股票交易的数学模型分析.pdf

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1、DOI:10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2012.18.202·142·价价值值工程股票交易的数学模型分析MathematicalModelAnalysisofStockTrading戴振强DaiZhenqiang(河源职业技术学院,河源517000)(HeyuanVocationalTechnicalCollege,Heyuan517000,China)摘要:股票投资要慎重决策,公司的基本面即公司的发展状况是股票价格的重要依据。用预测公司的每股利润的增长率来预测股价的未来走势,建立相关的数学

2、模型,算出股价变动期望值与方差,依据数值的大小来决策买入卖出,这是较为可行的股票交易决策方法。同时也可参考成交量的变化来决策买入卖出的时机。Abstract:Stockinvestmentdecisionmakingshouldbecautious.Thedevelopmentofcompanyistheimportantbasisofstockprice.Thefuturedevelopmentofstockpriceispredictedbypredictingthegrowthrateofearningsper

3、share.Andtherelatedmathematicalmodelisbuilttocalculatesharepricechangeexpectationsandvariance.Makingdecisionaccordingtonumericalvalueisafeasiblemethodforstocktradingdecisionmaking.Atthesametime,itcanmakedecisiononbuyingorsellingbasedonvolumechanges.关键词:股票;投资;数学

4、模型;分析Keywords:stock;investment;mathematicalmodel;analysis中图分类号:F83文献标识码:A文章编号:1006-4311(2012)18-0142-02股市有风险,入市需谨慎。股市投资要求投资者慎重决策,对于税后利润总额除以总股本的结果。这里可以看出,市盈率与股票价股票交易,用较为严谨的数学模型进行决策,也许能降低投资的风格成正比,与每股净利润成反比。险,达到投资收益的最大化。股票投资的收益决定于买卖的价格,什制定发行价格时,市盈率水平一般有某种规定或行业习惯。也

5、么时候买入卖出,需要投资者进行分析。一般来说,买入卖出股票要可以根据交易市场的平均市盈率而定,但一般应略低于平均水平。对该股的基本面、政策面、成交量、运行趋势、大盘指数等进行考虑,每股利润一定的条件下,市场价格越高,卖方的卖出意愿越强,从而选择有限个股票买入。那么如何来选择股票和买入与卖出的时而买方的买入意愿则会越弱。由此,股票市场的意愿买入卖出量取机呢?就要根据相关的数据和预测,依据相应的数学模型来分析。这决于股票的市场价格与体现其内在价值大小的每股利润之间的比里根据每股的利润,买入量与卖出量、市盈率等进行分析,建

6、入数学率,即取决于每股股票所包含的单位内在价值的市场价格的高低,模型,从而决策买入卖出的时机。也就是市盈率的大小。因此,市盈率可以作为投资者判断股票的市流通量固定的股票,买盘多于卖盘,股票会上涨.反之卖盘多于场价格的合理性、比较不同股票投资价值大小及决定供求的重要依买盘则会下跌。买方的增多会推高股票的价格,反之亦然。可以简单据和简便易行的指标。市盈率越高,意味着买方购买股份公司单位地认为,价格和买方的量成正比例关系,其函数可表述为内在价值所须付出的价格越高,也意味着卖方出售股份公司单位内P=kmP为股价,m为买盘,k

7、为常数。在价值可以获得的价格越高,因此股票市场的意愿买入量与市盈率成交量的大小还体现在换手率的大小,换手率是股票交易总额负相关,是市盈率的减函数;意愿卖出量与市盈率正相关,是市盈率与公司流通市值的比值,换手率越高,也是成交量越高,该只股票的的增函数。交易越活跃,从中也反映出流动性越高,那么作为短线投资的话,成那么,由于市盈率是股价与每股利润之比,所以在任一给定的每股利润水平下,意愿卖出量随着股价及相应的市盈率的上升而增交量增长快一般是买入的时期。加,是股价的增函数;而意愿买入量却随着股价及相应的市盈率的市盈率是一个通

8、行于股票市场的概念,其本质意义在于测算投上升而减少,是股价的减函数。所以,对于任一给定的每股利润水资的回收期,所以也称之为本益比。其计算公式如下:平,都可以在股票价格P为纵坐标和买卖数量Q为横坐标的坐标P市盈率=股票价格/每股净利润即为S=每股净利润就是用E平面上绘出意愿卖出曲线和意愿买入曲线。例如,假定当前的每股——————————————净

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