① 股票數學問題
1．點位：在模型里是分量最輕的，點位的計算是個炒股的人都可以計算，而且各種方法都有，我最初的階段曾經很痴迷於點位的計算，大家應該也有同感。在股票市場里，時間是絕對的，而空間是相對。這句話可以理解為，市場某個時間內的上漲和下跌，其實在它開始的時候，時間已經為它劃分好了每一個波段的終結時間。而點位只不過是一種表面的現象，時間沒有到，而空談點位都是無用之舉。你有足夠的思想思考過這個問題嗎，一次次的支撐和壓力點位被無情的擊破和突破，有沒有困擾過你呢？
2．循環：不管你認同和不認同，股票市場里存在著一直無形的手，市場總是按照自己早就規劃好的路線而波動，外力的作用只是左右一段時間的走勢，根本上無法改變市場自己的路線，（2007年的加息印花稅和2008年的降息和印花稅）注意這不是趨勢的概念，因為後知後覺的人才會說，哇，趨勢現在是向上或者是向下的。市場永遠是有自己本身的規律和數列，一個循環走完以後從開始到結束後，市場自己還會按照以前的規律來重復自己，技術分析的一個根本就是市場會重復歷史。循環只不過大多數人沒有認真的研究吧了，也可以說沒有找出內在的規律。佛曰：我是始，我是終。
3．時間：時間的概念非常深奧，我理解有限，時間總是在對稱中進行和結束，同樣的時間規律應用於任何一個股市的周期。
4．結構和形態：次序產生了結構，結構產生了形態。股票市場的本質單從形態，波浪這個視角，層面出發是不夠的，每一次浪形分析，你身在其中無法做到確定，回頭看，怎麼數浪都是對的。舉個簡單的形態例子，每天的分時里有眾多的形態，頭肩頂（底），雙底（頂）三角形等等，每天的分時里可以發生上述的多種形態在一天里同時發生，你如何來判斷哪個形態在當時是最關鍵的。曾經看過穿楊寫的《盤口內經》接觸了分時的形態。但是無法解決每天最重要的那個形態，那個最重要的形態才能左右當天的分時以後的走勢。要麼是作者沒有說明白，或者是我沒看明白，也許是作者就不想說明白如何來界定哪個是分時里最重要的形態。次序和時間完全可以解決這個技術盲點。
5．共振：大小無二、想精確的預測描述市場的運動，要考慮各個分鍾周期的運動對市場的影響，一旦運動方向一致——共振，將產生不以人意志為轉移的拐點
6．能量：只有能量才能和時間，空間相提並論，世界上的一切變化都可以歸結為空間和時間的能量變化，股票市場中的能量最小的單元都應該與時間和空間有聯系。事物運動的方向總是沿著能耗最小的方向運動，股市也是如此。不同的時間周期，在我眼中看，相同的成交量含義是完全不同的。
7．確認，一切預測要轉移到操作中來，所有的分析都要得到你自己操作系統的確認，來進行買入和賣出。還是舉個小例子。3.13號兩種分析都是沖高回落在中午，我可以用形態來確認時間和循環的正確，在11點以後分時走出頭肩頂，回抽頸線不破，這就可以完全確認了沖高，下午必然還是按照時間和循環回落，除了形態的確認，也可以用指標來確認。這就是我們有時候看指標往往對錯各佔一半的原因，背離了市場怎麼還漲，或者是還在下跌。指標是你沒有用到恰當的時間和結構來使用。確認是最需要下大功夫來研究和總結的。
大盤和個股，大盤上漲和下跌，個股3種形勢來追隨大盤，1種跟隨大盤同樣的漲跌，2種逆大盤而漲跌，3種不管大盤的漲跌橫盤整理。大盤的規律性更強一些，不代表個股就沒有自己的時間和循環了，都是同樣存在的，我只見過個股能把握的，大盤把握不了的投資者，沒見過大盤能判斷，而個股判斷不了的投資者。
我個人愚見，數學模型完全通用於大盤和個股，只不過個股分析的時間多一些而已。
發布人：聖才學習網
② 什麼叫股票模型
股票模型就是對於現實中的個股，為了達到盈利目的，作出一些必要的簡化和假設，運用適當的數學分析，得到一個數學結構。
股票模型：
股票建模是利用數學語言（符號、式子與圖象）模擬現實的模型。把現實模型抽象、簡化為某種數學結構是數學模型的基本特徵。它或者能解釋特定現象的現實狀態，或者能預測到對象的未來狀況，或者能提供處理對象的最優決策或控制。
把個股的實際問題加以提煉，抽象為數學模型，求出模型的解，驗證模型的合理性，並用該數學模型所提供的解答來解釋現實問題，我們把這一應用過程稱為股票建模。
建模過程：
模型准備 ：了解個股的實際背景，明確其實際意義，掌握對象的各種信息。用數學語言來描述問題。
模型假設 ：根據實際對象的特徵和建模的目的，對問題進行必要的簡化，並用精確的語言提出一些恰當的假設。
模型建立 ：在假設的基礎上，利用適當的數學工具來刻劃各變數之間的數學關系，建立相應的數學結構。（盡量用簡單的數學工具）
模型求解 ：利用獲取的數據資料，對模型的所有參數做出計算（估計）。
模型分析 ：對所得的結果進行數學上的分析。
模型檢驗 ：將模型分析結果與實際情形進行比較，以此來驗證模型的准確性、合理性和適用性。如果模型與實際較吻合，則要對計算結果給出其實際含義，並進行解釋。如果模型與實際吻合較差,則應該修改假設，在次重復建模過程。
模型應用 ：應用方式因問題的性質和建模的目的而異。
③ 股票和數學有什麼關系
一，股票和數學的關系：
和數學有關系但並不是絕對服從關系
首先，技術指標的編寫，需要數學
其次，在做基本面分析，然後進行股票估值時 需要用數學知識建立模型，然後計算出其理論價值，作為投資的參考。
最後，在計算一些常用的漲跌幅等一般應用上需要數學知識 之所以說不是絕對服從數學，是因為，任何即使指標，股票估價模型都不可能准確計算出股票的自身價值，因為未來有很多不確定因素，而這些不確定因素不能在模型中現，所以股票投資不要迷信數學等理論股票模型的結果，要根據經驗，和很多方面的知識去判斷，股票是否有價值去買。
④ 股票量化是什麼意思
所謂量化交易，是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，同時利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選出能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。
量化選股就是利用數量化的方法選擇股票組合，期望該股票組合能夠獲得超越基準收益率的投資行為，研究表明，板塊、行業輪動在機構投資者的交易中最為獲利的盈利模式是基於行業層面進行周期性和防禦性的輪動配置，這也是機構投資者最普遍採用的策略。此外，周期性股票在擴張性貨幣政策時期表現較好，而在緊縮環境下則支持非周期性行業。行業收益差在擴張性政策和緊縮性政策下具有顯著的差異。
拓展資料:
一、量化交易特點
1、紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。紀律性既可以剋制人性中貪婪、恐懼和僥幸心理等弱點，也可以克服認知偏差，且可跟蹤。
2、系統性。具體表現為「三多」。一是多層次，包括在大類資產配置、行業選擇、精選具體資產三個層次上都有模型；二是多角度，定量投資的核心思想包括宏觀周期、市場結構、估值、成長、盈利質量、分析師盈利預測、市場情緒等多個角度；三是多數據，即對海量數據的處理。
3、套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值窪地，並通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4、概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律並加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
二、量化交易潛在風險
1、歷史數據的完整性。行情數據不完整可能導致模型與行情數據不匹配。行情數據自身風格轉換，也可能導致模型失敗，如交易流動性，價格波動幅度，價格波動頻率等，而這一點是量化交易難以克服的。
2、模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3、網路中斷，硬體故障也可能對量化交易產生影響。
4、同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5、單一投資品種導致的不可預測風險。