在股票市场预测或相关书籍中使用的模型有哪些例子？
我正在为一个计算机科学项目做一个关于股市预测方法的调查，它们是如何工作和比较的。我知道神经网络，我的项目最初是以神经网络为基础的，但在看了这个问题的回答后：
我认为最好是看一下整个领域。有人能给我看一些好的研究资源吗？
我不怕数学。谢谢。
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2012-01-22 16:37:00
高斯混合模型，狄利克雷过程，韦纳过程，随机过程，这些都是你应该在谷歌上搜索的术语。神经网络是不行的。然而，在CS和ML中，您也应该寻找不免费的午餐定理。
Stack Overflow用户
发布于 2011-04-05 08:52:49
你似乎对金融数学和算法交易感兴趣。这两个领域都是巨大的。仅金融数学就有100多年的历史。
这是一个令人难以置信的开放式问题，你实际上没有从哪里开始的指示。我建议从相关主题的wiki页面开始：
- http://en.wikipedia.org/wiki/Financial_mathematics
- http://en.wikipedia.org/wiki/Algorithmic_trading
简而言之，金融数学处理的是通过公式确定股票或衍生产品的预期未来价值。算法交易使用金融数学中的公式来建议或自动进行交易。
布莱克-斯科尔斯模型被广泛使用，是理解算法交易中使用的算法背后的数学原理的一个很好的起点。从它开始，然后转到您认为更适合您想要实现的目标的其他模型。
Stack Overflow用户
发布于 2011-06-04 16:25:42
你应该尝试在“股价概率”或“摆动交易技术”或“技术分析”的主题下进行研究，并对其进行建模。(顺便说一句，请阅读LTCM - Long Term Capital Management，看看为什么波动性和预测人类行为几乎是不可能的)。
最终的答案不是预测股票价格(许多人认为你做不到)，而是将你的总投资组合波动降至最低，并将风险回报最大化，而不是像美国国债这样的无风险工具。这是在“现代投资组合理论”的主题下。
还有-查看http://www.quantmod.com/ (开始学习R)
http://www.stat.berkeley.edu/~aldous/157/Books/stock.html
https://stackoverflow.com/questions/5545766
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