股价预测模型-数学建模-优秀论文
基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究
基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究股票市场的波动一直是商界和投资者所关心的问题。
从历史数据分析到技术指标，还有机器学习以及以神经网络为代表的深度学习技术，各种方法都被用来预测股票市场。
那么，本文所探讨的是基于数学建模和神经网络的股票预测模型研究。
1. 基于数学建模的股票预测模型在股票市场预测方面，基于时间序列分析的ARIMA模型一直被广泛运用。
ARIMA模型是通过寻找上一个时间段内数据的模式来预测下一个时间斜的股票价格。
其它经典模型如指数平滑和趋势模型也都继承了ARIMA模型的基础框架。
除了以上模型，GARCH模型也是自回归时间序列分析的一种扩展形式，它将异常的波动方差考虑进来。
尽管GARCH模型相比ARIMA模型对于股票市场更有可行性，但其参数估计和预测的过程比较复杂，导致实际应用中较为困难。
为了改善以上模型的缺陷，研究者们也进行了很多创新的尝试。
其中，波动率控制方法和即时回归模型，最小二乘回归和交叉熵方法等都取得了很好的效果。
2. 基于神经网络的股票预测模型神经网络在股票市场的预测中也广泛应用。
其可以根据过往股票价格和交易量的变化来进行预测。
并且，有时候神经网络还可以挑选出比起基础经典模型更有效的变量进行预测。
其中，BP神经网络模型是运用最广泛的一种神经网络模型。
这种方法可以学习之前的历史数据，并且通过网络层传递，最后输出确切的预测值。
除了BP神经网络之外，还有一些更高级的神经网络模型，如卷积神经网络和循环神经网络，也可以用来预测股票市场。
3. 数学建模和神经网络模型的整合应用虽然基础的数学统计模型（如ARIMA模型和GARCH模型）和神经网络模型（如BP神经网络）独立运用股票市场预测方面均有很好的表现，但是结合两种模型的运用仍然是一个重要的研究课题。
事实上，近年来很多学者已经尝试将二者相结合，比如，将ARIMA模型预测后的残差序列输入BP神经网络中进一步预测。
有些人将BP神经网络对股票价格变化的预测结果输入GARCH模型中进行方差预测。
应用数学模型在股市预测中的应用研究
应用数学模型在股市预测中的应用研究引言：股市预测一直是投资者和研究人员关注的焦点。
在过去几十年中，随着计算机技术的不断发展和数学模型的应用，预测股市的方法也取得了重大突破。
数学模型的灵活性和准确性使其成为分析市场趋势和预测股价走势的重要工具之一。
本文将介绍几种常见的数学模型，并探讨其在股市预测中的应用。
一、线性回归模型线性回归是一种简单但有效的数学模型，常用于预测股市中的趋势。
该模型基于统计数据建立了自变量和因变量之间的线性关系。
通过观察历史数据，并找出最佳拟合线，可以预测未来的股市走势。
然而，线性回归模型对于复杂的市场变化无法准确预测，因此只适用于短期和相对简单的预测。
二、时间序列模型时间序列模型是一种基于时间相关性的预测方法。
它假设未来的股价取决于过去的股价变化，通过分析历史数据中的趋势、季节性和周期性等特征来预测未来的走势。
常见的时间序列模型包括移动平均模型（MA）、自回归模型（AR）和自回归移动平均模型（ARMA）。
这些模型适用于预测短期和中期的股价变化，但对于长期趋势的预测准确性较低。
三、人工神经网络模型人工神经网络模型是一种模拟人类大脑学习和决策的数学模型。
它通过构建多层神经元网络来模拟人类大脑中的神经元之间的连接和传递关系。
人工神经网络模型可以学习历史数据中的复杂模式，并在未来的股市中预测股价走势。
由于其强大的非线性处理能力，人工神经网络模型在股市预测中有着广泛的应用。
然而，该模型对于大量的训练数据和参数调整非常敏感，需要合理的输入和处理。
四、蒙特卡洛模拟模型蒙特卡洛模拟模型是一种基于随机抽样的数学模型，可以模拟股价的不确定性。
该模型通过重复随机试验，根据一系列随机生成的股价走势来预测未来的股价。
蒙特卡洛模拟模型适合预测长期和复杂的股价变动，可以考虑到不同的风险因素和外部影响。
然而，该模型对于随机源的选择和模拟参数的设定要求较高，需要合理的假设和模拟方法。
结论：数学模型在股市预测中有着重要的应用价值。
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。
基于数学建模的金融股票行情预测研究
基于数学建模的金融股票行情预测研究近年来，随着信息技术的普及和金融市场的日益复杂化，金融股票行情预测越来越成为人们关注的焦点。
在金融市场中，股票是重要的投资品种之一，对于投资者而言，股票的价格走势是个重大的问题。
在这样的背景下，基于数学建模的金融股票行情预测逐渐受到业内人士的广泛研究。
本文旨在探讨基于数学建模的金融股票行情预测的研究现状和方法，以及可能出现的问题。
一、研究现状目前，基于数学建模的金融股票行情预测方法主要有以下几种：1. 时间序列模型时间序列模型是经典的预测方法之一，它是利用已知历史数据推算未来情况的一种方法。
主要依靠统计分析来推测未来趋势，常用的模型有ARIMA、GARCH和ARCH等。
这些模型在历史数据较多的情况下表现较为准确，但对于时间序列中存在的非线性趋势和季节性变化较难进行有效预测。
2. 神经网络模型神经网络模型是基于神经科学的模仿，可以自学习和自适应，曾经在金融市场预测中取得了较好的效果。
神经网络的训练过程是逐步调整权重和阈值达到训练的目标。
然而，在实践中发现，神经网络模型在无法处理稀缺数据、数据样本量小和噪声较大的情况下表现并不理想。
3. 支持向量机模型支持向量机模型是机器学习方法中的一种，在金融市场预测中同样得到了广泛的应用。
它适用于非线性、高维、小样本的数据，能够快速准确地拟合高维数据的非线性关系。
但是，支持向量机模型在样本量少时，容易产生过拟合问题。
二、方法应用基于数学建模的金融股票行情预测方法，需要依赖大量的历史数据，以及充分的经验和专业知识。
在实际应用中，必须进行以下几个步骤：1. 数据准备数据准备是预测模型的前置工作，需要收集、清洗和整理大量的历史数据。
金融数据具有复杂性、随机性和多样性，需要在样本数据的选择、筛选、加工和存储方面尽可能提高数据质量。
同时，在数据处理过程中必须注意对数据进行标准化处理，这样可以在一定程度上减轻模型训练和预测的难度。
2. 模型选择在模型选择上，应根据具体情况、任务目标和模型优秀度综合考虑，综合判断哪种模型最适合解决预测问题。
2024研究生数学建模优秀论文
2024研究生数学建模优秀论文近年来，研究生数学建模领域涌现出了许多优秀的论文。
这些论文通过对实际问题的建模和求解，为相关领域的研究和实践提供了有力的支持。
一篇优秀的研究生数学建模论文是《基于改进的模拟退火算法的机器调度问题》，该论文通过对机器调度问题进行建模，并采用改进的模拟退火算法进行求解。
在问题建模方面，该论文提出了一种新的机器调度模型，该模型包括了机器的技术约束、资源约束和任务约束。
在算法设计方面，该论文通过对模拟退火算法的改进，提高了算法的收敛速度和求解质量。
通过大量的实验验证，该论文的结果表明，该算法在求解机器调度问题上具有较好的性能和可行性。
另一篇优秀的研究生数学建模论文是《基于网络流的城市交通优化研究》，该论文针对城市交通拥挤问题进行建模和优化方案设计。
在问题建模方面，该论文采用了网络流模型来描述城市交通情景，对城市交通流动进行了量化分析，并提出了一种基于网络流的城市交通优化算法。
在算法设计方面，该论文通过对交通流量的调整和限制，优化了城市交通系统的整体效率。
通过实验验证，该论文的结果表明，该算法能够有效地缓解城市交通拥堵问题，并提高交通系统的运行效率。
此外，还有一篇优秀的研究生数学建模论文是《基于支持向量机的股票价格预测模型》，该论文针对股票价格预测问题进行建模和预测模型设计。
在问题建模方面，该论文采用了支持向量机模型来对股票价格进行预测。
在模型设计方面，该论文基于支持向量机模型，通过对历史数据的学习和分析，构建了一种适合股票价格预测的模型。
通过实验验证，该论文的结果表明，该模型能够较为准确地预测股票价格的变动趋势，对于投资者进行股票投资决策具有较好的参考价值。
综上所述，这些优秀的研究生数学建模论文通过对实际问题的建模和求解，为相关领域的研究和实践提供了有力的支持。
通过不断地创新和实践，研究生们不仅在数学建模领域取得了突破，也为社会的发展和进步做出了贡献。
股票涨跌中数学模型毕业论文
目录摘要 (Ⅱ)关键词 (Ⅱ)英文摘要 (Ⅱ)英文关键词 (Ⅱ)1 前言 (1)2 国内外研究发展现状 (1)3 股票的选取 (2)3.1 MA(移动平均线技术) (3)3.2 ASI与KDJ技术指标组合 (4)3.3 DMI(趋向技术指标) (5)4 模型建立 (5)4.1 问题分析与回顾 (5)4.2 建立股票价格预测模型 (6)4.2.1 神经网络结构设计 (6)4.2.2 网络模型选择 (7)4.2.3 网络学习具体过程 (7)4.3 算法工具以及样本数据来源 (8)5 模型求解与股票价格预测 (8)6 模型评价和改进 (12)结束语 (12)参考文献 (13)股票涨跌中数学模型的研究摘要：股票价格的涨跌受到政治、经济、社会因素的影响，针对股票价格具有非线性、不稳定性的特点，本文结合了三种实用的选股技术进行选股，利用神经网络强大的非线性逼近能力，设计出了优化的BP神经网络数学模型，并实现了对股票的价格进行预测。
关键词：股票；BP神经网络；数学模型Stock ups and downs in the mathematical model studyWu Mengzhe(Kaili University Mathematical Sciences College, guizhou Kaili 556000) Abstract: The ups and downs of the stock price is influenced by political, economic, and social factors, the stock price has nonlinear instability characteristics, this paper combines three practical stock picking technology stock, a powerful non-linear neural networkapproximation capability of the design the BP neural network optimized mathematical model, and better short-term forecast on the stock price.Key words:Stock; BP neural network; mathematical model1 前言随着科学技术的进步，居民的生活水平普遍提高，收入的快速增长使得居民逐渐成为市场投资的主题，人们的理财意识也不断增强。
《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、引言随着金融市场的日益复杂化和信息技术的飞速发展，股价预测已成为金融领域的重要研究方向。
然而，由于股票市场的非线性和时变性特点，传统的股价预测方法往往难以达到理想的预测效果。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于随机森林（Random Forest，RF）、自注意力机制（Self-Attention，SA）和门控循环单元（GRU）的混合模型（RF-SA-GRU模型）进行股价预测研究。
二、研究背景与意义股价预测对于投资者、金融机构和市场监管部门具有重要意义。
通过准确预测股价，投资者可以做出更明智的投资决策，降低投资风险；金融机构可以更好地进行风险管理，制定投资策略；市场监管部门则可以通过预测市场走势，制定更有效的监管政策。
然而，股票市场的复杂性和时变性使得股价预测成为一项具有挑战性的任务。
因此，研究更有效的股价预测模型具有重要意义。
三、RF-SA-GRU模型本文提出的RF-SA-GRU模型结合了随机森林、自注意力机制和门控循环单元的优点，旨在提高股价预测的准确性和稳定性。
1. 随机森林（RF）：随机森林通过集成多个决策树的结果，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
在股价预测中，随机森林可以用于特征选择和预处理，提取与股价相关的关键特征。
2. 自注意力机制（SA）：自注意力机制可以捕捉序列数据中的长距离依赖关系，在自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果。
在股价预测中，自注意力机制可以用于捕捉股票价格序列中的时序依赖关系。
3. 门控循环单元（GRU）：GRU是一种常用的循环神经网络结构，可以捕捉序列数据中的时序信息。
在股价预测中，GRU可以用于捕捉股票价格序列的动态变化。
4. 模型结构：RF-SA-GRU模型首先通过随机森林进行特征选择和预处理，然后利用自注意力机制捕捉时序依赖关系，最后通过GRU捕捉动态变化。
模型采用端到端的方式，可以同时学习特征和时序信息，提高预测准确性。
大学论文：基于ARIMA模型的股价预测研究
基于ARIMA模型的股价预测研究摘要随着我国金融市场的逐步放开、股票市场的迅猛发展，股票市场作为整个国民经济的重要基石之一，其地位和作用也日益突出．如何有效地控制金融市场风险，促使金融市场有效、健康的运行，已成为我国金融机构面临的重大挑战．而通过历史数据，建立ARIMA模型，能较好地预测股价的发展趋势，从而使股票的投资者和管理者获得最大的回报或最小的损失。
本文利用同花顺软件收集深市同德化工（002360）股票从2010年3月3日—2016年4月25日间的每日收盘价，其中样本数据采用股指对数收益率作为样本数据，并采用其数据进行平稳、零均值化处理，模型识别和模型定阶，在使用最小二乘法估计参数后，建立ARIMA模型；最后利用已建模型预测出未来3天的股票开盘价指数，并与实际数据相对照，计算模型预测误差，验证ARIMA模型是否适合于所选股票的短期预测。
关键词：股价 ARIMA模型Comparison of urban and rural residents in Hebei ProvinceLi da Directed by Lecturer Liu linghuiAbstractIn recent years, under the guidance of the national integration strategy launched in Beijing, Tianjin, Hebei Province, by means of its regional advantages Hebei Province efforts to build "one hour life circle."Accelerate the flow of population makes the structural differences in Hebei Household Consumption size changed.In order to better describe this difference, and this difference is a measure of the size of the paper to survive and consumption, development and enjoyment and consumption and consumption in total consumption in proportion to the share of differences and build differentiated consumption structure.In this paper, descriptive statistics, found that the proportion of urban and rural consumption structure difference in survival consumption and enjoyment and consumption of large differences in the development and consumption of a smaller proportion of the status quo.Then analyzed to find a comprehensive description of the size difference factor by factor analysis reveals that the reason for the difference generated by the status quo.Finally, the specific economic development in Hebei Province, Hebei Province, is given to promote the coordinated development of urban and rural consumption policy recommendations.KEY WORDS：Urban and Rural Residents Consumption Differences Compare Research目录摘要 (I)英文摘要 (II)目录 (1)前言 (2)1概念界定 (5)1.1城镇和乡村的界定 (5)1.2本研究中的消费结构 (5)2指标体系的建立与原数据的选取 (20)2.1河北省城乡居民消费结构体系的建立 (20)2.2河北省城乡居民消费结构数据......................................错误!未定义书签。
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2014年高教社杯全国大学生数学建模竞赛校内选拔赛组长组员组员姓名学号性别年级专业学院联系方式是否会员2013年12月2日股票市场的股价模型研究摘要股票本身没有价值，但它可以当做商品买卖，并且有一定的价格，股票的市场价格即股票在股票市场上买卖的价格。
目前，股票已经成为我国大众投资的主要渠道之一。
本文以上海股市2011年1月到2012年12月的数据为依据，分别对三个问题建立模型求解。
问题（1），根据上海股票市场在该段时间内综合指数历史交易，以市场布林线算法为评价标准划分时期,并建立不同时期的多指标模糊综合评价模型；并据此划分为四个时期，并且分析每一阶段的具体情况。
问题（2），根据2011/1/1到2012/11/30每天的收盘价，采用三次指数平滑方法对上证指数进行预测；我们利用了12月1日至12月4日的上证指数与预测的验证，其结果相差仅为0.00003，在实际中可以接受，验证了我们模型的准确性。
问题（3），我们建立成交量进程时间假设，描述股价变化所依托的经济学期。
根据2011-2012这短时间的成交量与对应收盘价的数据，分析得出成交量与收盘价的关系，并利用这一结论去预测2013年部分月份的股价情况，得出相应的结果，这就证明了我们模型的正确性。
最后，对该问题做了更深刻的探讨，对模型的优缺点进行评价。
关键词：布林线算法;模糊综合评价法; 三次指数平滑法.成交量进程时间假设；成交量；收盘价；一问题重述中国股市上证指数数据为例，选取2011年1月到2012年12月的数据，分析以下问题：1、对中国股市上证指数在该时间段（2011.1—2012.12）的走势情况做出定量的综合评价，并按照你划定的时期分析各个时期的发展状况。
2、依照2012年12月以前的主要统计数据，对中国股市上证指数股票市场的发展趋势做出预测分析，并利用中国股市上证指数12月以后的统计数据验证你的模型。
3、对于股票价格的研究，传统的股价研究方法是按照均匀日历时间间隔采样，即假定股价是基于均匀的日历时间间隔推进的。
但后期的研究者研究表明：成交量影响股票收益率的自相关性、互自相关性和惯性效应。
股价的变化与市场上的信息有很大的关系，实证表明：股价的调整并不是以均匀的日历时间进程推进的，它有自己独立的时间推进进程。
后期的大多数研究者将成交量作为金融或宏观经济事件的信息量的一种度量方法，这大大推动了股价的以成交量推进的实证和理论的研究。
试建立成交量推进进程下的股价模型，并进一步分析所建立的模型的有效性和可行性。
二问题分析关于问题一：根据上海股票市场在该段时间内综合指数历史交易，以市场布林线算法确定股市涨跌震荡强弱并据此划分时期,。
并建立不同时期的多指标模糊综合评价模型。
关于问题二：通过对2011年11月到2012年12月上海交易所综合股价指数变化趋势的分析, 可以看出上海证券交易所上证指数走势曲线存在非线性趋势, 因此采用三次指数平滑方法进行对其滤波处理, 消除其中的跳点和拐点, 以获得更有规律性的数据, 然后对滤波后的数据用三次指数平滑方法。
关于问题三：传统的股价分析都是建立在以日历时间为基础的固件数据上，但事实上股价不是完全跟随绝对的日历时间而变化的，比如信息的快速传播就有可能会导致股价在很短的时间巨变，所以基于这种数据的分析是不完善的，股价的变化有着它自己的经济学周期。
我们引入成交量进程时间来描述这一周期。
通过分析成交量与收盘价的相关性，得出成交量进程下的股价变化趋势，并且用2012年12以后的成交量与对应的收盘价验证模型的合理性。
三模型假设1 未来的行情由现在的行情决定2 股市仅受股市平均市盈率，经济增长数据，人民银行公布和调整存货利率与国家公布的宏观经济数据CPI影响。
3.股市受股市信息的影响，成交量发生变化，进而有股价的变化，在成交量进程时间内股价与成交量有相关性。
四符号说明本文采用以下符号, 特此说明其含义:lij 表示第i 股在第j 天的最低价;hij 表示第i 股在第j 天的最高价;aij 表示第i 股在第j 天的收盘价;Zij 表示第i 股在第j 天的销售总量;$Mj 表示第j 天的收益.五模型建立与求解5.1 问题一先用布林线算法[ 1]确定股市涨跌震荡强弱并据此划分时期, 为此记其中MA 表示N日内的平均上证指数, Ci 表示第i 天的上证指数, MD 表示N日内的上证指数标准差.根据公式(5), 对上海股市在2011年1月至2012年12月时间段内的上证指数进行分析, 作出布林线图, 并据此划分为以下五个时期如下表1 时期划分时间主要趋势2011.01-2011．03 平稳期2011.04-2011.08 过度期2011.09-2012.02 开口喇叭期2012.03-2012.07 收口喇叭期2012.08-2012.12 紧口喇叭期据此对各个时期走势情况进行综合评价: 在平稳期, 股指一路持续平缓, 稳中求进, 略有上升, 表现好; 过度期, 股价处于缓慢的变化当中, 表现一般; 开口喇叭期, 股价处于短期大幅拉升行情之中,各种股票表现情况很好; 收口喇叭期, 形成于股价经过短期的大幅拉升后, 面临着向下变盘时所出现的一种时期, 在此时期股价处于短期大幅下跌的行情之中, 各种股票表现不好; 紧口喇叭期, 形成于股价经过长期大幅下跌之后, 处于长期调整的行情当中, 各种股票表现不太好。
通过对2011年1月到2012年12月上海交易所综合股价指数变化趋势的分析, 可以看出上海证券交易所上证指数走势曲线存在非线性趋势, 因此采用三次指数平滑方法进行对其滤波处理, 消除其中的跳点和拐点, 以获得更有规律性的数据, 然后对滤波后的数据用三次指数平滑方法[ 3]进行预测. 三次指数平滑线性预测模型为:其中yT 为在时间T的观测值, 8(0< 8< 1) 是加权系数, S( 1)T , S（ 2)T , S( 3)T 分别为一次, 二次, 三次指数平滑值(取8= 0. 1).根据文[ 4] 中的方法来确定其中的平滑系数, 然后以上海股票市场在2008年12月2日至12月6日的股市行情为例来具体说明该模型的预测结果.表2 三次指数平滑法预测值( Ω = 0. 1) 计算表时间序号t 实际收盘上预测值Yt 预测误差预测相对证指数Yt 误差（%）2012/12/3 1 1977.25 1975.36 -0.14 - 0.1282012/12/4 2 1956.62 1950.03 -3.51 -1.9732012/12/5 3 1973.11 1962.01 -11.10 -2.5422012/12/6 4 2029.56 2026.53 -3.02 -0.981从预测效果来看, 预测平均绝对误差为9. 004,预测相对误差最大为2.542%, 最小为0.128%, 说明预测效果比较满意.1.成交量进行时间的假设传统的股价序列都是按照均匀的时间间隔采样和进行分析的，但实际上股价的变化并不是根据均匀的日历时间进行的，而是根据交易的进行而变化的，它有自己的经济周期，这就是我们所说的成交量进程时间假设。
基于此，提出根据交易量进程建立模型。
2.成交量时间进程假设的数学刻画在成交进程时间假设下，令成交进程时间刻度为，日历时间刻度为t，日历时间与成交量进程时间的转化式：=g(t)。
假设日历时间点观察到的变量表示成ξ（g(t)）,可观察到的离散日历时间变量y，表达成y=ξ（g（t））。
则称Δg(t)=g(t)-g(t-1)为对应日历时间（t-1）到t这短时间内的交易进程时间长度，称Δg(t)为成交量进程时间函数。
通常假设Δg(t)满足一下条件：（1）Δg(t)不依赖于将来的y值；（2）成交量进程时间和日历时间以相同方向推进，0Δg(t)<,（3）)g(t)可辨识，特别的，线性转换函数是不合适的，因为时间线性转换只是对日历时间重新标定，如把季度转换成年。
（4）一般令g（0）=0研究中令其均值为1，即Δg(t)=1，样一个单位的成交量进程时间平均对应于一个单位的日历时间。
（5）为了方便，可视转化函数为连续函数。
在成交量进程假设下，记：Δg(t)=f（t，Vol），其中Vol为t时刻的成交量。
上式给出了成交量与假设成交量进程时间的隐含关系。
满足以上条件的函数有很多，不同的Δg(t)对应不同的时间进程假设。
特别的当Δg(t)=1时就是传统的时间日历假设。
根据下图我们讨论一下Vol与收盘价的相关性：图一和图二分别是在299个交易运行日内对应的日期对应的成交量和收盘价。
比较两图可知成交量与日期，股价与日期对应的隐函数变化趋势相似，这就说明成交量与股价有相关性，并且相关性较高，呈正相关。
呈现量升价涨的一般趋势，并且有明显的量比价先行。
由此我们可以得出股价随成交量进程时间的变化规律，也就在成交量进程下股价的变化规律。
六模型的评价6.1 模型的优缺点1.优点分析：对于问题二：算法简单，结果正确，在短期内比较精准。
对于问题三：根据图，易直观得出成交量与股价的关系。
2.缺点分析：对于问题二：计算过于简单，涉及的股市影响因素较少，结果不太准确。
不适用于长期预测。
对于问题三：题目数据过于简单，不容易扩展。
不是一个普适公式。
对于量增价平或量减价等都不适用。
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2023.339 2027.27 2014.029 2017.459 2012/11/27 2012.069 2014.209 1990.339 1991.169 2012/11/28 1984.479 1984.859 1968.209 1973.52 2012/11/29 1972.93 1980.56 1961.82 1963.49 2012/11/30 1961.81 1983.42 1959.33 1980.12 2012/12/03 1977.25 1988.19 1957.88 1959.77 2012/12/04 1956.62 1980.12 1949.46 1975.142012/12/05 1973.11 2040.6 1970.2 2031.91 2012/12/06 2029.56 2036.61 2018.38 2029.24 附录2:2013年1月至10月日期开盘点位最高点位最低点位收盘点位涨跌涨跌幅（%）开始日累计涨跌开始日累计涨跌幅（%）成交量（万股）2013-1-4 2,289.51 2,296.11 2,256.56 2,276.99 7.86 0.35 7.86 0.35 1,394,699.31 2013-1-7 2,271.66 2,293.32 2,266.86 2,285.36 8.37 0.37 16.24 0.72 1,181,628.13 2013-1-8 2,284.65 2,289.14 2,262.98 2,276.07 -9.29 -0.41 6.94 0.31 1,229,078.77 2013-1-9 2,271.30 2,283.90 2,259.05 2,275.34 -0.73 -0.03 6.21 0.27 1,220,149.24 2013-1-10 2,274.38 2,295.48 2,268.65 2,283.66 8.32 0.37 14.53 0.64 1,200,666.76 2013-1-11 2,285.19 2,290.21 2,234.95 2,243.00 -40.66 -1.78 -26.13 -1.15 1,250,682.75 2013-1-14 2,236.29 2,317.62 2,235.11 2,311.74 68.74 3.06 42.61 1.88 1,447,498.89 2013-1-15 2,312.47 2,332.78 2,309.32 2,325.68 13.94 0.6 56.55 2.49 1,656,459.81 2013-1-16 2,322.16 2,326.76 2,279.51 2,309.50 -16.18 -0.7 40.37 1.78 1,535,111.67 2013-1-17 2,305.14 2,305.60 2,275.88 2,284.91 -24.59 -1.06 15.78 0.7 1,191,018.35 2013-1-18 2,295.81 2,324.51 2,285.97 2,317.07 32.16 1.41 47.94 2.11 1,254,380.26 2013-1-21 2,321.49 2,329.58 2,305.10 2,328.22 11.15 0.48 59.09 2.6 1,346,804.58 2013-1-22 2,326.49 2,335.81 2,301.30 2,315.14 -13.08 -0.56 46.01 2.03 1,494,665.84 2013-1-23 2,308.52 2,325.12 2,296.49 2,320.91 5.77 0.25 51.78 2.28 1,181,797.22 2013-1-24 2,320.26 2,362.94 2,287.30 2,302.60 -18.31 -0.79 33.47 1.48 1,610,316.74 2013-1-25 2,300.00 2,308.38 2,288.26 2,291.30 -11.29 -0.49 22.18 0.98 926,057.41 2013-1-28 2,295.35 2,346.92 2,295.35 2,346.51 55.2 2.41 77.38 3.41 1,283,837.60 2013-1-29 2,347.22 2,363.80 2,337.35 2,358.98 12.47 0.53 89.85 3.96 1,418,539.34 2013-1-30 2,360.75 2,383.76 2,347.89 2,382.48 23.5 1 113.35 5 1,498,789.07 2013-1-31 2,383.43 2,391.82 2,371.23 2,385.42 2.95 0.12 116.29 5.13 1,397,078.92 2013-2-1 2,377.41 2,421.15 2,369.57 2,419.02 33.6 1.41 149.89 6.61 1,408,181.72 2013-2-4 2,425.92 2,440.38 2,417.59 2,428.15 9.13 0.38 159.03 7.01 1,675,514.02 2013-2-5 2,411.00 2,437.42 2,403.30 2,433.13 4.98 0.2 164 7.23 1,507,545.05 2013-2-6 2,432.68 2,441.73 2,427.70 2,434.48 1.35 0.06 165.35 7.29 1,165,799.66 2013-2-7 2,430.69 2,433.89 2,394.22 2,418.53 -15.95 -0.66 149.4 6.58 1,200,086.34 2013-2-8 2,416.62 2,443.03 2,414.40 2,432.40 13.87 0.57 163.27 7.2 1,090,703.86 2013-2-18 2,441.91 2,444.80 2,415.43 2,421.56 -10.84 -0.45 152.43 6.72 1,161,749.94 2013-2-19 2,420.27 2,427.08 2,373.54 2,382.91 -38.64 -1.6 113.79 5.01 1,234,733.34 2013-2-20 2,383.49 2,397.94 2,370.61 2,397.18 14.26 0.6 128.05 5.64 1,102,805.77 2013-2-21 2,378.82 2,378.82 2,309.17 2,325.95 -71.23 -2.97 56.82 2.5 1,440,594.78 2013-2-22 2,322.94 2,330.88 2,308.76 2,314.16 -11.79 -0.51 45.04 1.98 969,818.28 2013-2-25 2,320.62 2,338.78 2,315.01 2,325.82 11.65 0.5 56.69 2.5 883,673.74 2013-2-26 2,313.74 2,340.71 2,289.89 2,293.34 -32.48 -1.4 24.21 1.07 1,176,386.67 2013-2-27 2,297.77 2,324.63 2,292.03 2,313.22 19.88 0.87 44.09 1.94 978,248.87 2013-2-28 2,322.32 2,366.16 2,308.92 2,365.59 52.37 2.26 96.46 4.25 1,269,504.94 2013-3-1 2,364.54 2,369.65 2,330.86 2,359.51 -6.09 -0.26 90.38 3.98 1,203,127.52 2013-3-4 2,332.08 2,333.54 2,259.25 2,273.40 -86.1 -3.65 4.28 0.19 1,617,500.252013-3-5 2,274.81 2,328.14 2,270.10 2,326.31 52.9 2.33 57.18 2.52 1,311,365.98 2013-3-6 2,333.62 2,351.44 2,321.60 2,347.18 20.87 0.9 78.05 3.44 1,413,336.92 2013-3-7 2,340.44 2,352.02 2,304.27 2,324.29 -22.89 -0.98 55.17 2.43 1,397,563.48 2013-3-8 2,326.42 2,333.67 2,314.59 2,318.61 -5.68 -0.24 49.48 2.18 987,941.48 2013-3-11 2,314.68 2,320.96 2,296.58 2,310.59 -8.02 -0.35 41.46 1.83 841,119.03 2013-3-12 2,309.16 2,333.29 2,264.83 2,286.61 -23.99 -1.04 17.48 0.77 1,176,644.56 2013-3-13 2,282.17 2,286.33 2,253.25 2,263.97 -22.64 -0.99 -5.16 -0.23 909,727.88 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