股价波动模型的研究
股票价格波动的预测模型建立及应用
股票价格波动的预测模型建立及应用一、股票价格波动模型概述随着股票市场的日渐成熟，人们对于股票市场的预测越来越感兴趣。
股票价格预测是对市场方向的判断，为股民提供更为可靠的投资建议，也为经济学领域的研究提供了极为重要的数据。
对于股票价格波动的预测，一般采用模型来分析市场的走向。
股票价格波动的预测模型主要包括统计模型、技术分析模型和基本分析模型。
二、统计模型1. 常见的统计模型统计模型是股票市场分析最常用的方法之一，常见的统计模型有时间序列模型、协整模型、截面回归模型、贝叶斯模型等。
时间序列模型是指把时间作为变量的统计模型，其基本假设是序列的未来值与过去的值有关，可以通过历史数据进行预测。
协整模型是指分析多个时间序列之间的协整关系，从而预测股票市场走向。
截面回归模型则是以不同时间股票的收益率为因变量，以各种不同的市场因素，例如市场波动、利率和汇率等为自变量，通过拟合模型，来分析股票市场的走向以及因素对股票收益率的影响。
贝叶斯模型是一种基于条件概率的统计模型，其主要思路是利用历史数据和先验知识，来预测未来市场的走向。
2. 统计模型优缺点统计模型具有较高的准确度，可以通过历史数据来进行预测，并且相较于其他两种模型更加科学和客观。
但是，统计模型通常只适用于短期预测，而不能很好的适用于长期预测。
此外，统计模型不可避免的存在着一定的风险，例如过度拟合、数据异常等问题。
三、技术分析模型1. 常见的技术分析模型技术分析模型主要是以图表模式分析交易量、价格和时间等因素之间的关系，目的是发现股票的周期性和趋势性。
常见的技术分析模型包括移动平均线法、趋势线法、相对强弱指数法、随机震荡指标法、MACD指标法等。
移动平均线法的基本思想是利用若干个时间段内的股价平均值，来判断股票价格波动趋势。
趋势线法是指根据图表分析，利用自然点与曲线联系，来进行股票价格波动的预测。
相对强弱指数法是一种技术分析用于比较任意时间内股票价格变动的股票指标，用于判断股票市场中的买入和卖出点，以及市场强度。
基于数学建模的股票价格预测模型研究
基于数学建模的股票价格预测模型研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的人开始关注股票市场和股票投资。
股票价格的波动不仅受到市场经济波动、政策法规等因素的影响，更受到技术手段的干预。
因此，如何预测股票价格的走势成为了投资者们非常关注的一个问题。
近年来，随着数学建模技术的不断发展和应用，越来越多的人开始将数学建模应用于股票价格预测中。
在数学建模中，利用某些特征参数将数学模型应用到预测中，来预测股价走势变化。
一、基础理论在股票价格预测中，常用的数学方法有时间序列分析法、机器学习方法、神经网络分析法等。
1. 时间序列分析法：这是对股票价格的历史走势进行分析，并根据某类分析模型进行预测的方法。
这种方法根据历史走势，结合多种分析方法，如均值、方差、趋势线、周期分析等，对股票的未来波动进行预测。
2. 机器学习方法：机器学习方法是利用计算机科学和统计学中的算法和模型，通过学习大量历史数据来发现规律和预测未来趋势。
在股票预测中，机器学习方法可以通过训练数据集来预测股价和走势的变化。
3. 神经网络分析法：神经网络分析法是一种基于人工神经网络技术的分析方法。
神经网络是一种类似人脑神经系统的非线性系统，通过设定输入、中间层和输出层，模拟人类大脑过程，利用大量的历史数据进行训练，预测未来的股票价格波动。
二、数学建模在股票价格预测中的应用1. 基于时间序列分析法的股票价格预测模型时间序列分析法是一种对历史数据进行分析，然后根据历史数据的结果来预测未来趋势的方法。
在股票价格预测中，该方法可以对历史股票价格数据进行统计分析，然后通过数学模型对未来股价的波动进行预测。
时间序列分析法的主要思想是根据股票价格的历史走势，预测未来几个时期的股价波动情况。
该方法首先要建立一个时间序列模型，然后对这个模型进行分析，并用它预测未来的股票价格波动情况。
2. 基于机器学习的股票价格预测模型在数学建模中，机器学习是一种利用计算机来学习知识，并基于这些知识来预测未来趋势的方法。
金融学中股票市场的股价预测模型研究
金融学中股票市场的股价预测模型研究股票市场是金融市场的重要组成部分，其波动对投资者和经济发展都具有重要影响。
在金融学中，预测股票市场股价的模型研究一直以来都备受关注。
本文将探讨金融学中股票市场股价预测模型的研究现状，并介绍几种常见的股价预测模型。
首先，我们需要了解股票市场股价的预测是一个极具挑战性的任务。
股票市场的波动受多种因素的影响，包括宏观经济因素、公司业绩、市场情绪等。
因此，准确预测股票市场股价需要综合考虑多种因素，并建立恰当的数学模型。
在金融学中，有许多模型用于预测股票市场的股价。
其中一个经典的模型是随机漫步模型（Random Walk Model）。
该模型假设股票市场的股价是随机波动的，即未来的股价变化与过去的股价变化无关。
然而，研究表明该模型在实际中并不适用于股票市场的预测，因为股票市场股价的变化往往具有一定的趋势性。
另一个常见的股价预测模型是移动平均模型（Moving Average Model）。
该模型基于股票市场的历史数据，通过计算一定时间段内股价的平均值来预测未来的股价。
移动平均模型适用于较为平稳的市场，但对于大幅波动的市场并不理想。
此外，还有一种常见的股价预测模型是自回归移动平均模型（Autoregressive Moving Average Model，ARMA）。
该模型基于时间序列分析的方法，通过对历史数据进行分析和建模，预测未来的股价变化。
ARMA模型在一定程度上考虑了股价的趋势性和波动性，因此被广泛应用于股价预测中。
进一步发展，自回归条件异方差模型（Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model，ARCH）和广义自回归条件异方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Model，GARCH）在股价预测中也得到了广泛应用。
这些模型考虑了时间序列中股价波动的变化方差，并且通过对历史波动数据的建模，提供了更准确的股价预测结果。
股市流动性、杠杆率与股价波动——基于TVP-VAR模型的实证检验
股市流动性、杠杆率与股价波动——基于TVP-VAR模型的实证检验股市流动性、杠杆率与股价波动——基于TVP-VAR模型的实证检验引言股市流动性、杠杆率和股价波动是金融市场中的重要变量，它们对于资本市场的稳定性和投资者的决策具有重要影响。
本文通过基于时间变量系数向量自回归模型（TVP-VAR）的实证检验，研究了股市流动性、杠杆率与股价波动之间的关系。
一、研究背景及意义股市流动性是指股市中交易活跃、买卖双方订单对撇比较容易被成交的程度。
股市流动性的提高可以增加投资者的交易机会和资金流动的效率，同时也可能增加市场的波动性。
杠杆率是衡量企业财务稳定性的重要指标，高杠杆率可能增加企业的风险，进而影响股价的波动。
股价波动是投资者关注的重要指标，它既能反映投资氛围，也能影响投资者的收益。
研究股市流动性、杠杆率与股价波动之间的关系，能够更好地理解金融市场的运行机理，对投资者的决策具有重要指导意义。
同时，研究结果也能为股市监管部门提供决策参考，制定更合理的监管政策，保持市场的稳定。
二、相关理论与模型2.1 股市流动性与股价波动目前，关于股市流动性与股价波动之间的关系存在两种主要观点。
一种观点认为，股市流动性较高时，投资者交易成本较低，可以更容易买卖股票，从而增加了市场的波动性。
另一种观点认为，股市流动性的提高可以促使金融市场更加高效，使股价更迅速地反映信息，从而减少了市场的波动性。
2.2 杠杆率与股价波动杠杆率是企业的财务指标之一，它可以反映企业的融资状况和财务稳定性。
传统的财务理论认为，高杠杆率会增加企业的财务风险，进而可能增加股价的波动。
但也有研究发现，高杠杆率的企业在经济增长期间可能表现出更高的股价波动。
2.3 TVP-VAR模型时间变量系数向量自回归模型（TVP-VAR）是一种能够捕捉时间变化的模型。
它通过引入时间变化的系数，能够更准确地刻画经济变量之间的关系，从而更好地反映市场的变化。
三、理论分析与研究设计本研究基于股市流动性、杠杆率和股价波动的理论分析，假设股市流动性和股价波动之间具有正相关关系，而杠杆率则可能对股价波动产生正向或负向影响。
基于GARCH模型的股价波动预测
基于GARCH模型的股价波动预测基于GARCH模型的股价波动预测一、引言股票市场中的波动性一直是投资者关注的焦点之一。
准确预测股价波动有助于投资者制定合理的投资策略，降低风险并获得收益。
GARCH（Generalized AutoregressiveConditional Heteroscedasticity）模型是一种常用于金融市场波动预测的统计模型，本文将介绍GARCH模型的原理和应用，以及通过该模型进行股价波动预测的方法和步骤。
二、GARCH模型原理GARCH模型通过建模误差项的波动性，捕捉到股票市场的异方差性（Heteroscedasticity）。
GARCH模型基于时间序列分析的基本原理，认为过去的波动对未来波动有重要影响。
该模型通过拟合历史波动性数据，生成一个条件波动性序列，从而预测将来的波动性水平。
GARCH模型由ARCH（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity）模型发展而来。
ARCH模型是通过引入滞后误差项的平方，捕捉到异方差性。
然而，ARCH模型只考虑到了平方的影响，而在金融市场中，波动性的影响可能是各种方面的。
GARCH模型在ARCH模型的基础上引入了滞后条件波动性的平方，将过去波动性的信息作为一个冗余变量，从而更好地捕捉到波动性的特征。
三、GARCH模型的应用GARCH模型广泛应用于金融市场，已成为预测股价波动性常用的统计模型。
GARCH模型的应用可以分为两个方面：条件波动性的建模和波动性预测。
1. 条件波动性建模条件波动性建模是GARCH模型的核心内容，通过拟合历史波动性数据，得到一个条件波动性序列。
条件波动性序列可以反映股票市场的波动性水平，投资者可以根据这一信息制定风险管理策略。
条件波动性建模的关键是选择适当的GARCH模型，常用的有GARCH(1,1)、GARCH(1,2)等。
2. 波动性预测GARCH模型的另一个重要应用是波动性预测。
ARCH-M模型在上证股价波动中的实证研究
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上 证 股 价 指 数 的 变化 特 征
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关 【 键 词】
股 价 波 动 ； 条 件 异 方 差 ；A g GH M 模 型
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引言
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股 票 市场 在优化 资 源 配 置 促 进 产业 结 构调整 方 面 起 着越来越 重 要 的作 用 随着 融资的资本化 股票 市 场所带来的影响 已经 不 仅仅局 限于金 融领 域 而 是 广 泛 涉 及 到 了 经 济 政 治和 生 活 的 各个 方面 在 某 种程 度 上 个 国家股 市 发展 的状 况 和规模 能够 反 映 出 该 国的 经 济 实 力和 发展 状 况 因此 对 股 票市场进行 深 入研 究 探寻其 发 展的内在 规律 使 之 能够 更好的 为 国 家 经 济发展服 务 就 显 得 尤 为重要 本 文 通 过对 2 0 0 6 年上 证 日收盘 价序 列 的分析 利用 A R C H M 模型进行 了实证 研 究 结果 表 明上 证 日收 盘价序列 具 有条件 异 方差特性 以及 非正 态分布的特征 并应用该 模型 进行 了短 期预 测 预测结 果能够较好的 反应 实 际情 况 这进 步说 明 A R C H M 模 型价能 够 很 好地 反映 E 证 日收盘 价序 列 的变 化特 征
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《2024年RF-SA-GRU模型的股价预测研究》范文
《RF-SA-GRU模型的股价预测研究》篇一一、引言随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，股价预测成为了金融领域研究的热点之一。
传统的股价预测方法往往依赖于基本面分析和市场经验，然而这些方法难以应对复杂的金融数据和市场波动性。
因此，基于机器学习的股价预测模型受到了广泛的关注。
本文将探讨一种结合随机森林（Random Forest，简称RF）、自注意力机制（Self-Attention Mechanism，简称SA）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）的混合模型（RF-SA-GRU），用于股价预测研究。
二、模型架构RF-SA-GRU模型是一种混合模型，它结合了随机森林、自注意力机制和门控循环单元的优点。
模型的整体架构包括数据预处理、特征提取、模型训练和预测四个部分。
1. 数据预处理：首先对原始股价数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、缺失值填充、数据标准化等操作。
2. 特征提取：利用随机森林算法对预处理后的数据进行特征提取，得到具有代表性的特征。
3. 模型构建：将自注意力机制和门控循环单元结合，构建深度学习模型。
其中，自注意力机制用于捕捉数据中的长期依赖关系，门控循环单元则用于处理序列数据。
4. 模型训练与优化：使用提取的特征训练RF-SA-GRU模型，并通过反向传播算法优化模型参数。
三、模型训练与实验结果1. 数据集：选取某支股票的历史交易数据作为实验数据集，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标。
2. 参数设置：设置随机森林的特征提取参数、自注意力机制和门控循环单元的层数、神经元数量等超参数。
3. 模型训练：将提取的特征输入到RF-SA-GRU模型中进行训练，通过反向传播算法优化模型参数。
4. 实验结果：在测试集上进行模型评估，比较RF-SA-GRU 模型与其他传统股价预测模型的性能。
实验结果表明，RF-SA-GRU模型在股价预测任务上具有较高的准确性和稳定性。
马尔科夫链模型对股价短期变动趋势的研究
马尔科夫链模型对股价短期变动趋势的研究1. 引言1.1 研究背景股票市场一直是各界关注的焦点，投资者们都渴望找到一种方法来预测股价的短期变动趋势，从而获取更大的投资收益。
股票市场的波动性非常大，难以准确预测。
为了解决这一难题，学者们开始尝试运用数学模型来分析股价的变动规律，其中马尔科夫链模型成为一种备受关注的工具。
马尔科夫链模型是概率论中的一个重要概念，用来描述状态序列的随机过程。
该模型假设当前时刻的状态只与前一时刻的状态有关，与更早时刻的状态无关。
这种简洁而有效的描述状态变化规律的方法，使得马尔科夫链模型在股价短期变动趋势研究中备受青睐。
通过分析马尔科夫链模型在股价短期变动趋势中的应用，研究者们希望能够找到一种有效的方法来预测股价的涨跌趋势，帮助投资者做出更明智的决策。
这也是本研究的一个重要背景。
通过深入研究股价的变动规律，借助马尔科夫链模型的理论支持，我们可以更好地理解股市的运行机制，为投资者提供更准确的预测和建议。
1.2 研究意义股票市场作为金融市场中的重要组成部分，其波动对整个经济系统具有重要影响。
而股价的短期变动趋势则直接影响着投资者的决策和资产配置。
对股价短期变动趋势进行研究具有重要的实践意义。
对股价短期变动趋势进行研究可以帮助投资者更好地把握市场脉搏，提高投资决策的精准度和效益。
通过分析股价的变动规律，投资者可以更准确地预测未来市场的走势，从而更好地控制风险，获取更高的收益。
股价短期变动趋势的研究也对金融市场的稳定和风险控制具有重要意义。
通过深入了解股价的变动规律，监管部门和相关机构可以采取相应的政策和措施，及时应对市场的波动，维护市场秩序，防范金融风险。
对股价短期变动趋势进行研究不仅可以提升个人投资者的决策水平，还有助于金融市场的稳定和发展。
本研究具有重要的理论和实践意义。
1.3 研究目的本文的研究目的旨在探究马尔科夫链模型在股价短期变动趋势研究中的应用，并分析其有效性。
通过对股价短期变动趋势的研究，可以帮助投资者更好地进行投资决策，提高投资成功率，降低投资风险。
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股价波动模型的研究2015年4月14日1.基础背景1.1.我国股市的诞生1984年，当时中国人民银行研究生部20多名研究生发表了轰动一时的《中国金融改革战略探讨》，其中第一次谈到了在中国建立证券市场的构想。
1984年11月18日，中国第一个公开发行的股票——飞乐音响向社会发行1万股，在海外引起比国内更大的反响，被誉为中国改革开放的一个信号。
1986年9月26日清晨，南京西路1806号门口被围得水泄不通，投资者蜂拥而至。
当时在柜台交易的股票只有2家，飞乐音响公司总股本50万元，延中实业公司总股本500万元，总共只有550万元。
开市第一天交易到16时30分收盘，共成交股票1540股，成交金额85280元。
这一天对于中国资本市场来说是一个重要的日子，中国第一个证券交易柜台——静安证券业务部开张，标志着新中国从此有了股票交易。
从静安证券交易柜台到上海证券交易所，中国的股市就此已经走了20年。
1990年11月20日，上海证券交易所成立，同年12月19日正式营业。
1990年12月1日，深圳证券交易所成立，且当日开业，为保险起见，前面加一“试”，又叫试营业。
1991年7月3日，举行正式开业典礼。
当时的一位设计者的评论说道：“历史在为未来奋斗的时候总是高尚和纯洁的，当年设计者所构想的证券市场只有一个榜样——欧美，欧美股市是完全市场化的结果，是最精明的商人之间的活动，而中国的历史现实却决定了中国的股市一开始就带着太多的政府色彩。
”这为后来的政策市以及国企圈钱埋下了伏笔。
1991年8月，中国证券业协会在北京成立。
1992年5月21日，上海股市交易价格限制全部取消，股市交易价格开始尝试由市场引导。
仅仅3天，股票价格就一飞冲天，暴涨570%！其中，5只新股市价面值竟狂升2500%至3000%！1992年10月12日，国务院证券委员会及其执行机构中国证券监督管理委员会成立。
全国人大也开始讨论要不要制定《证券法》。
管理层开始实施以“打压”为主的监管。
1996年12月16日经中国证监会同意，上交所和深交所决定从既日起，对在该两所上市的股票、基金类证券的交易实行价格涨跌幅10%限制并实行公开信息制度。
当天，沪深两市均跌满10%，大部分股票被巨大的卖单封死在跌停板上。
1999年7月1日《中华人民共和国证券法》正式实施，标志着集中统一的监管体制建立，也标志着我国证券市场法制化建设步入新阶段。
1999年12月5日，STAQ系统在北京人民大会堂举行开通典礼。
这样，加上上海和深圳两个证券交易所开业就标志着中国证券市场诞生。
1.2.中国股市各阶段出现的重大事件1990.12-1992.11阶段的8·10事件：深圳市宣布当年发行5亿股公众股，发售500万张抽签表，中签率为10%，每张抽签表可以购1000股。
在大牛市中，新股是市场的宠儿，如何公平公正地发行确实不是件容易的事儿。
由于每张身份证可花100元买一张抽签表，不仅全国各地大量的身份证寄往深圳，据说上百万外地人涌入了这个常住人口只有60万的城市，各售表机构门前提前3天就有人排队。
到了8月9日早上，排队人数可能已达100万，当天晚上9时，500万张抽签表售完。
未获得抽签表的人群目睹了种种不公正和腐败行为后涌向市政府。
午夜12时后，警察与示威者发生冲突，到处是石块、汽水瓶、催泪瓦斯、水炮、电棍，汽车、商店被烧被砸，混战持续了4个小时。
事后调查，至少有10万张以上的抽签表被内部藏留私买，涉及金融系统干部职工4000多人。
因为“8·10”事件，深圳市场是够得上“关门”条件的，尽管深圳市场没有关门，却从此元气大伤，直到1996年才打起精神再度与上海竞争。
“8•10”事件发生后，国务院紧急做出反应，决定成立专门的证券监管机构。
由此，产生了由13个部位组成的国务院证券委，另成立中国证监会，负责日常监督和决定执行。
于是证监会于当年10月26日成立。
1992.11-1994.07阶段著名的“四大政策”，又称作“四不政策”救市。
国有股、法人股年内不上市；股票转让收益所得税年内不征收；55亿新股发行额度相当部分要推迟到明年上市；积极建立投资基金组织和发展机构投资者。
对于上述“四大政策”，在开始股市给了政策一点面子。
沪市单日成交超过50亿，股指劲升70点，市场高潮迭起，行情再旺。
深市也出现强劲反弹之势，综合指数上涨，成交金额放大。
不过，这段活跃的行情仍是短暂的。
这些利好消息起码显示了管理层想活跃市场的决心，但并没有实质解开投资者的疑惑，市场积弱难返，稍稍表示了一下后仍然我行我素，沿下降通道滑行。
1994.07-1995.05阶段的“三大救市政策”，该三大政策是中国证监会与国务院有关部门就稳定和发展股市做出的决策，其具体内容为：今年内暂停新股发行与上市；严格控制上市公司配股规模；采取措施扩大入市资金范围。
加上此前的“四不政策”，也开始被市场认为是利好因素。
于是，股市终于汇集成一股强劲上升洪流。
此论行情可细分为两个阶段，第一阶段，是333点至700点，个股全线普涨，不管盘大盘小，低价高价，见股就买，买了就涨的地步。
成交量持续放大，至8月末突破777大关。
连当时的超级大盘股如马钢、上海石化都有惊人的涨幅。
第二阶段，是700点至1052点。
此时个股已有明显变化，暴涨的主要是上海本地股，异地股只是偶尔活跃下作为陪衬，大盘股不涨反跌。
由于开始杀入的资金，是非专业投资机构，他们并没有什么长期投资打算。
因此，在第二阶段时便撤离股市，造成后续资金紧张。
在行情的第二阶段，基本面平淡无奇，但由于市场惯性，仍有不断杀入的外围资金，把大盘从777点推向1052点。
从政策上说，行情的直接导因是政策利好。
最后，终因机构大户获利退出，盘整日久，于是大盘一触即溃。
1999.05-2001.06阶段“5.19”行情:5.19行情至今给人最深刻的印象有两点：一是行情爆发得非常突然，上涨过程极为猛烈，短期内巨大的涨幅释放的财富效应十分显著；二是在大幅上涨以后得到管理层"恢复性行情"的高度评价，是极为罕见的。
行情爆发的一些背景因素也慢慢为人知晓，虽然有利用政策和资金人为制造牛市的感觉，但是相对于两年以后国有股减持对股市造成的巨大冲击而言，5.19在政策推动的同时，也有市场本身调整较为充分，经济增长和资金宽裕，乃至海外网络科技股热潮影响等合理的上涨理由，因此还比较容易让人接受。
此番网络概念股的强劲喷发，将上证指数推高到了2245点的历史最高点。
一年后的2000年7月份，上证指数还是突破了2,000点，11月23日，又创下2,125点新高。
但比起指数来，当年最富戏剧性的是一只名为亿安科技的股票冲上了一百元。
这只股票原名深锦兴，1999年6月亿安集团成为它的第一大股东后，更名为亿安科技，这只流通股仅有3,529万股的小盘，业务范围涉及数码科技、网络工程、生物工程、电子通讯、电动汽车、新能源和纳米技术等等，几乎把当年的全球高科技概念一网打尽。
2005.06之后的阶段震动全球的“2·27”行情：2007年2月27日，农历正月初十。
在民间，这天被称为“石头节”，习俗是忌动石器，不搬石头。
但就是这一天，大盘像一个从悬崖上滚落的巨石，沪深股市遭遇十年来最大跌幅，沪指跌幅接近9%，深指几乎跌停，800多只个股达到10%跌停限制位，A股市值一日蒸发逾万亿。
至今，这场新年股灾仍没有被找出让人信服的理由。
市场人士各方专家在事后评论2·27时，几乎均称：“大跌是市场本身的调整需要。
第二天，《人民日报》第六版左下角出现了关于股市暴跌的“豆腐块”小文章，文章称此次下跌是股市的“倒春寒”。
但这个“倒春寒”迅速席卷了全球股市。
香港股市迅速做出反应：当天恒生指数单日最大跌幅超过465点。
紧接着，欧洲股市出现全线下跌，跌幅最高达2.64%。
当晚，在美国股市开盘后，即开始了触目惊心的暴跌过程，道琼斯指数跌幅为3.29%。
全世界股市数十万亿美元的市值随着股指的暴跌而灰飞烟灭。
1.3.股价波动特征股票的市场价格是由股票的内在价值决定的，股票的内在价值是由股票预期收益流量的现值决定的。
由于股票资本的虚拟特点，其市场价格经常与其内在价值分离。
偏向性特征是指就总体表现和长期历史趋势来说，股票价格总体上呈现不断向上增长的特征。
长期总体向上的趋势主要是由处于生命周期上升阶段的公司以接力方式形成的对股市连续推动力，也就是说，一方面，股票市场价格的总体上升主要是由上市公司中处于生命周期上升阶段的公司所推动，另一方面，该推动的历史过程以接力方式展开。
股票市场价格波动的偏向性特征，最集中地体现了自由市场经济的强大生命活力。
这一点也是偏向性特征背后所蕴含的最深刻的哲学内涵。
市场竞争是股票市场价格波动获得偏向性特征的基础。
股价波动的偏向性，是以大量企业在激烈的市场竞争中被淘汰为代价而获得的。
不确定性特征是指股票未来价格难以准确确定。
但是这种难以准确确定并不意味着难以描述，利用统计学和数学工具可以描述股票价格的变化规律，预测股票未来价格的波动范围。
最新的资本市场的混沌分形理论研究认为，股票价格收益波动并不遵循随机正态分布，而是服从有偏随机行走，股票的价格不但具有短期相关性，而且也具有长期相关性，其根本原因在于信息的扩散不是即时的，需要有一个过程;投资者对信息的反应也因为投资机会的变化而滞后;投资者心理上的从众因素;企业和个人资产增长的马太效应，好的企业可继续获得投资，因而会更好，差的企业会更差。
跳跃性特征是指股票价格运动具有的以较短的交易时间完成较大的运动距离的特性，是股票价格运动中突变形态的表现，是一种非均衡性运动的表现。
股票价格运动的跳跃性特征最突出的市场表现是:运动起始与终结的突发性特征和运动的急速性特征。
股价运动跳跃时的突发性使股价的跳跃运动具有完全的不可预见性。
如果股价的跳跃运动能够被市场察觉，则跳跃运动本身就根本不可能发生。
股价运动跳跃时的急速性使股价的跳跃速度能够超越市场绝人多数投资者的反应时间。
周期性特征是指股票价格波动的频率具有相对稳定的重复性的特征。
周期性特征是股票市场价格波动特征中最显著，也是最广泛地被投资界所研究的特征。
心理性特征是指股票市场价格波动受到市场心理因素包括投机心理的强烈影响的特性。
由于股票市场心理性因素的影响，使股票市场价格波动产生了某些独特的波动现象。
这些波动现象只能通过市场心理因素才能得到合乎逻辑的解释，而很难用其他非心理因素来加以解释。
1.中国股市概览2.1.中国股市特点浓厚的“政策市”色彩：中国股市受政策和制度供给的影响严重，每项制度供给都加大了股票价格指数的波动幅度，甚至改变股票价格指数原有的运行轨迹方向。
在这种意义上，中国股市应被看作是“政策市”。
从中国股市的波动历程看，第一波形成的直接原因是取消涨跌停板规定，改变了交易制度;第二波则是源于邓小平同志南巡讲话，对股市有了基本的定性;第三波起源于中国宏观经济快速增长，房地产热等泡沫经济的出现;第四波起源于政府出台的三大“救市”政策;第五波最直接的导火线是国家暂停国债期货交易;第六波是政府在八届人大四次会议首次将股票市场列入“九五”计划，宏观经济趋于好转，中国人民银行几次下调存贷款利率;第七波源于随着利率的连续下调，宏观经济趋于扩张，以及香港回归等题材;第八波是新一届国家领导人上任，实行新的财政货币政策，利好消息频传;第九波是中国面临百年不遇全流域洪灾，以及东南亚金融危机结束为导火线;第十波是国有股减持。