馬爾科夫和布朗運(yùn)動(dòng)在股價(jià)預(yù)測(cè)應(yīng)用上的對(duì)比——以“谷歌GOOG”為例
本文選題:馬爾科夫預(yù)測(cè)法 切入點(diǎn):布朗運(yùn)動(dòng) 出處:《時(shí)代金融》2015年32期
【摘要】:股票市場(chǎng)受到多種因素的交叉影響,因?yàn)楣蓛r(jià)的非線性的運(yùn)動(dòng)體系,很難完成對(duì)股價(jià)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。但是,我們通過(guò)技術(shù)分析和基本分析等分析方法仍可以得出一些具有借鑒意義的預(yù)測(cè)結(jié)果。本文分別采用馬爾科夫預(yù)測(cè)法和布朗運(yùn)動(dòng)建立股價(jià)數(shù)學(xué)模型,并對(duì)兩種方法在股價(jià)預(yù)測(cè)方面的表現(xiàn)進(jìn)行對(duì)比與分析以得出結(jié)論。最后通過(guò)對(duì)"谷歌GOOG"股價(jià)變化進(jìn)行實(shí)證分析以進(jìn)一步對(duì)比這兩種方法的聯(lián)系與區(qū)別。
[Abstract]:The stock market is influenced by many factors because the nonlinear movement of stock price makes it difficult to predict the stock price accurately. We can still get some useful prediction results by technical analysis and basic analysis. In this paper, Markov prediction method and Brownian motion are used to establish the mathematical model of stock price. Finally, through the empirical analysis of the stock price changes of "Google GOOG", the relationship and difference between the two methods are further compared.
【作者單位】: 中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院;
【分類號(hào)】:F830.9;F224
【共引文獻(xiàn)】
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【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1665323
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