王 強(qiáng)

（泉州紡織服裝職業(yè)學(xué)院，福建 泉州 362700）

一、目前我國經(jīng)常使用的股價波動模型論述

（一）證券價格和Markov過程

我們通常將直接影響證券價格的不同因素構(gòu)成的集合設(shè)定為ψ，順勢定義二元函數(shù) f（ t，ε），t∈T，ξ∈ψ，當(dāng)中 T={期權(quán)生存期}。由此可以清晰判定，任何已經(jīng)確認(rèn)的ξ，f（t，ξ），在形成一組時間函數(shù)過后，便存在一類隨機(jī)化過程，當(dāng)中f（t，ξ）就是證券價格的核心變動函數(shù)，如若證券在t2時刻的價格f（t2，ξ2），會隨著上一時刻t1時的證券價格f（t1，ξ1）波動而產(chǎn)生較大變化回應(yīng)，就是說隨機(jī)過程 f（ t，ξ），t∈T，ξ∈ψ，對于不同有限時序 t1

P{f（ tn，ξ） ∠fn|f(tn-1，ξn-1） ，f（ tn-2，ξn-2） ， … f（ t1，ξ1）}=P{f（ tn，ξ）∠fn|f（ tn-1，ξn-1）}， 所以 f（ t，ξ），t∈T，ξ∈ψ， 整體上符合Markov規(guī)則。

（二）Ito定理的簡單描述

假設(shè)隨機(jī)變量x的值滿足Ito過程：

dx=a（ x，t）dt+b（ x，t）dz

當(dāng)中dz屬于一類維納過程，則涉及x與t的函數(shù)G（x，t）必然會滿足以下規(guī)范條件：

當(dāng)中（a*δG/δx+δG/δt+b2*1δ2G/2δx2）作為 G的漂移率，（ δG/δx）2b2則是 G的方差。

二、改進(jìn)過后短期股價變化預(yù)測模型的相關(guān)細(xì)節(jié)驗證解析

（一）股價波動模型

假設(shè)股票價格S滿足維納過程要求，就是說：

當(dāng)中μ，δ為常數(shù)，dz能夠很好地適用于維納過程。

如若G=1nS，依照Ito定理得出以下結(jié)果：

將以上公式加以離散化處理，便得出

當(dāng)中ε屬于標(biāo)準(zhǔn)正太分布的隨機(jī)抽樣值。同時得出以下結(jié)論：

之后便可將（ 5） 轉(zhuǎn)化成 E（ △S/S）=（ μ-δ2/2）△t，D（ △S/S）=δ2△t，進(jìn)一步說明

第一階段：數(shù)據(jù)采集及準(zhǔn)備。在CNKI數(shù)據(jù)庫上將選中的407篇文獻(xiàn)，選擇Refworks格式導(dǎo)出文獻(xiàn)，文件名命為download_N.txt，并將文件存放在input文件夾(前期建立三個文件夾并命名，依次input、output、data)，建立數(shù)據(jù)庫。

那么，在[T，t]時間段內(nèi)股價實質(zhì)性運(yùn)動模型便可確定為：

當(dāng)中t時G值為1n，T時G值為1nST。

（二）模型的修改細(xì)節(jié)

1.余波效應(yīng)。依照以往實踐調(diào)查經(jīng)驗整理判定，涉及股票價格變化可以細(xì)化為趨勢和階段兩個類型，尤其在市場環(huán)境影響作用下，股票價格S交易方式存在顯著的連續(xù)性，對于上一階段各類狀況依賴性也相對較強(qiáng)，而不屬于某類前時刻點(diǎn)的狀況，就是說在[t0，t3]這個時間段中，S會始終遺留某類總體慣性特征，大的趨勢基本穩(wěn)定（除了某類突發(fā)性政治、經(jīng)濟(jì)問題衍生情況下），所以，在[t2,t1]，（t0

當(dāng)中，a可以看作是兩個階段相互作用的系數(shù)，具體結(jié)果主要由S總體趨勢決定。

2.a系數(shù)的精準(zhǔn)化認(rèn)證。現(xiàn)下我國在開展短期股價預(yù)測模型分析事務(wù)中，經(jīng)常使用指標(biāo)法進(jìn)行S的運(yùn)動特征確認(rèn)，涉及這部分指標(biāo)法類型主要包括三類：包括映射股價相對高低、投資者心態(tài)，和以成交量為核心映射出的市場動力。上述內(nèi)容透過各類層面進(jìn)行我國股價市場諸多運(yùn)作特征生動化描述，為筆者結(jié)合物緣理論構(gòu)筑起科學(xué)化指標(biāo)預(yù)測體系，奠定一定的基礎(chǔ)。

長期以來各類投資主體始終將核心注意力，投射在股價將會上升、下降或是維持在正常變動范圍等結(jié)果之上，由此，筆者決定暫時設(shè)定股價將會上升的區(qū)間為正域，將會下降的股價區(qū)間設(shè)定為負(fù)域，而穩(wěn)定在合理范圍內(nèi)的波動效果，則視為零界。此時，相關(guān)的技術(shù)指標(biāo)和關(guān)聯(lián)函數(shù)則表現(xiàn)為：

第一，心理線（PSY）。其主要利用測定特定時期內(nèi)投資主體心理、買賣傾向之后，進(jìn)行市場多空強(qiáng)弱程度評估，具體計算公式如下所示：

PSY=（N日中股價上漲天數(shù)之和/N）*100（5≤N≤12）其中的判斷準(zhǔn)則表現(xiàn)為：

PSY值在25以下屬于超賣區(qū)域，價格會呈現(xiàn)回落趨勢；PSY值在75以上則視為超買區(qū)域，價格相對地會持續(xù)上漲；PSY值維持在25～75之間則是正常區(qū)域。這部分關(guān)聯(lián)函數(shù)為：

當(dāng)中，x主要是N日內(nèi)的PSY數(shù)值。

第二，能量潮（OBV）。其具體是利用對成交量的累積和驗證解析，進(jìn)行今后股價市場多空力道認(rèn)證評估的一類技術(shù)指標(biāo)。計算公式為：

當(dāng)Vi等于-ai時，說明第i天股票收盤價格高于第i-1天具體的收盤價；而等于ai，則強(qiáng)調(diào)第i天收盤價低于第i-1天的收盤價。關(guān)于ai為第i天收盤價的關(guān)聯(lián)函數(shù)為：

KOBV=1，OBV為正數(shù)；0，其他；-1，OBV為負(fù)數(shù)

三、結(jié)語

綜上所述，關(guān)于股價預(yù)測模型特性的分析結(jié)果，對于今后股市正常狀態(tài)維持，和相關(guān)投資主體經(jīng)濟(jì)利益維護(hù)，都發(fā)揮著較強(qiáng)的支撐引導(dǎo)功效。希望筆者提供的分析內(nèi)容，能夠為相關(guān)工作人員產(chǎn)生適當(dāng)?shù)慕饣蠊πВ苊饨窈蠼灰资聞?wù)中衍生任何不必要的沖突狀況。

[1]許曉璇.知情的市場參與者對股價同步性的影響[D].浙江大學(xué)，2010.

[2]朱正.中國股價與房價動態(tài)關(guān)系研究[D].湖南大學(xué)，2010.

[3]趙清露.利率與股價指數(shù)相關(guān)性研究[D].武漢理工大學(xué)，2012.