零风险博弈盾-用数学模型来指导投资
投资风险评估的数学模型构建及应用
投资风险评估的数学模型构建及应用投资是一个复杂而又有风险的过程，如果不谨慎地进行投资，便会有可能失去自己的资金。
这就是为什么投资风险评估至关重要，它可以以一种数学的方式为投资者提供数据支持，帮助他们做出更准确的决策，以降低投资风险。
本文将谈论投资风险评估的数学模型构建及其应用。
投资风险评估的指标投资风险是指投资者在投资活动中面临的损失的可能性。
为了评估一个投资的风险，我们需要考虑几个指标:1. 波动率波动率是指在一定期间内资产价格的波动幅度。
如果一项投资的波动率较高，那么它的风险就会更大。
因此，波动率是一个重要的风险指标。
我们可以使用历史波动率来评估一个投资的波动性。
2. 收益率投资的收益率是指资产对投资者的收益。
在投资时，需要首先确定预计的收益率，以及投资完成后可能的实际收益率。
如果投资的实际收益率低于预期收益率，那么投资的风险就会更高。
3. 相关性相关性是指两个或多个资产价格之间的关系。
如果两个资产价格在同一时间上升或下降，则它们具有正相关性；反之，如果两个资产价格在某些时间上升或下降，而在其他时间上则没有关系，则它们具有负相关性。
通过了解不同投资之间的相关性，我们就可以了解它们如何在市场上行动，从而更好地评估风险。
构建投资风险评估的数学模型了解了投资风险评估的指标后，接下来就是构建数学模型。
一个成功的模型应该能够预测什么时候买入和卖出，以及应该购买哪些资产。
以下是构造一个投资风险评估数学模型时要考虑的一些重要因素。
1. 统计学方法采用统计学方法来分析股票的波动性和收益率，可以给我们提供预测股票价格的方法。
使用滚动回归分析，我们可以确定投资组合的收益率和波动率，并预测未来的股票价格。
是否选用对数差百分比变化或简单百分比值等不同的方式表示价格变化，也会对模型的结果产生影响。
2. 金融数据金融数据是构建数学模型必须的数据。
一些通用的金融数据包括收盘价格、最高和最低价格、成交量等。
除此之外，还需要考虑一些宏观因素，比如通货膨胀率，政治环境等。
数学建模—投资的收益和风险问题
学建模二号：名：级：投资的收益和风险问题摘要：某投资公司现有一大笔资金（8000 万），可用作今后一段时间的市场投资，假设可供选择的四种资产在这一段时间的平均收益率分别为 r i ，风险损失率分别为 q i 。
考虑到投资越分散，总的风险越小，公司确定，当用这笔资金购买若干种资产时，总体风险可用所投资的资产中最大的一个风险来度量。
另外，假定同期银行存款利率是 r0 =5%。
具体数据如下表：对于第一问，我建立了一个优化的线性规划模型，得到了不错的结果。
假设 5 年的投资时间，我认为五年末所得利润最大可为：37.94 亿。
具体如何安排未来一段时间内的投资，请看下面的详细解答。
如果可供选择的资产有如下15 种，可任意选定投资组合方式，就一般情况对以上问题进行讨论，结果又如何？对于第二问，考虑独立投资各个项目的到期利润率，通过分析，发现数据中存在着相互的联系。
由此，我建立了一个统计回归模型x5=a0+a1*x4+a2*x3+a3*x2+a4*x1+a5*x1^2+a6*x2^2+a7*x3^2+a8*x4^2通过这个模型，我预测了今后5年各个项目的到期利润率。
如第一个项目今后五年的到期利润率为：第一年：0.1431 第二年：0.1601 第三年：0.0605 第四年：0.1816 第五年：0.1572 。
（其他几个项目的预测祥见下面的解答）考虑风险损失率时，定义计算式为：f=d*p;d 为该项目 5 年内的到期利润率的标准差，p 为到期利润率；考虑相互影响各个项目的到期利润率时，我们在第一个模型的基础上建立一新的模型：x5=a10+a11*x4+a12*x3+a13*x2+a14*x1+a15*y5 y5=a20+a21*y4+a22*y3+a23*y2+a24*y1+a25*x5 （两个项目互相影响的模型） x5=a10+a11*x4+a12*x3+a13*x2+a14*x1+a15*y5+a16*z5y5=a20+a21*y4+a22*y3+a23*y2+a24*y1+a25*z5+a26*x5z5=a30+a31*z4+a32*z3+a33*z2+a34*z1+a35*x5+a37*y5（三个项目互相影响的模型）通过解方程组，我们可以预测出今后五年的到期利润率。
零风险博弈盾-用数学模型来指导投资
传统的股票买卖方法是利用技术指标、K线理论和趋势线来寻找投资的最佳入市点和出市点，但由于股价是一个随机函数，是不可预测的。
投资大众不论用何种技术手段和方法都很难找出一个准确的出市点和入市点。
所以很多种方法都设定止损出市，保留资金准备下一次入市。
在卖出股票时，往往不能卖到最高点，早早就出市。
投资者每天生活在后悔中。
很多投资者希望寻找庄家的炒股的思路，认为只有跟庄才能赚钱。
他们听股评，找证券分析专家，打听消息，天天找庄家立刻拉升的。
不断的止损换股。
股票涨，总想在高点卖出股票，股票跌不买进股票，怕股价还会跌。
他们认为最好的赚钱方式是与庄共舞。
这种传统的投机手法，其结果是大多数散户，被庄家玩弄在手心中，庄家利用散户的人性弱点和自己资金的优势，庄家在低位从散户手中买进股票，在高位庄家又成功的把股票卖给散户。
这样造成散户高吸低抛或追涨杀跌的巨大亏损。
所有股市的庄家都用这个方法，屡试屡灵。
这是因为大多数散户不能克服人性的弱点。
人性的弱点在股市上顽固地抵抗正确的操作方法。
能否在股市上为广大散户推导出一种简单易学，同时又能克服人性弱点的投资方法。
答案是肯定的，这就是本文论述的重点，并为读者推导出了一些投资方法，这些方法和传统的方法有本质的区别，不是与庄共舞而是与庄对抗。
这些方法不仅在理论上成立，在数学推导上仍然成立，在实际操作中可行，能让操纵股价的庄家输钱的方法。
同时这些方法又是一种很容易学的，每个人都能学会的投资方法。
波动博弈理论投资股票的基本原理下面要介绍的是一种全新的波动博弈理论投资方法。
用博弈理论和资金管理的原理推导出的数学模型。
这种数学模型能确保投资者的资金是安全的，确保投资者的资金在局部范围内大于庄家的资金。
本文介绍的投资方法是用波动博弈理论推导出来的，是专门为散户设计的买卖股票方法，这种方法和传统的方法在方向上和本质上有根本性的区别。
股票市场和期货市场的原理都是一个资本博弈游戏，股市表面上有成千上万人参加交易，而实际上股市只存在两股投机力量在相互较量，一股力量是庄家和跟庄者的力量，另一股力量是投资大众的力量。
金融风险分析的数学模型
金融风险分析的数学模型在金融领域，风险分析是一项至关重要的任务。
金融市场的波动性和不确定性使得投资者和机构必须对各种风险因素进行评估和管理。
为了更好地了解和应对金融风险，数学模型被广泛应用于金融风险分析。
数学模型在金融风险分析中扮演着重要的角色。
它们可以帮助我们量化和预测金融市场的各种风险，并为投资决策提供有力支持。
其中最常见的数学模型之一是随机过程模型。
随机过程模型能够描述金融市场中的价格和利率的演变，并从中提取出有用的信息。
在随机过程模型中，布朗运动是一个重要的工具。
布朗运动被认为是一种连续性随机过程，它在金融领域中被广泛应用。
布朗运动的一个核心假设是市场价格的变动是连续且满足正态分布的。
基于这个假设，我们可以使用数学方法进行金融市场的风险分析。
随机过程模型的另一个重要应用是期权定价。
期权是金融市场中的一种衍生品，它给予持有者在未来购买或出售某种资产的权利。
期权定价模型，如布莱克-斯科尔斯模型，基于随机过程模型，能够计算期权的公平价格。
这样的模型可以帮助投资者评估期权的价值，并为他们的决策提供指导。
除了随机过程模型外，金融风险分析还可以利用其他数学技术。
例如，时间序列分析方法可以用于预测金融市场未来的变动趋势。
时间序列分析将过去的价格和利率数据作为输入，并通过建立模型来预测未来的变化。
这样的分析可以帮助投资者制定更明智的投资策略。
另一个重要的数学模型是蒙特卡洛模拟。
蒙特卡洛模拟是一种基于概率统计的数值方法。
它通过生成大量的随机样本来模拟金融市场的未来走势，并对投资组合的风险做出评估。
蒙特卡洛模拟的一个优点是它可以考虑到多种不确定性因素，并给出一系列可能的结果。
除了这些模型，金融风险分析还可以利用数学中的优化方法。
优化方法可以帮助投资者在不同的风险和回报之间做出平衡，以达到最优的投资组合。
例如，马科维茨均值-方差模型通过优化权益资产和固定收益资产的投资比例，来实现最佳的风险和回报的平衡。
总之，金融风险分析的数学模型在金融领域发挥着重要的作用。
数学模型在金融风险评估中的应用
数学模型在金融风险评估中的应用金融市场的不确定性和复杂性一直是投资者和风险管理者面临的最大挑战之一。
为了更好地理解和评估金融风险，数学模型在金融领域的应用日益重要。
本文将探讨数学模型在金融风险评估中的应用，包括风险度量、投资组合优化和衍生品定价等方面。
一、风险度量风险度量是金融风险评估的首要任务之一。
数学模型可以通过建立风险度量模型来量化金融市场的风险水平。
常见的风险度量模型包括方差-协方差模型、风险价值模型和预期损失模型等。
方差-协方差模型是最常见的风险度量模型之一。
该模型基于统计学的概念，通过计算资产收益率的方差和协方差来评估风险水平。
方差-协方差模型的优点在于计算简单直观，但它也存在一些局限性，如假设资产收益率服从正态分布等。
风险价值模型是另一种常见的风险度量模型，它通过计算在给定置信水平下的最大可能损失来衡量风险。
风险价值模型的优点在于能够提供更加鲁棒的风险度量，但它也存在一些缺点，如对分布形态的敏感性等。
预期损失模型是一种综合考虑损失水平和概率分布的风险度量模型。
该模型通过计算在给定时间内的累计预期损失来评估风险水平。
预期损失模型的优点在于能够综合考虑不同风险水平下的损失，但它也需要对风险分布做出假设。
二、投资组合优化投资组合优化是金融风险管理的核心问题之一。
数学模型可以通过建立投资组合优化模型来帮助投资者在市场上选择最佳的投资组合。
投资组合优化模型主要考虑两个方面，即风险和收益。
马科维茨的均值-方差模型是最经典的投资组合优化模型之一。
该模型通过权衡投资组合的收益和风险来选择最优的投资组合。
马科维茨模型的优点在于能够提供清晰的优化框架，但它也存在一些限制，如对输入参数的敏感性等。
除了马科维茨模型，还有一些其他的投资组合优化模型，如马科维茨-特雷纳模型、Black-Litterman模型和风险平价模型等。
这些模型不仅考虑了均值和方差，还可以综合考虑其他因素，如流动性、限制条件等。
三、衍生品定价衍生品是金融市场上的重要工具，也是金融风险管理中的重要组成部分。
博弈模型计算
博弈模型计算
博弈模型计算是一种对决策问题进行数学建模和计算的方法。
在现实生活中，人们常常需要面对各种决策问题，比如投资决策、定价决策、资源分配等。
博弈模型计算可以帮助人们更好地理解问题的本质，找到最优的决策方案。
博弈模型计算主要包括两个部分：博弈模型和计算方法。
博弈模型是对决策问题进行数学建模的过程，它需要考虑参与决策的各方的利益、策略和行为，以及他们之间的相互影响。
博弈模型可以是简化的数学模型，也可以是复杂的博弈论模型。
计算方法则是使用数学工具对博弈模型进行求解的过程，它可以是数值计算方法、优化算法等。
在实际应用中，博弈模型计算可以帮助企业进行市场定价决策。
比如一个公司需要确定产品的售价，以最大化自己的利润。
这个问题可以用博弈模型来建模，考虑市场竞争对手的定价策略和消费者的购买行为，然后使用数学工具来计算出最优的定价方案。
博弈模型计算也可以帮助政府进行资源分配决策。
比如一个政府需要确定某
项资源的分配方案，以最大化社会效益。
这个问题可以用博弈模型来建模，考虑各方的利益和影响，然后使用数学工具来计算出最优的资源分配方案。
总的来说，博弈模型计算是一个强大的工具，可以帮助人们更好地理解和解决决策问题。
通过对决策问题进行数学建模和计算，可以找到最优的决策方案，提高决策的科学性和有效性。
随着计算机技术的发展，博弈模型计算在各个领域的应用也会更加广泛。
博弈模型解决方案
博弈模型解决方案
《博弈模型解决方案》
博弈模型是一种用于分析决策制定和竞争情景的数学工具。
在许多领域，例如经济学、政治学和生物学中，博弈模型都被广泛应用。
通过建立数学模型来描述各方的利益和策略选择，博弈模型可以帮助决策者做出最佳的决策。
博弈模型解决方案是一种利用博弈论原理来解决实际问题的方法。
在博弈模型中，各方的利益和对策都会被建模，并且通过计算和分析来找到最优的策略。
这种方法可以应用到很多领域，例如竞争策略、投资决策和资源分配等问题中。
在博弈模型解决方案中，常用的方法包括纳什均衡、博弈树和博弈矩阵等。
纳什均衡是指在博弈中各方选择的策略是最优的，并且在互相了解对方策略的情况下不会改变。
博弈树是一种图形化工具，用于描述博弈过程和各方的决策路径。
博弈矩阵则用来清晰地展示各种情景下各方的策略选择和最终结果。
通过这些方法，博弈模型解决方案可以帮助人们更清晰地分析和理解各种竞争和决策情景。
通过对各方利益和策略的深入分析，我们可以更好地做出决策，最大化自己的利益并且减少风险。
因此，博弈模型解决方案是一种重要的工具，可以帮助我们更好地应对各种决策和竞争情景。
博弈论理解决策和合作的数学模型
博弈论理解决策和合作的数学模型在现代社会中，决策和合作是一个人或一个组织取得成功的关键因素。
为了更好地理解这些概念，人们使用博弈论这一数学工具来建立模型并进行分析。
博弈论是研究决策和合作的数学分析方法，它通过分析参与者之间的相互作用和行为，探讨最优策略和结果。
一、博弈论基础博弈论的基础概念包括参与者、策略和支付。
参与者是博弈过程中的决策主体，可以是个体或组织。
策略是参与者在不同情况下选择的行动方式，支付是参与者根据不同策略和结果所获得的收益或成本。
在博弈论中，有两种常见的形式：合作和非合作博弈。
合作博弈是指参与者之间存在一定合作关系，相互协作以实现共同利益。
非合作博弈是指参与者之间不存在明确的合作关系，各自追求自身最大利益。
二、博弈论模型博弈论通过数学模型来刻画参与者的策略选择和可能的结果。
常见的博弈论模型包括零和博弈、囚徒困境和博弈树。
1. 零和博弈零和博弈是一种非合作博弈模型，参与者的利益总和为零。
在这种模型中，一方的利益的增加必然导致另一方利益的减少。
零和博弈常用来研究竞争对手之间的决策过程和结果。
例如，两个企业在市场上竞争，企业A可以选择提高产品质量，而企业B可以选择降低价格。
通过分析两者的策略选择和可能的结果，可以找到最优策略，实现自身利益最大化。
2. 囚徒困境囚徒困境是一种合作博弈模型，参与者之间存在合作关系。
在囚徒困境中，参与者面临合作和背叛的选择。
假设有两名囚犯被关押在不同的牢房中，警察对他们提供了一个交易：如果他们都保持沉默，将被判轻罪；如果其中一个人背叛，而另一个人保持沉默，背叛者将被判轻罪，而保持沉默的人将被判重罪；如果两个人都背叛，都将被判重罪。
这个模型的关键在于选择背叛对方可以获得较小的惩罚，而合作可能面临更严重的惩罚。
因此，在囚徒困境中，参与者之间往往选择背叛对方，导致最不利的结果。
3. 博弈树博弈树是一种用图形方式表示博弈过程的模型。
它通过建立决策节点和结果节点之间的连接来展示参与者的策略选择和可能的结果。
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个准确的出市点和入市点。
所以很多种方法都设定止损出市，保留资金准备下一次入市。
在卖出股票时，往往不能卖到最高点，早早就出市。
投资者每天生活在后悔中。
很多投资者希望寻找庄家的炒股的思路，认为只有跟庄才能赚钱。
他们听股评，找证券分析专家，打听消息，天天找庄家立刻拉升的。
不断的止损换股。
股票涨，总想在高点卖出股票，股票跌不买进股票，怕股价还会跌。
他们认为最好的赚钱方式是与庄共舞。
这种传统的投机手法，其结果是大多数散户，被庄家玩弄在手心中，庄家利用散户的人性弱点和自己资金的优势，庄家在低位从散户手中买进股票，在高位庄家又成功的把股票卖给散户。
这样造成散户高吸低抛或追涨杀跌的巨大亏损。
所有股市的庄家都用这个方法，屡试屡灵。
这是因为大多数散户不能克服人性的弱点。
人性的弱点在股市上顽固地抵抗正确的操作方法。
能否在股市上为广大散户推导出一种简单易学，同时又能克服人性弱点的投资方法。
答案是肯定的，这就是本文论述的重点，并为读者推导出了一些投资方法，这些方法和传统的方法有本质的区别，不是与庄共舞而是与庄对抗。
这些方法不仅在理论上成立，在数学推导上仍然成立，在实际操作中可行，能让操纵股价的庄家输钱的方法。
同时这些方法又是一种很容易学的，每个人都能学会的投资方法。
波动博弈理论投资股票的基本原理下面要介绍的是一种全新的波动博弈理论投资方法。
用博弈理论和资金管理的原理推导出的数学模型。
这种数学模型能确保投资者的资金是安全的，确保投资者的资金在局部范围内大于庄家的资金。
本文介绍的投资方法是用波动博弈理论推导出来的，是专门为散户设计的买卖股票方法，这种方法和传统的方法在方向上和本质上有根本性的区别。
股票市场和期货市场的原理都是一个资本博弈游戏，股市表面上有成千上万人参加交易，而实际上股市只存在两股投机力量在相互较量，一股力量是庄家和跟庄者的力量，另一股力量是投资大众的力量。
股市上如果没有庄家股市的价格就不会波动的。
股市的投机者是为了价格的波动而来的。
庄家是价格的波动制造者，广大散户是价格波动的平抑者。
谁都想在最短时间里赢对方的钱。
散户是一只被狼吃掉的小羊全世界股票市场、期货市场和外汇市场都是一个无数的人互助博弈的市场。
博弈的结果基本上都是大鱼吃小鱼，小鱼吃虾米。
谁在股市和期货市场的资金大，谁就是赢家。
股票市场、期货市场、外汇市场都是一个狼吃羊的地方。
散户的资金少，进入股市后命中注定就是一只羊，而且随时可能被吃掉。
庄家操纵股市和期市的价格庄家利用资金优势，任意拉升股价和打压股价，制造股价的短期波动，赚取投资大众的钱。
投资数学模型的作用散户在与庄家的对弈中，可制定一套数学模型，这套数学模型是用来和庄家唱反调和博弈，当庄家拉升股价时，这套数学模型是要确保投资大众在股价上升时卖出股票，无论这支股价上升有多高，投资大众都有股票卖出。
当股价下跌时，投资大众一定要买进股票，无论这支股票的价格跌到多低，投资者仍有资金买进股票。
这样的数学模型就能保证散户的资金大于庄家，达到赢庄家的目的。
数学模型实现高抛低吸只要有庄家控制，庄家要在股市上赚钱，他们只有制造股价的波动。
有价格的波动，任何一个散户或者任何一个投资大众都可以在每一支股票上推导出一套数学模型，这套数学模型要确保投资者高抛低吸，在庄家制造的每一次价格波动中，锁定利润，并且只要确保在局部范围内，散户的资金大于庄家的资金，散户就能成为赢家。
我们已在前几本书介绍过几个数学模型，一个是建仓数学模型，包括指数建仓数学模型、金字塔建仓数学模型、均分建仓数学模型和1/4买卖股票数学模型。
用这些数学模型来指导股票的买卖是和传统的股票买卖方法在方向性和本质上有根本性的不同。
为什么要用建仓数学模型？波动博弈理论主张散户和庄家对抗，在每一支股票上和庄家对抗，通过对资金的分层管理，总是让自己的资金大于庄家的资金从而战胜庄家。
下面我们介绍三种不同的建仓数学模型以适用不同的股价走势。
这三种建仓数学模型分别是：指数建仓数学模型，均分建仓数学模型和金字塔建仓数学模型。
指数建仓数学模型主要用在股价运行高位，均分建仓数学模型用在股价在底部运行。
金字塔建仓数学模型用在股价在一个期间运行。
1. 指数建仓数学模型指数建仓数学模型，如图1所示。
首先介绍资金指数建仓数学模型。
即股价降到越低，买入股票的资金按指数级增长，目前我们使用F=M×2N。
这个数学公式也就是二倍资金买入法。
F代表投入股票的总资金，M代表投资者第一次买入股票的资金；N代表买入股票的次数。
建仓次数和建仓的点位非常重要，它直接关系到投资有多大的风险或是否能做到零风险投资。
当我们买进股票时，总认为股价是在底部，认为买进股票时，股价会升。
但是，常常在我们买进股票后，股价就住下跌，下跌以后，就出现亏损，有时会一直下跌。
指数建仓法就是保证股价下跌后有2倍的资金在下面补仓，持仓成本就大幅度降低，几乎和当时股票的价格相当，一旦反弹，损失就可补回。
当要买入一支长线投资股票时，为了规避风险，一定要在股价低位进仓，买入后股价就上涨。
这是最理想的情况。
但实际操作中，常常不可能有这样的理想情况。
当买进股票时，股价连续下跌，怎么办？当建仓时，买入一支股票，必须考虑到股价下跌的最坏情况。
在该股票的日K线图历史走势上，寻找三个价格支撑点。
因为股价低位在哪里？你并不知道，股价的低位都是相对的。
但是，当进入股市时的历史最低位是知道的。
买入股票时前期的低位是知道的，在前期的低位和历史的最低位之间再找一个点作为第三点。
在实际运用中，可以把最低点设计小于历史最低点，称为最可能的股价最低点。
前期价格低点或称为价格支撑点。
我们一共选了三个点，加上我们现在要进入股市的一个点，一共四个点。
这四个点位的选择是否适当，它会直接影响在股市投资的风险和利润。
在进入股市前，资金可以分成(24=16)16份。
当第一次买入股票时，只能用1/16资金买入股票，如有32万元，第一份进入股市的资金就是2万元。
在买入股票时会出现很多种情况。
2.金字塔建仓数学模型金字塔建仓数学模型，如图2所示。
金字塔建仓数学模型是指你建仓时是用上面的直线方程来计算你买入多少股票数，当股价在6.5元时，买进股票5000股；当股价跌到4.5元时，买进股票20000股。
股价越低，买进的股数越多。
就像一个金字塔形状。
建仓方法和建仓次数和点位完全相似于上面的指数建仓法，但也可划分更多的点，根据实战的需要。
股票的成本是呈金字塔分布在股价纵坐标上。
3.均分建仓数学模型建仓时是用上面的直线方程来计算买入多少股票数，在直线上分多少点可以由读者自已决定。
可以分五点，也可以分十点等。
如图3所示，在6.5元到4.5元之间分8点，当股价在6.5元时,买入股票1000股。
当股价每跌0.25元，加仓买入1000股；当股价不断向下跌时，买入的股票数越来越多，股票的成本是均匀分布在股价的纵坐标上，我们称之为均分建仓数学模型。
4、三种建仓法如何计算第一单的建仓量很多读者对第一次如何建仓，第一单建仓量是多少不太了解，在这里作者给大家一个算法。
三种建仓法是用在股价运行在不同的期间和不同的价位而设计的。
波动博弈理论认为投资者可以在任何一支股票上和任何一个价位上和庄家博弈，所以投资者第一次建仓的点位和仓位就很重要了。
所以我们设计了三种建仓法来供投资者选择。
指数建仓数学模型主要用在股价运行高位，均分建仓数学模型用在股价在底部运行。
金字塔建仓数学模型用在股价在一个期间运行。
如果用均分建仓法第一单的资金就是资金总量的1/4。
如果用金字塔建仓法就是资金的1/5。
如果用指数建仓法就是资金的1/16如果你有16万资金。
均分建仓法第一单的资金就是4万元。
金字塔建仓法就是3.2万元。
指数建仓法就是1万元。
5、1手买入法的资金管理系统和数学模型在实战中或电脑程式化交易的设计中如何保证投资者在交易中风险为零和资金最大化。
我们设计了在历史最高位买入100股的资金管理系统和数学模型。
这个资金管理系统的设计原理是：在投资者和操纵股价的庄家博弈中，能确保投资者的资金远远大于庄家的资金。
当股价不断往下跌时，投资者都有资金买进股票，而投资损失最小化。
有了这个资金管理系统和数学模型能确保投资者可在任何一支股票上的任何一个价位买进股票都能做到投资风险降到零。
当股价大跌，你的风险最小化，当股价上升投资者有足够多的资金，确保能跑赢大盘。
6、如何用1手买入法指导你投资当你用基本面和价值投资理论选择一支可以建仓的股票如601328（交通银行）。
投资者要计算你需要买入多少股票和留有多少现金。
投资者首先要找出交通银行前期最高点的日期和最高点的价格。
在该日买入1手（100股）。
并选择下降通道的买卖参数。
佛郎全自动交易软件可计算出你今天需要买进的股票数。
这种建仓法已经规避了你的入市风险并把风险减到了零。
当你建完仓后，你就可以用1/4买卖法每天进行买卖操作。
7、1/4买卖数学模型当投资者买进股票时，这支股票住上升。
那么投资者如何把闲置的资金用上去呢？图7是1/4买卖股票数学模型，当第一次买入股票时，股价就往上升，股价每上升4%时，你就必须卖出股票，卖出你手中股票的1/4，当股价在往上升4%，再卖出手中的股票的1/4，你手中总有3/4的股票在手上，股票单边上升，你的股票永远卖不完，你总可以卖到股价的最高点。
股票价格不可能永远上升，它一定会回调，当股价回调时，你又买回你原来卖出的股票，这时你可以加倍买回，你可加一倍买回，也可加几倍买回。
如你在上升时在某一个价位你卖出500股。
当股价跌回到这个价位的4%以下，你可加1倍买回(1 000股)，也可加2倍买回(1 500股)或X 倍买回(X倍为500股)。
波动博弈理论和传统的投资理论的方法对比(一)传统的投资理论认为股价可以预测传统投资方法认为股价是可预测的，投资者的投资都必须建立在价格是可以预测的基础上。
很多投资者依靠技术指标、趋势线、江恩理论，波浪理论和K线理论来寻找可投资的股票，到处寻找好的软件帮助自己找，听股评家推荐一支会涨的股票。
想天天找到一支会涨停的股票。
如果买不到一支好股票，止损出局。
不断的换股。
他们不断在寻找庄家在那一支股票上拉升，试图从庄家那里分一杯羹。
(二)传统的股票投资方法是和庄家同向操作传统投资方法当股价下跌时反对加仓摊平成本，股价下跌时的加仓，称加死码或死摊，主张当股价跌破预测价格时，主动割肉出去。
当股价上升到预期的高度时，卖出股票。
传统买卖股票的方法在某些老股民身上根深蒂固，再加上所有国内外股票理论书籍都是这样介绍炒股方法的。
当听到零风险炒股完全违反传统的操作方法，并说这样操作就能达到零风险，当然受到普遍质疑和强烈反对，这不难理解。
(三)传统的股票投资理论不能正确指导投资者投资现行的波浪理论、江恩理论、K线理论、趋势线理论和流行的技术指标都忽略了股票价格是一个随机函数，是具有不可以预测的数学特征。