考虑公司发展的长期性。较为详细，预测时间较长，而且考虑较多的变数，如获利成长、资金成本等，能够提供适当思考的模型。 缺点：需要耗费较长的时间，须对公司的营运情形与产业特性有深入的了解。考量公司的未来获利、成长与风险的完整评价模型，但是其数据估算具有高度的主观性与不确定性。复杂的模型，可能因数据估算不易而无法采用，即使勉强进行估算，错误的数据套入完美的模型中，也无法得到正确的结果。小变化在输入上可能导致大变化在公司的价值上。该模型的准确性受输入值的影响很大（可作敏感性分析补救）。FCFE /FCFF模型区别
股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关
金融学 对股票收益率时间序列的非线性及机制转变的检验研究 王煦逸1林阳春2 （同济大学中德学院，上海 200092） 0 引言 近年来，对金融市场的时间序列的进行建模，试图通过计量经济学模型解释金融市场时间序列的内在关系一直是金融经济学和计量经济学研究的热点课题。关于金融市场的研究也大都集中于研究金融资产收益率。Campbell，Lo，MacKinlay认为金融资产收益率可以更好地解释投资的机会收益，同时金融资产收益率时间序列由于本身的统计特性也能更容易建立成模型。传统的金融资产收益率时间序列模型以线性关系为假设，最重要的是随机游走假设和ARMA模型。 关于随机游走假设的研究主要是讨论金融资产收益率的可预测性。一般来说，关于实证检验随机游走假设的研究十分困难，原因在于过去和将来的价格变化之间的独立性很难被直接检验出来。Granger和Morgenstern（1964）在美国的股票市场，Cristina Del Rio（1997）在西班牙的股票市场，Conrad和Jüttner（1993），Ronning（1974），Mühlbradt（1978）和M?ller（1986）在德国的股票市场上的研究都否定了随机游走假设。Conrad和Jüttner（1973）认为，连续的价格变化随机性地相互独立，许多股票收益率分布都存在显著的独立性。通过随后大量的研究发现，ARMA过程对于描述金融资产收益率时间序列是十分合适的，因为在这种情况下参数和矩函数都比较容易确定。1970年，Box/Jenkins(1976)解释了ARMA模型建立和参数估计的问题。从70年代开始，大量关于金融资产收益率的时间序列的线性模型研究都采用了ARMA与其扩展模型，实证研究表明，ARMA模型可以较好地解释金融资产收益率的时间序列的线性结构。然而由于金融资产收益率时间序列特殊的统计性质，80年代以来，越来越多的研究结果表明了金融资产收益率时间序列具有的非线性的关系，传统的金融资产收益率时间序列线性模型已经不能完整的刻画金融资产收益率时间序列的分布。90年代以来，关于金融资产收益率时间序列的非线性建模取得了很大的成功。Maravall（1983）用Bilinear模型研究了西班牙金融市场上的股票收益率。根据研究结果Maravall 认为，通过Bilinear模型可以修正由ARMA模型产生的10%的预测错误。Clements和Krolzig （1998），Rothman（1998）则利用了TAR模型成功地模拟了美国宏观经济指标的分布。De Gooijer (1998)，Potter（1995），Montgomery等等的研究也得出了相似的结果。随着时间的推移，越来越多的经济科学家都致力于用研究金融资产收益率时间序列的非线性建模。例如，Granger和Anderson（1978）的Bilinear模型，Tong（1978）的TAR模型，Priestley（1980）的State Space模型，Hamilton（1989）的MRS模型。在用非线性模型描述金融资产收益率时间序列之前，首先必须解决下列问题： 1）线性模型（例如ARMA模型）是否足以描述德国股市DAX30收益率时间序列？ 2）在DAX30 收益率时间序列中是否存在非线性和机制转变呢？ 为了回答这两个问题，在本论文中，通过对德国股票市场DAX30指数的收益率时间序列进行实证研究，并对DAX30指数收益率时间序列的非线性性质和机制转变性质进行检验。 1 金融资产收益率时间序列的非线性检验 由于许多复杂的时间序列过程并不能通过线性模型完全描述出来，对于非线性模型的应用逐渐受到人们的关注。对时间序列的非线性检验则成为一个对时间序列成功建模的前提条件。只有能够成功地检测出时间序列非线性的性质，对时间序列的非线性分析才有意义。80年代以来非线性检验逐渐成为金融市场理论的一个重要的研究领域，在这种情况下，很多用于非线性检验的新方法和技术应运而生，例如McLeod－Li －检验，Bispectral检验，BDS检验，RESET检验，F检验，神经网络非线性检验等等。由于时间序列非线性的来源无法得知，因此哪种检验方法最好也很难下定论。本文将采用部分检验方法，如McLeod－Li －检验和BDS检验。 1王煦逸：管理学博士，同济大学中德学院内部控制学基金教席教授, 同济大学中德学院泽尔腾经济管理研究所常务副所长, 研究方向为行为金融,、金融风险控制和商业银行管理 2林阳春：经济学硕士，同济大学中德学院内部控制学基金教席，研究方向为资本市场，公司治理和风险控制；本项目由德国蒂森克虏伯公司基金资助
中国股市预测学的基本特点中国的预测思维技术，实质上是一种运用“思维模型”的技术，是充分调动和发挥意识的能动作用和创造性的技术模式借助某种思维工具（数字、干支模型和预测工具）提取“脑信息”（包括感性认识和理性认识等），以五行、六亲、干支等概念体系和卦象、爻（音摇）象、课象、局象等思维模型（类似列方程式），反映主体与客体相互关系及其变化规律的一门科学技术。从信息论、认识论、脑科学角度看，中国预测思维学堪称“脑信息预测学”。预测思维学不但研究意识的能动作用、主体对客体的认识过程、认识方法，探求正确预测的途径和手段，解决主观与客观的关系问题，而且研究预测思维的逻辑形式（概念、模型、判断、推理）和方法（归纳与演绎、分析与综合、抽象与具体、类比等），并运用这些逻辑形式（思维模型）和方法去揭示事物发展变化的基本趋势和规律。 中国的预测思维技术，是开发大脑潜能和创造性、充分发挥和调动意识的能动作用、挑战大脑思维的极限、增强人的智慧、提高认识能力特别是思维判断能力的技术。它有以下突出特点： 1.模型性、抽象性、科学性 预测思维学和股市预测学的科学性主要表现在它科学地揭示了预测思维的基本规律，它具有一系列科学的范畴、公理定理、完整严密的数理思维模型和逻辑体系，它的知识理论体系具有科学的抽象性、逻辑性、规律性、全息性、无矛盾性的完备性。 模型化方法是股市预测学的根本的核心的思维方法。善于运用思维模型进行逻辑推测和数学演算，是中国股市预测技术的优点和优势。思维模型是人们对认识对象所进行的抽象简化的描述和模拟。中国传统的预测思维模型（干支象数符号模型）是远古时期劳动人们长期实践经验的总结和关于预测思维规律知识的抽象概括，它的发明为预测思维学和股市预测学的全部内容只有两个方面：如何建立预测思维模型（列预测分析方程式或预测行列式）和如何解析预测思维模型（解预测方程式或求预测行列式的值）。北京大学教授、博士生导师于希贤先生在《中国古代风水与建筑选址》一书中说：“凡是能建立数理模型的知识，它一定是科学的。”预测思维学和股市预测学的各种思维模型（卦爻象、六壬课象、奇门局向）都是预测思维的工具（如同电脑软件），它能够帮助人们更深刻地认识事物的本质、特点和规律。它的应用，依靠的是人的意识的能动作用、人的智力、认得思维、人的功能和物质的手段、逻辑的方法和科学的定理，没有半点对神鬼的祈求等迷信内容。 中国祖先发明的思维模型（包括八卦模型、大六壬模型、奇门模型等），是进行预测思维的“计算机软件”（而预测实物工具则是硬件），它的本质上是辅助人脑思维的“外脑”技术，是运用“阴阳二进制”的思维模型来加工、处理客观信息和“脑信息”（即主观信息）的技术。“外脑”思维与人脑思维，都具有自己的特点和优势，二者可以互相补充。仅仅使用人脑进行思维，而没有“外脑”协助思维，这是低级的、
股票目标价格的计算方法 在股价预测中，根据该两组黄金比有两种黄金分割分析方法： 第一种方法：以股价近期走势中重要的峰位或底位，即重要的高点或低点为计算测量未来走势的基础，当股价上涨时，以底位股价为基数，跌幅在达到某一黄金比例时可能会受到支撑，当行情接近尾声，股价发生急升或急跌后，其涨跌幅达到某一重要黄金比例时，则可能发生转势。 第二种方法：行情发生转势后，无论是止跌转升的反转还是止升转跌的反转，以近期走势中重要的峰位和底位之间的幅度作为计算的基数，将原涨跌幅按0.191、0.382、0.5、0.618、0.809分割为五个黄金点，股价在反转后的走势将有可能在这些黄金点上遇到暂时的阻力或支撑。 举例：当下跌行情结束前，某股的最低价为10元，那么在股价反转上升时，投资人可以预先计算出各种不同的阻力价位，也就是10×（1＋19．1%）＝11．9元，10×（1＋38．2%）＝13．8，1＝×（1＋61．8%）＝16．2元，10×（1＋80．9%）＝18．1元，10×（1＋100%）＝20元，10＋（1＋119．1%）＝21．9元，然后再依照实际股价变动情形做斟酌。 反之当上升行情结束前，某股的最高价为30元，那么在股价反转下跌时，投资人也可以计算出各种不同的支撑价位，也就是30×（1-19．1%）＝24．3元，30×（1-38．2%）＝18．5元，30×（1-61．8%）＝11．5元，30×（1-80．9%）＝5．7元，然后再依照实际股价变动情形做斟酌 短线指标KDJ到80、90以上时，J线触顶时，此时5分钟若突发大量，股价突然上升，此时就是短线卖出的机会。最慢也不能慢于第三个5分钟抛出，有时第二个5分钟的股价高点比第一个突发大量的高点还高呢。看5分钟线，一般情况它也不突发大量，就是温和的放量向上，若遇这种情况，看看分时均价线，是否还是朝向上的一个方向，如果形态变缓变平，立马抛出 1、早盘在涨升的时候最容易见高点在10:15和11点,下午是1:45 2、涨升的连续性最重要在11:15,基本上这个时间点的方向是全天方向 3、早盘在下跌的时候关键见低点容易是10:30,11:15和下午的2:10 4、早盘下跌的方向延续确认在10:30和下午的2:30 Ａ、对强势上升股股性的判断： 假设一只强势股，上一轮由１０元涨至１５元，呈现一种强势，然后出现回调，它将回调到什么价位呢？黄金分割的０．３８２位为１３．０９元，０．５位为１２．５０元，０．６１８位为１１．９１元，这就是该股的三个支撑位。若股价在１３．０９元附近获得支撑，该股强势不变，后市突破１５元创新高的概率大于７０％。若创了新高，该股就运行在第三主升浪中。能上冲什么价位呢？
宗师：易经预测期货可以准确到涨跌时间 这几年我感觉做期货没有前几年那么好做了，要想不赔我就必须比普通人的境界高，否则花大量精力却为赔钱做准备，我认为这是人生最可耻的事情。 翻阅借用了国外专家好多理论，甚至八千多元的软件分析我都买过，不能达预期。后来才转向去用中国五千年《易经》，花了两年多研究易经预测期货，有时特别准，有时却似吉似凶根本就不知道不明白卦像要表达什么。看了些号称易学专家有用紫薇的、梅花的预测说的准确了然，我测试过沥青、铁矿石、鸡蛋、燃料
油。。。时准时不准何猜有什么区别？关键是易学给你的结果是可以吉，也可以凶，卵子都气炸了！ 老子就没放弃过，后来转向研究奇门遁甲预测期货，准确性破高，但是用神多，石油燃料类用神取丙火为用神，矿石金属类取庚辛为用神。 其实当时使用奇门预测期货准确率基本操作都有百分之六十以上了，奇门遁甲本来我不会，主要是以前研究易经六爻测算的时候有一点基础，奇门分析要看九星八门八神综合分析加上逻辑思维能力才能搅得转。 经常搞的晕头转向，婆娘都说老子发疯了，天天没赚到钱又不去上班，关得房间头整易经弄奇门，我都觉得有我点神了，可能我
渴望搞明白的欲望太强了，我使终相信我可以搞一个明堂出来，然后搞到大钱。 后来再一个易经群里听有个群友说出了一个叶鸿生的奇门遁甲搞的相当了得，然后才去加了他扣扣了解奇门，他空间里面的言论境界太高都是悟道修行的看的云里雾里。后来才发现他发明了一个《遁甲量股》预测股票的，准确率九十五以上。老子激动了，大师整出来的东西既然可以测股票那期货也肯定可以行。 测试几次铜、大豆、橡胶、汽油。。。。这次老子激动振奋了，准的给像操大保健的妞洞一样，关键是大道之简，看大盘或者看个品种的东西只看三个用神，连预测的大豆、橡胶、汽油用神都不需要知道！ 我在2016年开始使用遁甲量股，结合前几年的经验期货经验越做越顺手，女人就是善变每月给存款多几十万，她那个端茶倒水伺候的态度像仙人板板一样。 这里浅谈一下这个预测方法，法不外传只给有运气的人看到的。前提是必须有一些易学知识，最起码有八卦、天干地支这些基础，期货知识基本面分析还是需要。两两结合一科学、一玄学威力无
2012年A股市场涨跌预测 摘要 本文主要解决了预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化的问题。 首先通过收集2011年的上证A股指数每天开盘后的收盘价，对其进行分析处理，作出A股收盘价指数的走势图观察后，然后对数据作级比分析，得知一部分级比数据不在区间() 0.9474中，故先对数据进行变换，变换后的数据 , 1.0555 的级比都落在了上述区间中。然后通过分析建立灰色预测)1,1( GM模型，代入数据求解模型，并进行参数检验，先进行残差检验，得出预测模型的精度为：96.69%；然后进行相关度检验，检验合格；但是在进行后验差检验中的小概率检验时不合格，故又对模型进行残差修正后，用修正模型预测出2012年的上证A股指数的收盘价，但是由于灰色预测模型在预测长期数据时误差有可能增大，故用2011年的实际数据与用灰色预测模型预测2011年收盘价值之间的误差值修正了2012年A股指数的预测值。为使预测值更准确，又采用了马尔科可夫链模型预测出每天的涨幅情况来进一步修正预测值，得到了更精确的预测结果。预测上证A 股指数在2012年233天的收盘价分别为：2236.5 2221.5…1574.7 1601.9。其收盘价走势图为： 关键词：A股灰色预测马尔可夫链模型预测
问题重述 未来一年时间A股市场涨跌的评估预计 A股即人民币普通股票，是中国大陆机构和个人投资的主要股票。A股市场的涨跌受经济形势，国家政策，外部环境以及投资者心态等多个因素影响。2011年A股市场的上证指数和深成指数都出现暴跌，使投资者蒙受了很大的损失。 请查阅网上的资料和数据。建立数学模型，定量分析并预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化。 符号说明 α----------为发展灰度数 μ---------为内生控制灰度 )(t X------表示在时间244 ... 2,1 ,= t t时的股票收盘价 r----------表示关联度 S1-------- 表示序列)(t X的标准差 S2--------表示绝对误差序列的标准差 C----------表示方差比 A i---------表示对数据划分区间,244) 1,2, (i? = p ij --------表示第i状态转移到第j状态的概率18 .... 2,1 ,= j i I0------------表示时刻0处于状态18 ... 2,1 = j的概率 i k j1+-----------表示经过k步转移后处于状态18 ... 2,1 = j的概率 模型假设 （1）运用的数据的来源是有效的，在统计过程中无错误 （2）假设无人为操纵股市的走向,为随机数据 （3）假设2009年到2011年无统计数据的日期为股市休息日 模型分析 一、问题的分析 因为A股指数包括上证A股指数与深成A股指数，选择其中一个进行分析即可，所以就不妨选择上证A股指数2011年1月4日到2011年12月30日的每天
股票價值計算法 未來收益衡量市值 股票目前的市價是否偏低，應該用該股票未來的收益來衡量。例如，現在的股價是$40.00，股息是$0.30，但該公司二年後的物業完成，收益會增加，股息估計可以增至$0.60，以10%的資本還原率計算，$0.30經資本還原應是$30，而$0.60經資本還原後是$60。此股票現在市價只是$40.00，和它的將來價值$60.00相比，顯然是偏低了。 計算公式如下: Pv = 股票價值 D1= 第1年股息 D2= 第2年股息 n= n年股息 R = 資本還原率 著重未來價值 投資股票，著重它的未來價值，採用預測的股息，並加以資本還原。例如今後二年每年都有$0.60的股息，預測第3年起有$1.20，投資期是5年。假如資本還原率是10%，則，
預測未來股息，可以從其收益著手，例如航運公司手上有多少噸船，貨運費如何，都有資料可查，也就可以計算今天與去年的盈利相差多少。 如果收益一向平穩的公司，近一、二年突然顯著下降，要考慮它的收益下降，是否由於某種反常的情況，同時這種反常的情況，會不會已沒有再發生的可能。如果是肯定的，則在現時的市價，是有利的購買。 思考問題 1. 怎樣預測地產股的未來派息和盈利? 2．中華電力，第1年每季股息是$0.32，第2年的每季股息是$0.38，第3年的每季股息是$0.42，資本還原率是12%，投資期3年，計算其股票價值。 股市起跌的因素太多，也很難預測，因此產生了一些不理會任何因素，只按著原則，機械式地買入賣出的投資方法。 很多投資基金採用這些方法，獲得良好的報酬。 這種投資法，最常用的有四種。茲分別說明如下︰ 機械式投資法 1．分級投資法 分級投資法(Scale Plan)是在股票下降至某一水平，就買入若干股票，上升至某一水平，就賣出若干股票。
周易六爻预测之妻财在各类预测中详解 详解：妻财是被我所克，占任何事遇到都吉利，唯独占父母文书，不宜上卦。遇上兄弟爻则妻财有损，遇子孙更佳，遇官鬼为泄气。动和静都吉利。占卜命运：表示一个人一生的财禄，在本卦的下卦三爻内，又逢生旺，说明中年运气好，必然能发财，而且能成家立业。占婚姻：表示女人，如果旺相又临青龙吉神，说明女方端庄漂亮。此爻不宜动，动则容易伤克公婆。占怀孕生育：表示产妇。旺相不受克制，分娩顺利平安。占求官：表示薪俸。空亡或不上卦，表示未得薪金。也不宜动，动主文书难成。如果财爻无气，表示耗时费力，最后还是可以成的。占讼事：表示解救之神。持世并动，说明理在我方，事情容易调解，不必进行诉讼。丢失东西：表示为失物。若静不空，失物能寻找回来。占求财：以此为用神。财是一卦的主宰，如果生世爻和克世爻，是财来找我的大吉之兆。财爻无气，求财难得。占出行：表示本钱和差旅费。旺相，说明带的钱多，墓绝则少，空亡说明囊空如洗。若遇青龙，钱财稳当安全；逢劫杀，就要防止被人骗或被抢。占行人：表示财利。旺相而带吉神，一定是满载而归。若是经商，也说明一路平安，不缺少旅费。占家宅：表示财宝。卦上若无财，一定是财不多。如果财爻属金又旺相，家中一定储藏很多黄金白银。财爻属土，说明储藏着粮食，或者私
人的土地多。财爻属火，其家适宜植桑养蚕。财爻为木，说明家中有财产，但很分散。财爻属水，这样的家庭，必然可以从养殖、制造和经营鱼、盐、酒、醋的行业而得利。占农田：表示五谷，养蚕表示蚕种和蚕丝。旺相带吉神，蚕和稻必然大获丰收。占国事：表示国家储备。财爻旺相不动，一定是国库充实，无气则表示储备不足。占战争：代表粮食。在内卦又旺相，说明我方粮食充足。在外卦又旺相，表示敌方粮食丰厚。占妻妾：财为用神。占父母：财是克制父母的，为忌讳之神。
基于BP网络的股票数据 预测模型 姓名：江政 班级：控制2015级 学号：2015028081100015 2016 年6月 26日
需求分析和网络结构设计 根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统是由大量的神经细胞（神经元）构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP （Back Propagation ）神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而 其他神经网络具有重要作用。 针对150组股票数据进行拟合（详细数据请见《附件1》），选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据，从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个神经元，输出层为一个神经元。其中，隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数，函数表达式为：))exp(1/(1)(x x f -+=，输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：x x f =)(。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样本输出相差最小，最终实现较精确预测的目的。 图1 预测模型的网络结构
邵伟华周易六爻预测讲义全集（批注版） 01章基本理论和方法 周易预测是大家比较熟悉而又通用的一种方法。它的特点是起卦方法比较灵活随意；断卦或依据卦象，或依据地支装上六亲用生克之法操作，比较简单方便，加之其测之人断事准确性又较高，故而倍受大家喜爱。但有不少人说自己学习周易多年了，至今仍不得要领，断起卦来不知从何处下手。从反映的问题看，归纳有以下几个原因。 一是卦理不明，知其法而不知其理；二是诸书所讲的方法和理论比较混乱，前后不能保持其完整性和一致性；三是对《梅花易数》和《六爻课》两种方法相列互混淆不清。为了帮助大家理清眉目，尽快学会断卦，本讲义针对以上问题对予以讲解，并着重重对六爻的理论和方法从概念和运用上进行详细论述。 02章《梅花易数》与《六爻课》的区别 用《梅花易数》和用《六爻课》断卦方法有何区别？同一件事用两种方法分别而断，其结果是否相同？这是不少读者所询问半感迷惑的问题。其原因一是看有关的书多了，杂了；二是现代有些书上举例，把两种方法混淆应用；三是出于《大衍卦》预测方法之因。在此有必要予于澄清和说明，否则，它将有碍于大家对这两种预测方法的学习和应用。 用梅花易数断卦和用六爻断卦的方法完全不一样。因为梅花易数是用体卦和用卦与变卦之间生克关系和万物类象来断的；而所摇的六爻卦则是用五行生克的方法去断的。 用梅花易数预测是看上卦和下卦，体卦与用卦，上互与下互(包括变卦之互间，上卦与变卦，下卦与变卦，上互与下互，下互与下互之间的生克关系。同时返要看各卦之间的形态关系和生克关系。对这些要凭看、想、象，然后把看想象串联在一起构成连锁反映，同时还要把时空、反应、第一感觉结合在一起思维之后方可得出一个正确的结论。若这些环节中有一处出现误差，就会得出相反的结果。 学习目的： ★用摇卦方法预测，则完全是根据五行生克的原理进行的。它是看世爻、用爻、应爻、变爻、日、月之间的五行生克关系。它的准确 度完全来源于预测者对五行生克制化的熟练程度。当然摇卦的过程中，也要利用看、想、象，也要运用逻辑推理。但是这种看想象以及逻辑
用GARCI模型预测股票指数波动率 目录 Abstract ......................................................................... 1.引言........................................................................... 2.数据........................................................................... 3.方法........................................................................... 3.1.模型的条件平均............................................................ 32模型的条件方差............................................................... 3.3预测方法.................................................................... 3.4业绩预测评价............................................................... 4.实证结果和讨论................................................................. 5.结论........................................................................... References ....................................................................... Abstract This paper is designed to makea comparison between the daily conditional varianee through seven GRAChhodels. Through this comparison, to test whether advaneed GARCH models are outperform ing the sta ndard GARCH models in predict ing the varia nee of stock in dex. The database of this paper is the statistics of 21 stock in dices around the world from 1 January to 30 November 2013. By forecast ing one —step-ahead con diti onal varia nee within differe nt models, the n compare the results within multiple statistical tests. Throughout the tests, it is found that the sta ndard GARCH model outperforms the more adva need GARCH models, and recomme nds the best
股市预测模型 基于混合ARMA模型和支持向量机 摘要：股市预测在以往的文献中已经吸引了大量的研究兴趣。传统上，ARMA模型已经成为时间序列中应用最为广泛的线性模型之一。但是，ARMA模型不能够轻易的捕捉非线性模式。并且最近的研究表明，人工神经网络（ANN）方法比传统的统计的人实现了更好的性能。人工神经网络方法在泛化（generalization）方面经历了一定的困难，但是其生产模式可以过度拟合数据。支持向量机（SVM）一种新型的神经网络技术，在解决非线性回归估计问题上已经得到成功的应用。因此，此次调查提出了在股市预测问题的支持向量机模型上，利用ARMA模型的独特优势试图向用户提供更好的解释力模型的混合方法。股市的真实数据集被使用来研究该模型的预测精度。计算的测试结果是很有前景的。 关键字：BP神经网络，金融时间序列，预测，支持向量机1.引言 股市预测因其高波动和不规则性被认为是具有挑战性的任务。因此，许多模型已经被描绘为投资者提供更精确的预
测。尤其是，人工神经网络（ANN）方法在以前的文献中最为频繁被使用，因为其已知的预测的效率优于其他模型。然而，由于解释神经网络的难度，大多数应用神经网络的研究集中在预测精度。在文献中已被报道，利用人工神经网络模型，以很少的努力提供对破产预测过程更好的理解。此外，由于神经网络的过度拟合在泛化方面具有困难，并且完全取决研究人员的经验或是知识，用于选择大量的包括相关的输入变量，隐含层的大小，学习率以及动量控制参数的预处理。 最近，在1995年首次由Vapnik提出的支持向量机（ＳＶＭ）方法近来被使用在一系列应用中，包括金融股市预测。支持向量机（ＳＶＭ）的基础已经被Ｖａｐｎｉｋ开发，由于许多吸引人的特点以及在广泛的问题上优异的泛化性能使其越来越受欢迎。该制定（formulation）体现了结构风险最小化（SRM）原则被常规神经网络采用，且已被证明优于传统的经验风险最小化原则。SRM泛化误差上限的最小化，用术语来说，就是在训练数据中误差最小化。 此外，SVM的解决方案可能是全局最优解，而其他神经网络模型往往会陷入局部最优解。一般来说，支持向量机技术被广泛认为是艺术分类的状态（the state of art classifier），并且以往的研究表明，SVM预测方法优于神经网络的方法。 最初为解决分类问题开发的SVM技术可以成功地在回归中应用。与模式识别问题只需输出是离散值不同，支持向
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3.
指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：
回归分析在股票价格预测中的应用 摘要：随着我国市场经济环境的日益成熟，股市规模的不断扩大，股票价格成为投资者、经济、系统科学领域研究的热点问题，影响股票价格的因素越来越多，预测未来的股票价格变得十分有必要。股票市场的价格数据呈时间序列，本文将运用Eviews软件对股票价格进行多元线性回归模型预测，以国电电力的历史价格为例，预测该股票的次日收盘价。通过对比消除共线性前后的两个模型对次日收盘价的预测结果，验证了利用主成分分析消除共线 性后的多元线性回归方程预测效果更好。 关键词：股票价格；Eviews；多元线性回归；主成分分析 Abstract:With the growing maturity of China's market economy environment, the scale of stock market is expanding.Stock price has become a hot topic in the field of investor, economy and system science.There are more and more factors influencing stock prices,so it is very necessary to predict future stock prices.The price data in stock market being time series,this article will use Eviews software to predict stock price by multiple linear regression model.Taking the historical price of Guodian power as an example,we predict the next closing price of the stock.By comparing the prediction results of the two models before and after collinearity to the closing price of the next day,it is proved that the effect of the multivariate linear regression equation after the use of principal component analysis is better than that of the multi linear regression equation after the elimination of the collinearity. Key words:Eviews; Multiple linear regression; Principal component analysis
博主美好的天空博客级别 https://www.doczj.com/doc/e414143493.html,/meihao0123/bloglist_0_1.html 35级积分：27024分 访问：111205次 排名：4218名最新博文【中国股坛高手炒股不败63招】（第五十二招）关注“价量芝麻点”现象 【中国股坛高手炒股不败63招】第二十三招）短线看好“打桩巨阳” 简单易学k线图信号 【中国股坛高手炒股不败63招】第二十二招）追击ST 【中国股坛高手炒股不败63招】第二十一招）关注独一无二概念股 【中国股坛高手炒股不败63招】（第二十招）捕捉配股中的中短线机会 【中国股坛高手炒股不败63招】（第十九招）适时介入“轻松过头”个 【中国股坛高手炒股不败63招】（第十八招）果断介入“放量过头”个 【中国股坛高手炒股不败63招】（第十七招）回避高位巨量逃命长阳 【中国股坛高手炒股不败63招】（第十六招）警惕“不讲价钱的现价交易 推荐博文触底反弹或造就市场底梁祝怎样解读大盘尾市的快速反弹第六感觉周末不掉馅饼，长阳又成陷阱！林之鹤下周反弹目标位及操作方法悬湖丑石汇金会再度出手救市吗黄智华养老金入市谁说了算楚风投资大盘超跌反弹谁将引领热点展开陈晓阳股指猛烈反弹，谨慎不必恋战超级失败者硬着陆后是否真能“死地后生”？图锐财迷人气排行草根巴菲特58193股海上的灯塔26697李清远40846大道易简的博客35651宋公明28553赏月青衫28839大卫davy33747fbhm39673股道叶开26616首山35584字体大小: 小中大正文[转载]大盘个股走势顶底预测计算方法(2011-10-28 13:23(2011-11-04 10:34:09) 标签：预测计算方法大盘个股箱体最高点最低点 分类：默认分类 原文地址：大盘个股走势顶底预测计算方法作者：志在高远 大盘个股走势顶底预测计算方法一、箱体理论顶底预测法 1、前提条件：一个段盘整行情中，如果发现有这段行情有两个差不多高的头时，基本可以确认这是一个箱体。（主要针对M头式的调整）这种理论可以逐层预测后期上涨或下跌的空间！ 2、上涨行情，高低点运算代表符号：A：本轮调整行情的最高点，B：本轮调整行情最低点，C：前一轮调整行情最高点，D：前一轮调整行情最低点，F：未来有可能上涨或下跌的空间大概点位。 3、上涨行情，第1－3目标位的预测公式：后市上涨收盘价大于本轮调整行情的最高点后.第一目标价是本轮调整行情的最高点与本轮调整行情最低点之间的差加上本轮调整行情的最高点之和。(A—B）+ A = F第二目标价是这轮调整行情的最高点与前一轮调整行情最高点之间的差加上本轮调整行情的最高点之和。(A—C）+ A = F 第三目标价是这轮调整行情的最高点与前一轮调整行情最低点之间的差加上本轮调整行情的最高点之和。(A—D）+ A = F 第三目标位一般是一轮的极限位！4、下跌行情，高低点运算代表符号：A：本轮调整行情的最高点，B：本轮调整行情最低点，C：前一轮调整行情最高点，D：前一轮调整行情的最低点，F：未来有可能上涨的空间大概点位。5、下跌行情，第1－3目标位的预
六爻期货股票日卦分析之--总诀篇 断法都是以总诀为前提的。总诀： 财衰喜生扶，元神最为要； 财旺须官护，子孙却克官； 空破墓绝皆是病，过旺亦相同； 旺而有制需去制，入墓不克有两种； 日辰变坏要仔细，月破无根最无救； 生克冲合化进退，动而通关显奥妙； 动中皆有因，爻爻有玄机； 寻找关键处，细细百般查。 查关键点之法： 财为参照点。 第一步：先以财为参照来看出发点。 （1）财衰（休囚、弱极）以子为出发点，兄为子元神。 （2）财受元神日月（日||月）生，以元神子（日月）为出发点。 （3）财日（月）临，过旺以过旺论，不过旺而兄旺以官为出发点。 （4）财日月临，以官为出发点，财为官元神，故财官兼看。 第二步：以出发点的喜忌来找关键点。 （1）月破、入墓、通关最优先。 （2）查多空病及药所在。（如旺而有制，去制为药等） 第三步：围绕关键点分析卦和断卦。 （1）先论方向和幅度，大体走势形状。 （2）次论时辰。（时辰中的涨跌、幅度、震荡等） （3）再论时刻分。（主要是可能的关键时间点） 六爻预测股市行情信息表示法则 股市行情预测 六爻预测股市行情信息表示法则: l、世爻代表大盘全方面的总信息。 2、应爻代表买卖股票交易的变化信息。 3、妻财爻代表股市交易的价位信息。 4、子孙爻代表股市投资量的信息。 5、官鬼爻代表能操纵股市的有关力量和机构大户。 6、父母爻代表消息，行情变化量的信息。 7、兄弟爻代表行情变化量的降跌信息。 第一卦、上涨卦 占事：低点1307 公历时间：2003年11月13日16时33分 农历时间：癸未年十月二十申时 干支：癸未年癸亥月庚寅日甲申时(旬空：午未) 兑宫：雷山小过（游魂）震宫：雷地豫（六合） 六神伏神【本卦】【变卦】 螣蛇▅▅▅▅父母庚戌土▅▅▅▅父母庚戌土 勾陈▅▅▅▅兄弟庚申金▅▅▅▅兄弟庚申金 朱雀子孙丁亥水▅▅▅▅▅官鬼庚午火世▅▅▅▅▅官鬼庚午火 青龙▅▅▅▅▅兄弟丙申金○→▅▅▅▅妻财乙卯木 玄武妻财丁卯木▅▅▅▅官鬼丙午火▅▅▅▅官鬼乙巳火 白虎▅▅▅▅父母丙辰土应▅▅▅▅父母乙未土 这一卦，多方子孙亥水，2003年11月13日农历在亥水月，水旺而启动一轮行情，水旺生财爻卯木而股市上涨，卯木所指的时间为04年公历4月6日以前，4月7日入辰土月大盘见高点1783点开始反转下跌。（查万年历并知）。同时本卦反应真正的起涨点不是1307，