『壹』 对于股票风险投资,如何建模求解
很多人采用的一种比较保守的投资方式是金字塔投资方式，这种方式相对是一种盈利比较可靠的操作方法，但是对资金也有一定要求，后续资金要比较充足，把资金分成10份分批进入，进入时1阶段买入4份，2阶段买入3份，3阶段买入2分4阶段买入1份，顶部买出时用相反的方式卖出。就形成了一个正三角和一个倒三角，由于在底部买入份额最多，高位买出份额最多，中间的就是利润，这种方式既可最大可能避免踏空又可最大可能避免深套，缺陷是没有短期内暴利的机会。但是在股市里生存，安全比盈利更重要，稳健的操作方法才是真正的暴利
『贰』 股票价量模型需要用以哪些条件
股票建立价量模型需要用到量比和股价，以及成交量的五日平均数。
『叁』 股票估价的基本模型是怎样的
模型是骗人的,不用用理论来炒股. 学者,专家,教授在炒股都是傻瓜. 股市里人人平等. 股票价值是多空力量斗争的结果, 看不懂K线图,没有时间看大盘和个股走势的朋友, 请您一定不要炒股. 同时,推荐股票的,理财的机构和个人都是骗子. 没有经验的人,没有时间炒股的,不会分析的人,没有股市3年经验的人,炒股,都是傻瓜和笨蛋. 中国股市喜欢暴涨暴跌, 把人都弄成了神经病和疯子了.\ 新比利金融（BLE INDEX）既可买涨也可买跌，一万可以当一百万使用的股票T+0平台。
『肆』 股票开盘价数学建模
卖出股数 卖出价格 买入价格 买入股数 成交价格 最多成交股数
200 2.10 2.40 100 2.10 200
400 2.20 2.30 300 2.20 600
500 2.30 2.20 300 2.30 400
600 2.35 2.10 600 2.35 100
100 2.40 2.00 800 2.40 100
在2.20元成交的数量最多，因此开盘价为2.20元，成交数量为600股，给我加点分嘛，编了很久，呵呵
『伍』 一支简单的股票价格预测的数学模型!!!!
对于股票价格只能是在理论上，换句话说是在你自己的期望预期。
而对于股票价格预测一般是从他的基本面上来考虑。
你可以试试下面的方法：
杜邦财务分析法及案例分析
摘要：杜邦分析法是一种财务比率分解的方法，能有效反映影响企业获利能力的各指标间的相互联系，对企业的财务状况和经营成果做出合理的分析。
关键词：杜邦分析法；获利能力；财务状况
获利能力是企业的一项重要的财务指标，对所有者、债权人、投资者及政府来说，分析评价企业的获利能力对其决策都是至关重要的，获利能力分析也是财务管理人员所进行的企业财务分析的重要组成部分。
传统的评价企业获利能力的比率主要有：资产报酬率，边际利润率（或净利润率），所有者权益报酬率等；对股份制企业还有每股利润，市盈率，股利发放率，股利报酬率等。这些单个指标分别用来衡量影响和决定企业获利能力的不同因素，包括销售业绩，资产管理水平，成本控制水平等。
这些指标从某一特定的角度对企业的财务状况以及经营成果进行分析，它们都不足以全面地评价企业的总体财务状况以及经营成果。为了弥补这一不足，就必须有一种方法，它能够进行相互关联的分析，将有关的指标和报表结合起来，采用适当的标准进行综合性的分析评价，既全面体现企业整体财务状况，又指出指标与指标之间和指标与报表之间的内在联系，杜邦分析法就是其中的一种。
杜邦财务分析体系（TheDuPontSystem）是一种比较实用的财务比率分析体系。这种分析方法首先由美国杜邦公司的经理创造出来，故称之为杜邦财务分析体系。这种财务分析方法从评价企业绩效最具综合性和代表性的指标-权益净利率出发，层层分解至企业最基本生产要素的使用，成本与费用的构成和企业风险，从而满足通过财务分析进行绩效评价的需要，在经营目标发生异动时经营者能及时查明原因并加以修正，同时为投资者、债权人及政府评价企业提供依据。
一、杜邦分析法和杜邦分析图
杜邦模型最显著的特点是将若干个用以评价企业经营效率和财务状况的比率按其内在联系有机地结合起来，形成一个完整的指标体系，并最终通过权益收益率来综合反映。采用这一方法，可使财务比率分析的层次更清晰、条理更突出，为报表分析者全面仔细地了解企业的经营和盈利状况提供方便。
杜邦分析法有助于企业管理层更加清晰地看到权益资本收益率的决定因素，以及销售净利润率与总资产周转率、债务比率之间的相互关联关系，给管理层提供了一张明晰的考察公司资产管理效率和是否最大化股东投资回报的路线图。
杜邦分析法利用各个主要财务比率之间的内在联系，建立财务比率分析的综合模型，来综合地分析和评价企业财务状况和经营业绩的方法。采用杜邦分析图将有关分析指标按内在联系加以排列，从而直观地反映出企业的财务状况和经营成果的总体面貌。
杜邦财务分析体系如图所示：
二、对杜邦图的分析
1.图中各财务指标之间的关系：
可以看出杜邦分析法实际上从两个角度来分析财务，一是进行了内部管理因素分析，二是进行了资本结构和风险分析。
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
权益乘数＝1÷（1－资产负债率）
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
销售净利率＝净利润÷销售收入
总资产周转率＝销售收入÷总资产
资产负债率＝负债总额÷总资产
2.杜邦分析图提供了下列主要的财务指标关系的信息：
（1）权益净利率是一个综合性最强的财务比率，是杜邦分析系统的核心。它反映所有者投入资本的获利能力，同时反映企业筹资、投资、资产运营等活动的效率，它的高低取决于总资产利润率和权益总资产率的水平。决定权益净利率高低的因素有三个方面--权益乘数、销售净利率和总资产周转率。权益乘数、销售净利率和总资产周转率三个比率分别反映了企业的负债比率、盈利能力比率和资产管理比率。
（2）权益乘数主要受资产负债率影响。负债比率越大，权益乘数越高，说明企业有较高的负债程度，给企业带来较多地杠杆利益，同时也给企业带来了较多地风险。资产净利率是一个综合性的指标，同时受到销售净利率和资产周转率的影响。
（3）资产净利率也是一个重要的财务比率，综合性也较强。它是销售净利率和总资产周转率的乘积，因此，要进一步从销售成果和资产营运两方面来分析。
销售净利率反映了企业利润总额与销售收入的关系，从这个意义上看提高销售净利率是提高企业盈利能力的关键所在。要想提高销售净利率：一是要扩大销售收入；二是降低成本费用。而降低各项成本费用开支是企业财务管理的一项重要内容。通过各项成本费用开支的列示，有利于企业进行成本费用的结构分析，加强成本控制，以便为寻求降低成本费用的途径提供依据。
企业资产的营运能力，既关系到企业的获利能力，又关系到企业的偿债能力。一般而言，流动资产直接体现企业的偿债能力和变现能力；非流动资产体现企业的经营规模和发展潜力。两者之间应有一个合理的结构比率，如果企业持有的现金超过业务需要，就可能影响企业的获利能力；如果企业占用过多的存货和应收账款，则既要影响获利能力，又要影响偿债能力。为此，就要进一步分析各项资产的占用数额和周转速度。对流动资产应重点分析存货是否有积压现象、货币资金是否闲置、应收账款中分析客户的付款能力和有无坏账的可能；对非流动资产应重点分析企业固定资产是否得到充分的利用。
三、利用杜邦分析法作实例分析
杜邦财务分析法可以解释指标变动的原因和变动趋势，以及为采取措施指明方向。下面以一家上市公司北汽福田汽车（600166）为例，说明杜邦分析法的运用。
福田汽车的基本财务数据如下表：
（一）对权益净利率的分析
权益净利率指标是衡量企业利用资产获取利润能力的指标。权益净利率充分考虑了筹资方式对企业获利能力的影响，因此它所反映的获利能力是企业经营能力、财务决策和筹资方式等多种因素综合作用的结果。
该公司的权益净利率在2001年至2002年间出现了一定程度的好转，分别从2001年的0.097增加至2002年的0.112.企业的投资者在很大程度上依据这个指标来判断是否投资或是否转让股份，考察经营者业绩和决定股利分配政策。这些指标对公司的管理者也至关重要。
公司经理们为改善财务决策而进行财务分析，他们可以将权益净利率分解为权益乘数和资产净利率，以找到问题产生的原因。
表三：权益净利率分析表
福田汽车权益净利率=权益乘数×资产净利率
2001年0.097=3.049×0.032
2002年0.112=2.874×0.039
通过分解可以明显地看出，该公司权益净利率的变动在于资本结构（权益乘数）变动和资产利用效果（资产净利率）变动两方面共同作用的结果。而该公司的资产净利率太低，显示出很差的资产利用效果。
（二）分解分析过程：
权益净利率＝资产净利率×权益乘数
2001年0.097＝0.032×3.049
2002年0.112＝0.039×2.874
经过分解表明，权益净利率的改变是由于资本结构的改变（权益乘数下降），同时资产利用和成本控制出现变动（资产净利率也有改变）。那么，我们继续对资产净利率进行分解：
资产净利率＝销售净利率×总资产周转率
2001年0.032＝0.025×1.34
2002年0.039＝0.017×2.29
通过分解可以看出2002年的总资产周转率有所提高，说明资产的利用得到了比较好的控制，显示出比前一年较好的效果，表明该公司利用其总资产产生销售收入的效率在增加。总资产周转率提高的同时销售净利率的减少阻碍了资产净利率的增加，我们接着对销售净利率进行分解：
销售净利率＝净利润÷销售收入
2001年0.025＝10284.04÷411224.01
2002年0.017＝12653.92÷757613.81
该公司2002年大幅度提高了销售收入，但是净利润的提高幅度却很小，分析其原因是成本费用增多，从表一可知：全部成本从2001年403967.43万元增加到2002年736747.24万元，与销售收入的增加幅度大致相当。下面是对全部成本进行的分解：
全部成本＝制造成本＋销售费用＋管理费用＋财务费用
2001年403967.43＝373534.53＋10203.05＋18667.77＋1562.08
2002年736747.24＝684559.91＋21740.962＋25718.20＋5026.17通过分解可以看出杜邦分析法有效的解释了指标变动的原因和趋势，为采取应对措施指明了方向。
在本例中，导致权益利润率小的主原因是全部成本过大。也正是因为全部成本的大幅度提高导致了净利润提高幅度不大，而销售收入大幅度增加，就引起了销售净利率的减少，显示出该公司销售盈利能力的降低。资产净利率的提高当归功于总资产周转率的提高，销售净利率的减少却起到了阻碍的作用。
由表4可知，福田汽车下降的权益乘数，说明他们的资本结构在2001至2002年发生了变动2002年的权益乘数较2001年有所减小。权益乘数越小，企业负债程度越低，偿还债务能力越强，财务风险程度越低。这个指标同时也反映了财务杠杆对利润水平的影响。财务杠杆具有正反两方面的作用。在收益较好的年度，它可以使股东获得的潜在报酬增加，但股东要承担因负债增加而引起的风险；在收益不好的年度，则可能使股东潜在的报酬下降。该公司的权益乘数一直处于2～5之间，也即负债率在50％～80％之间，属于激进战略型企业。管理者应该准确把握公司所处的环境，准确预测利润，合理控制负债带来的风险。
因此，对于福田汽车，当前最为重要的就是要努力减少各项成本，在控制成本上下力气。同时要保持自己高的总资产周转率。这样，可以使销售利润率得到提高，进而使资产净利率有大的提高。
四、结论
综上所述，杜邦分析法以权益净利率为主线，将企业在某一时期的销售成果以及资产营运状况全面联系在一起，层层分解，逐步深入，构成一个完整的分析体系。它能较好的帮助管理者发现企业财务和经营管理中存在的问题，能够为改善企业经营管理提供十分有价值的信息，因而得到普遍的认同并在实际工作中得到广泛的应用。
但是杜邦分析法毕竟是财务分析方法的一种，作为一种综合分析方法，并不排斥其他财务分析方法。相反与其他分析方法结合，不仅可以弥补自身的缺陷和不足，而且也弥补了其他方法的缺点，使得分析结果更完整、更科学。比如以杜邦分析为基础，结合专项分析，进行一些后续分析对有关问题作更深更细致分析了解；也可结合比较分析法和趋势分析法，将不同时期的杜邦分析结果进行对比趋势化，从而形成动态分析，找出财务变化的规律，为预测、决策提供依据；或者与一些企业财务风险分析方法结合，进行必要的风险分析，也为管理者提供依据，所以这种结合，实质也是杜邦分析自身发展的需要。分析者在应用时，应注意这一点。
『陆』 如何建立一个股票量化交易模型并仿真
研究量化投资模型的目的是找出那些具体盈利确定性的时空价格形态，其最重要手段的概率取胜，最重要的技术是概率统计，最主要的研究方向是市场行为心理。那么我们在选择用于研究的参数时，也应该用我们的经验来确定是否把某技术参数放进去，因为一般来说定性投资比较好用的参数指标对量化投资同样适用。
量化投资区别于传统定性投资的主要特征在于模型。我打个比方，我们看病，中医与西医的诊疗方法是不同，中医是望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，主观定性程度大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。中医对医生的经验要求非常高，他们的主观判断往往决定了治疗效果，而西医则要从容得多，按事先规定好的程序走就行了。量化投资就是股票投资中的西医，它可以比较有效地矫正理智与情绪的不兼容现象。
量化投资的一般思路：选定某些技术指标（我们称之为参数，往往几个组成一组），并将每一个参数的数据范围进行分割，成几等份。然后，用计算机编程写出一段能对这些参数组对股票价格造成的影响进行数据统计的程序，连接至大型数据库进行统计计算，自动选择能够达到较高收益水平的参数组合。但是选出这些参数组后还不能马上应用，因为这里涉及到一个概率陷阱的问题，比如说，有1到100这一百个数字放在那里，现在让你选择，请问你选到100的可能性是多大？是的，就是1/100，如果较幸运你选到了100并不能说明你比别人聪明，而是概率的必然。所以，在进行统计时要特别关注统计的频率与选出的结果组数量之间的关系。在选出符合要求的参数组后我们还应留出至少三年的原始市场数据进行验证，只有验证合格后才能试用。
量化投资原始数据策略：我们选用96年后的市场数据，因为96年股市有过一次交易政策改革（你可以自己查询了解一下），为了不影响研究结果我们不采纳96年以前的数据进数据库。
量化投资研究的硬设备：高计算性能电脑，家用电脑也可以，不过运算时间会很长，我曾经用家用电脑计算了三个月时间才得到想要的数据。
统计方法：可以选用遗传算法，但我在这里陪大家做的是比较简单的模型，所以采用普通统计方法就可以了。
用于量化研究的软件：我采用的是免费的大型数据库MYSQL，ASP网络编程语言，以及可以设置成网络服务器的旗舰版WIN7操作系统。
『柒』 股票估价的股票估价的模型
股票估价的基本模型
计算公式为：
股票价值
估价
R——投资者要求的必要收益率
Dt——第t期的预计股利
n——预计股票的持有期数
零增长股票的估价模型
零成长股是指发行公司每年支付的每股股利额相等，也就是假设每年每股股利增长率为零。每股股利额表现为永续年金形式。零成长股估价模型为：
股票价值=D/Rs
例：某公司股票预计每年每股股利为1.8元，市场利率为10%，则该公司股票内在价值为：
股票价值=1.8/10%=18元
若购入价格为16元，因此在不考虑风险的前提下，投资该股票是可行的
二、不变增长模型
(1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那 么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为 1.80 元，预计在未来日子 里该公司股票的股利按每年 5%的速率增长。因此，预期下一年股利 为 1.80×(1 十 0.05)=1.89 元。假定必要收益率是 11%，该公司的 股票等于 1． 80×[(1 十 0． 05)/(0.11—0． 05)]=1． 89/(0． 11—0． 05) =31．50 元。而当今每股股票价格是 40 元，因此，股票被高估 8．50 元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。
(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的 一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支 付，这时，不变增长模型就是零增长模型。 从这两种模型来看， 虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小 的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增 长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。
三、多元增长模型 多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现 金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间内并没有特定的 模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因 此，股利流可以分为两个部分。 第一部分 包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值 第二部分 包括从时点 T 来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现 值。因此，该种股票在时间点的价值(VT)可通过不变增长模型的方程 求出
[例]假定 A 公司上年支付的每股股利为 0．75 元，下一年预期支 付的每股票利为 2 元，因而再下一年预期支付的每股股利为 3 元，即 从 T=2 时， 预期在未来无限时期， 股利按每年 10%的速度增长， 即 0：，Dz(1 十 0．10)=3×1．1=3．3 元。假定该公司的必要收益 率为 15%，可按下面式子分别计算 V7—和认 t。该价格与目前每股 股票价格 55 元相比较，似乎股票的定价相当公平，即该股票没有被 错误定价。
(2)内部收益率。零增长模型和不变增长模型都有一个简单的关 于内部收益率的公式，而对于多元增长模型而言，不可能得到如此简 捷的表达式。虽然我们不能得到一个简捷的内部收益率的表达式，但 是仍可以运用试错方法，计算出多元增长模型的内部收益率。即在建 立方程之后，代入一个假定的伊后，如果方程右边的值大于 P，说明 假定的 P 太大；相反，如果代入一个选定的尽值，方程右边的值小于 认说明选定的 P 太小。继续试选尽，最终能程式等式成立的尽。 按照这种试错方法，我们可以得出 A 公司股票的内部收益率是 14．9%。把给定的必要收益 15%和该近似的内部收益率 14．9%相 比较，可知，该公司股票的定价相当公平。
(3)两元模型和三元模型。有时投资者会使用二元模型和三元模 型。二元模型假定在时间了以前存在一个公的不变增长速度，在时间 7、以后，假定有另一个不变增长速度城。三元模型假定在工时间前， 不变增长速度为身 I，在 71 和 72 时间之间，不变增长速度为期，在 72 时间以后，不变增长速度为期。设 VTl 表示 在最后一个增长速度开始后的所有股利的现值，认-表示这以前 所有股利的现值，可知这些模型实际上是多元增长模型的特例。
四、市盈率估价方法 市盈率，又称价格收益比率，它是每股价格与每股收益之间的比 率，其计算公式为反之，每股价格=市盈率×每股收益 如果我们能分别估计出股票的市盈率和每股收益， 那么我们就能 间接地由此公式估计出股票价格。这种评价股票价格的方法，就是 “市盈率估价方法”
五、贴现现金流模型 贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票 的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是 由拥有这种资产的投资 者在未来时期中所接受的现金流决定的。 由于现金流是未来时期的预 期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产 的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现 金流即在未来时期预期支付的股利，因此，贴现现金流模型的公式为 式中：Dt 为在时间 T 内与某一特定普通股相联系的预期的现金 流，即在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利；K 为在一定风 险程度下现金流的合适的贴现率； V 为股票的内在价值。 在这个方程里，假定在所有时期内，贴现率都是一样的。由该方 程我们可以引出净现值这个概念。净现值等于内在价值与成本之差， 即 式中：P 为在 t=0 时购买股票的成本。 如果 NPV>0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和大于投 资成本，即这种股票被低估价格，因此购买这种股票可行； 如果 NPV<0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和小于投 资成本，即这种股票被高估价格，因此不可购买这种股票。 在了解了净现值之后，我们便可引出内部收益率这个概念。内部 收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。如果用 K*代表内部收益 率，通过方程可得 由方程可以解出内部收益率 K*。把 K*与具有同等风险水平的股 票的必要收益率(用 K 表示)相比较：如果 K*>K，则可以购买这种股 票；如果 K*<K，则不要购买这种股票。 一股普通股票的内在价值时存在着一个麻烦问题， 即投资者必须 预测所有未来时期支付的股利。 由于普通股票没有一个固守的生命周 期，因此建议使用无限时期的股利流，这就需要加上一些假定。 这些假定始终围绕着胜利增长率，一般来说，在时点 T，每股股 利被看成是在时刻 T—1 时的每股股利乘上胜利增长率 GT，其计 例如，如果预期在 T=3 时每股股利是 4 美元，在 T=4 时每股股利 是 4．2 美元，那么不同类型的贴现现金流模型反映了不同的股利增 长率的假定
『捌』 股票如何做资金流模型
在市场中，经常存在交易性机会，这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响，或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中，一个典型的交易性策略就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间可能会下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
基本概念资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。策略模型1．逆向选择理论在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资。一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。2．策略模型根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：（1）确定待选股票池。在选择组合构建时，剔除上市不满一个月的股票，剔除调仓期涨跌停及停牌的股票，防止因涨/跌停无法交易。剔除信息含量小于10%的股票，因为这部分股票信号不明显，无法取得有效信息。（2）构建股票组合。①指标打分：首先将待选股票池中的股票按照资金流指标进行排序，然后采用百分制整数打分法进行指标打分，即以股票在各个指标中所处位置的百分数作为股票对于该指标的得分，前1%得分为1，依次递减，最后1%得分为100。②求和排序：将股票相对于各个指标的得分进行求和，将和值从小到大排序，进行分组比较；另外，选择排名靠前的N只股票构建组合。③股票权重：采用等量权重。（3）组合定期调整，调整时间从1到3个月不等。持有到期后，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复步骤（2）打分求和过程，并将股票按照指标得分从小到大排序，将原来分组中跌出组合的股票剔除，调进新的股票，同时将新组合内样本股的权重调整到相等。（4）统计检验。分别计算各组合的收益率情况，考察组合的效果。
『玖』 有没有会用Python编写一个简单的建模股票价格的小程序能够对股票数据进行简单预测即可！求助！
虽然懂python 但是不懂股票，
采用random()可以么，哈哈
『拾』 eviews中对股票收盘价建模
可以试一下二阶或三阶差分，差分后通过单位根检验，判断是否平稳，判断拖尾截尾，确定模型及阶数。实在不能判断的情况下可以初步确定自相关偏自相关几步衰减到0，先拟合ARMA(p，q)，根据回归结果的参数估计能否通过t检验来提出，不合理的变量，多次建模比较R^2,AIC,SC等确定最优模型。