金融市场的价格波动是正态分布的叠加

itellin

回复第19楼的 tangyin：

建议不要使用成交量

理由如下:

1、每天的成交量大小不一样，一会800亿，一会400亿，这个数不是定数，对于推算分布有点不方便。

2、成交量容易人为操控，一旦遇到操控，价格重心就要变味了。

3、不是所以品种都有成交量的，遇到没有成交量的品种，那么方法就无法扩展了。

时间序列分段，看你自己的逻辑了，采用时间驱动事件的思路，那你只能固定间隔了，如果采用事件驱动时间，就用等腰三角形作为划分的依据了，至于为什么用等腰三角形，解释起来比较麻烦，几句话也说不清。

jerryren

在lz没有能向我信服的解释出我的疑惑之前，始终保持怀疑

jilixys

傅里叶提出“在有限区间上由任意图形定义的任意函数都可以表示为单纯的正弦与余弦之和”，由法国数学家狄利克雷证明。我在《复变函数与积分变换》上看到的。楼主说的应该可以，只不过很难操作。

frg

为什么我只能看到"[attachment=234168,1949]” 这样的东西，无法看到图呢？

sexd

回复第5楼的 itellin：看不到图片呀？

HarryYu

第一次发帖，楼主说的，我倒是作出来了，结果和楼主描述的很像，即结果是一个频域的价差，比如一支股票，现在价格是150，预测（160，180），那么现在就可以买了，大约175出手，但是175什么时候到来，不敢肯定，但是175一定在一个周期内到来，敢肯定，比如，150买，股票走到145，然后反转，反转后会一直走到175，这个时候可以卖，大约（175，180）的价格范围内，价格会反转。

现在价格是150，如果预测（140，160），那么现在不要买，等到（140，145）之间的价位，就可以买了，然后描述同上。

问题就是，145是不是一定是个反转的点位，这就要看数学模型，我使用的是最大熵进行趋势预测+曲线识别作价差预测。

真的操作起来，很不容易，175的点位的确能够到来，多头瞄准的目标也是空头瞄准的目标，175稍一走神或者心存侥幸，价格会迅速翻过175直奔150，140向下冲，这个时候还敢拿，感觉就只剩麻木＋175那时的幸福而又短暂的回忆了。

itellin

回复第26楼的 HarryYu：

你看了一下描述就自己把系统做出来了，有点我当年的风范。

理解就好，这是一种事件驱动的思路，不同于传统的时间驱动。你所说的到达对称点后短暂幸福的回忆，在实际操盘中，手工是做不到的，必须借助TB之类的交易软件，买卖都由程序处理，这样人也轻松，心情也好。

HarryYu

回楼主：

我原来是搞数据库和算法的。但是对R我就不行，对matlab, octave天生的没有惧怕感。

你说的TB，我很羡慕的。

Dio1989

回复第28楼的 HarryYu：我现在只是想做一个预测一个周期后价格概率分布，看了你的回复，觉得可以实现，方便交流下吗，或者给点思路，谢谢~

HarryYu

回复第29楼的 Dio1989：

你的这个做法其实很霸气，我想了好久，

1. 股票价格是很难假定分布的，我知道的最有可能的也是10楼所说的，认为log(Pt/Pt-1)会有某个分布。要是真有一个分布，找到概率密度函数，直接在区间求积分，找个最舒服的点位，比如大于50％如果有赚的话，直接取这个点作为高点就行了。

2. 最大熵模型会给出目标值的概率，用这个概率直接作为分布，也是可以的，比如，用P表示价格，用p表示该价格的概率，最大熵的计算可以给出：

P0(p0%), P1(p1%), P2(p2%)......

把P0,P1,P2做个排序，就算是分布了

Dio1989

回复第30楼的 HarryYu：也许我没表达清楚吧，我的意思就是我想得到这样一个分布：比如明天收盘价落在P1的概率为p1，P2的概率为p2，P3的概率为p3...这样就形成了一个价格的概率分布，主要是用来定义风险的

好像和你说的2一样的，最大熵模型不慎了解，能否私下里给点指导xycdio1989@gmail.com

HarryYu

回复第31楼的 Dio1989：

给点指导不敢当，其实也就是一堆基础知识，需要搭建一个集群进行计算的。作高频交易的话，需要搭建一个大约1000台pc组成的集群，我也仅仅是用4台pc做了一个计算，根本满足不了高频交易的时间要求。做最大熵模型相关探讨的国内应该好多。

Dio1989

回复第32楼的 HarryYu：我不是用来做高频交易，只是用来做研究的用，运行你的模型要用集群？

HarryYu

那样的话，好像不用，我搜索了一篇论文，关键字是“最大熵分布在投资组合中的应用研究 - 沈阳农业大学学报”，可以通过计算拉格朗日函数直接求解，应该是要回归的做

HarryYu

看了J-Chart的介绍和楼主的博客，感慨万分。必须要承认我们中国人是这个世界最感性最有良心的种族。只要承认股票市场／金融市场除了红利以外，发生是一种价差行为，等腰三角形其实就是一种最浅显最通俗易懂的比方和说法。而“承认股票市场／金融市场除了红利以外，发生是一种价差行为”，这一点是成立的，在我学过的《投资学》（Zvi Bodie著）课本里面，也是明确承认的。

在坚定的开拓者和勇敢的实践者这样的牛人面前，我只能是深深的鞠上一躬。

HarryYu

忙了一个早晨敲出了代码，股价预测的程序化实现。我得承认，我是看了j-chart的介绍，才有这个思路的，并且要承认，如果没有看到j-chart的介绍，我很难有这个思路。看了一下结果，预测的收益范围基本上在1个百分点，也就是说，最简单的思路是，如果坚信一支金融资产看涨，我会建议设一个百分点。在股价可以程序化预测的前提下，基于随机漫步，高频交易肯定是不二选择了，一个百分点在以天为数量级的时间到来，和在以小时为数量级的时间到来，和在以分钟为数量级的时间到来，和在以秒为数量级的时间到来，结果肯定是不一样的。还可以看出，基于统计的思路和基于预测的思路，可以有一个相辅相成的做法。

itellin

恭喜，又拯救一个脱离K线苦海的人。

HarryYu

回楼上：

怎么说呢，我也必须学会包容。走出来了往回看，很清楚，而没有走出来的人往前看，只能相信自己。对别人的宽容和对自己的拯救，是同时完成的，也算是一个结果吧

Dio1989

回复第38楼的 HarryYu：能否具体指点下我们，比如最大熵模型做价格分布，最近想做这方面的研究，但一直没思路。如果能分享下，最好，谢谢

QQ：2373498265，留言：金融研究

HarryYu

回楼上：

看公式很简单，搞了半天没有搞出来