基于馬爾科夫和布朗運動的股票價格預測模型

【摘 要】股民希望從研究股票市場價格的變化中得到一些規律，減少自身的損失，但是股票系統本身是一個非常復雜的非線性運動系統，受到多種因素的影響，短期的某種程度的預測能夠幫助股民投資，當前經濟預測方法有很多，本文主要分析基于馬爾科夫和布朗運動的股票價格預測模型，通過實例對比，分析兩種模式的聯系與區別，希望嫩味股票短期預測模型提供參考。

【關鍵詞】股票價格預測；馬爾科夫；布朗運動

馬爾科夫理論應用到股票奇偶阿姨市場中，能夠預測股價綜合指數的漲幅程度，雖然基于馬爾科夫的股票價格預測模型具有一定的應用價值，但是也存在很大的局限性。依照道氏理論，股票的運動就有歷史再現性，任何一種趨勢都會持續一段時間，找到運動特征和時間周期，能夠幫助投資者得到更加科學的投資策略，本文主要分析基于馬爾科夫和布朗運動的股票價格預測模型。

1.馬爾科夫數學模型的建立

股票綜合指數的計算均是采用流通量加權平均法，在正常的交易環境下，股價綜合指數隨著股票價的變化而發生變化，屬于比較典型的隨機過程。在運用馬爾科夫預測股票模型中需要先建立模型，構造股票價格的分布狀態，進而檢驗。設定xn代表股價綜合指數出現的概率，并假設股價指數與過去的運行態勢無關，具有無后效性的特點，規定出xn在[-10，-2]表示大幅度下降，xn在[-2，-0.5]比那話代表股票價格正常下跌，xn在[-0.5，0.5]表示股票價格出現小幅震蕩整理，xn在[0.5，2]表示上漲，xn在[2，10]表示股票價格大幅度上漲。……