為什麼布朗運動股價就不能預測

『壹』 怎樣預測股票價格趨勢

在看布雷利的公司理財一書中提到，股票的價格走勢是無法預測的。它說1.從技術面回分析，股價的變化答模式無法是一致的，相繼周期之間價格沒有相關性，股票看起來是服從隨機遊走的。2.從基本面分析，所有關於公司的信息會瞬間,准確的反應在股價上，遠比人們做出的反應快。
而且，在一次大學講座的，以及炎黃財經某老師說道股價更大程度是作布朗運動。

那麼，如果股價真的是無法預測的話，那麼所謂的投資不就是投機？那些日本蠟燭圖，rsi各種指標又如何風靡？如果是的話我的世界就凌亂了！

『貳』 有關布朗運動和期權定價的問題，望大神解答！

布朗運動是將看起來連成一片的液體，在高倍顯微鏡下看其實是由許許多多分子組成的。液體分子不停地做無規則的運動，不斷地隨機撞擊懸浮微粒。當懸浮的微粒足夠小的時候，由於受到的來自各個方向的液體分子的撞擊作用是不平衡的。在某一瞬間，微粒在另一個方向受到的撞擊作用超強的時候，致使微粒又向其它方向運動，這樣，就引起了微粒的無規則的運動就是布朗運動。
期權定價模型（OPM）----由布萊克與斯科爾斯在20世紀70年代提出。該模型認為，只有股價的當前值與未來的預測有關；變數過去的歷史與演變方式與未來的預測不相關 。模型表明，期權價格的決定非常復雜，合約期限、股票現價、無風險資產的利率水平以及交割價格等都會影響期權價格。

『叄』 股票價格可以預測嗎

股票來價格預測自

理論上股票價格是可以預測的，實際上都是只是聽說，而從未被證實（比如江恩理論中說道可以預測到具體的價格）但實際也是聽說，如果要說親眼看見的話，我只看到過用易經預測真可以看見漲到具體價格。但不是每次。

價格在支撐位、壓力位這都是人為附加理論。認同者則有用，沒有這個概念的人那管他支撐壓力只要經過分析加和經驗認為它要漲就進。當然同時也要根據大盤行情，結合指標，經驗一起下結論。盲目進倉那是韭菜送肉行為。

雖然價格不可測，但是漲或者跌卻是絕對的可以預測的，只是掌握它的人不說，悶頭收割，那有時間閑扯。

『肆』 為什麼用幾何布朗運動描述股票價格

幾何布朗運動就是物理中典型的隨機運動，其特點就是不可預測，而在股市中的短期股票價格也是不可預測。

『伍』 如果股價服從隨機過程是不是說明股價不可預測

你的問題的設計點就是錯誤的，隨機過程是不可控的，但股價是可控的，但決定股價上漲和上漲幅度以及下跌的因素太多了，而且很多都是你不知道的，所以股價才在你的眼裡是不可預測的！

『陸』 股票為什麼都是馬後炮為什麼不能預測某支股票第二天將要暴漲

每個時刻的股價都是當時買賣雙方力量的平衡點，下一步股價的升跌與前面的走勢沒有任何關系，只與後來買賣雙方力量變化有關。買賣力量變化只與新信息有關，新信息一旦公開，買賣力量瞬間變化，股價立即體現出來。任何人想通過正常渠道了解新信息，然後提前布局，都無法辦到。
影響股價變化的新信息有很多：公司的新消息，大環境的變化，行業變化，預期判斷的變化，公司前景的預期變化，莊家的操作意圖等。
除了莊家意圖，其他因素大都是緩慢變化的，尤其預期判斷更是緩慢變化。而預期判斷的影響因素又有很多：獲得的信息是否全面，情緒，愛好，從眾心理，專業素質等，它們會導致人們的預期判斷不一定客觀准確，導致股價低估和高估。預期判斷大概率與事實不符，而預期修正一般都需要較長時間，短的幾個月，長的2年以上。
莊家操縱股價佔比較少，大部分股票是沒有莊家操縱的，刻意尋找莊家的意圖，試圖乘船上轎，難度極大，莊家可以採用對敲的方式作出各種技術指標，散戶很容易上當受騙。
上述所有的新信息都會影響買賣雙方的力量變化，從而影響股價，但這些信息無法提前掌握，影響的權重也隨時變化，而且新信息一旦公開，股價瞬間變化。所以任何人都無法預測股價，無法通過新信息的獲得短線炒股賺錢。
技術分析也完全不靠譜。統計任何一支股票的股價信息，都無法找出短期規律，所謂的慣性和量能規律，本來就不明顯或不存在，在高頻交易者參與後，更消失得無影無蹤。任何可賺錢的技術指標一旦公開，使用的人增多，導致指標失效，接著使用的人減少，進而又導致指標有效，使用的人又增多，這樣反復循環，很難把握。
股價走勢的隨機性也可以從數學上得到證明：隨機性意味著股價上漲下跌的概率都是50%，通過拋硬幣的方式產生一系列的上漲下跌序列，畫出股價走勢曲線，這樣按隨機性畫出的股價走勢和實際股價走勢很像。按日統計一個實際股價的上漲下跌序列，周期為半年以內，會發現上漲總數和下跌總數相近，連續上漲2天的次數和連續下跌2天的次數相近，以此類推，都一樣，完全符合隨機性。
總之，無論從哪個角度看，股價短期走勢都是隨機的，毫無規律，無法預測。

『柒』 研究衍生品的時候為什麼用幾何布朗運動來模擬股票價格的運行軌跡

其實很簡單，GBM（至少在一定程度上）符合人們對市場的觀察。例如，直觀的說，專股票的價格看起來很像隨屬機遊走，再例如，股票價格不會為負，這樣起碼GBM比普通的布朗運動合適，因為後者是可以為負的。

再稍微復雜一點，對收益率做測試（ S(t)/S(t-1) - 1）做測試，發現，哎居然還基本是個正態分布。收益率是正態的，股價就是GBM模型

總之，就是大家做了很多統計測試，發現假設成GBM還能很好的逼近真實數值，比較接近事實。所以就用這個。

其實將精確的數學模型應用到金融的時間非常短。最早是1952年的Markowitz portfolio selection. 那個其實就是一個簡單的優化問題。後來的CAPM APT等諸多模型，也僅僅研究的是一系列證券，他們之間回報、收益率以及其他影響因素關系，沒有涉及到對股價運動的描述。

第一次提出將股價是GBM應用在嚴格模型的是black-scholes model 。在這個模型中提出了若干個假設，其中一個就是股價是GBM的。

『捌』 幾何布朗運動

一、正態隨機變數概率密度函數描述：
(μ為總體均數、σ為標准差）

二、布朗運動的數學描述：
價格時間函數P(x），T+t時刻的價格P(T+t)與T時刻價格P(T)的差值：P(T+t)-P(T)是一個正態隨機變數，分布的平均期望值μt，標准差為。（T>0，t>0)
重大缺陷：
1、按此價格理論上可有負值，但實際中價格不可能存在負值。
2、不論價格初值為何值，固定時間長度的價格差具有相同的正態分布，不符合常理。

三、幾何布朗運動：
把價格差改為價格的漲跌幅：可以避免直接使用布朗運動描述價格的缺陷，即為幾何布朗運動。
是一個正態隨機變數，分布的平均期望值μt，標准差為。（T>0，t>0)
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幾何布朗運動
幾何布朗運動的作用是用來模擬股價的變動。它的好處在於，一般形式布朗運動中取值可能為負數，而幾何布朗運動取值永遠不小於0，這一點符合股價永遠不為負的特徵。
幾何布朗運動微分形式的表述。或者稱SDE（隨機微分方程）形式：

其中的S(t)可以理解為股價。
幾何布朗運動函數形式表述：

上述式子告訴我們，可以先生成一服從的一般形式布朗運動，然後求其指數函數，最後乘以S(0)，即期初的股價，就可以得到幾何布朗運動。
補充：為何這里t的系數多出一項？具體可以參考伊藤公式。

歡迎求助 三個人的團兒！！！

『玖』 為什麼要進行股價預測

在目前市場環境抄下，散戶投資過襲程中最大的問題是信息不對稱，要獲取真實信息則需要付出成本，使得散戶往往依賴於無成本的「小道消息」而非科學的技術分析。

形態分析認為一切能夠影響股價的因素——經濟的、政策的、心理的等等最終都反映到K線圖上。股票價格預測正是基於K線圖幫助散戶在缺乏透明度的市場中低成本地、科學地獲取有效信息。
股票價格預測每天對每隻股票的未來趨勢（超短線、中短期）做出預測，預測的內容包括股票未來的上漲概率、上漲幅度、下跌概率、下跌幅度、中短期走勢，行業的上漲趨勢、下跌趨勢，用戶可以通過每日提供的大量預測數據發現存在上漲可能的股票和行業。

『拾』 新人求助股票

http://..com/question/114587355.html
去向高人學習下內吧容