区间。先用X2统计量来检验Xt,结果表明:不仅单支股票价格变化序列具有马氏性,整个证券市场的综合价格、股票的投资收益率时间序列也都具备马氏性。因此,我们可以利用马氏链的方法对股票价格变动进行分析。(二)?实例分析现以紫光国芯的股价时间序列为例,应用马尔科夫链对股价分别进行短期和长期预测。表1紫光国芯(2015年5月10H-6月20日27个交易日的收盘价格资料)■将这27个收盘价格划分为四个区间,得到区间状态为:1(35.69及以下),2(35.69-38.59),3(38.59-41.49),4(41.49以上),频数分别为13,1,3,10o从而得到这27个交易日的收盘价格状态转移情况。算出各状态之间的转移概率和转移概率矩阵,可知,第27个交易日的收盘价格是44.4(即为状态4区间),所以初始概率向量P(0)=(0,0,0,l)o第28,29FI的收盘价格绝对概率向量分别为P(1)二P(0)Pl=(0,0,0.Ill,0.889)P(2)二P(1)Pl二(0,0.037,0.136,0.827)即预测这两日的收盘价格处于状态4区间的概率最大,与实际情况43.67和43.79一致。当n足够大时,股价所处区间将稳定下来。由马尔科夫链性质和遍历性条件可联立线性方程组,解得的数值为较长时间后的平稳分布。参考历史资料可以看到上面计算出价格状态区间是准确的。有了这些运算结果我们就能合理安排购买股票,争取最大的期望收益。综合上面的分析可以发现,马尔科夫链模型可以对股票价格进行有效地预测,对于广大股民购买股票有一定的借鉴意义。最后,希望通过木文的研究,能使投资者擦亮双眼,进行科学合理的投资。参考文献[1]胡腾波,叶建楮•马尔科夫链模型在GIS数据预测屮的应用•计算机系用,2008(8):90-93.作者简介:屈晓阳(1992-),女,满族,辽宁凤城人,硕士研究生在读,辽宁大学,应用统计。
全文预览
