從數學的角度分析期貨

⑴ 如何用數學的方法做期貨

樓主您好，您是想了解程序化，還是量化模型。

⑵ 商品期貨跟哪些數學理論關系最緊密

數理統計、模糊數學、回歸分析，和概率的關繫到不是很大。

⑶ 求高人指點。期貨交易需要很高深的數學嗎好像很多期貨投資界的牛人要用到很深的數學知識。

數學上主要用到概率論與數理統計，金融工程學及數量經濟學也要學，對於數量化投資有很大幫助，主要依賴於數學建模及計算機語言實現，當然還要懂投資中的技術分析，最後能夠靈活運用，開發出一個穩健的交易系統模型，才可以。
投資界的牛人都是有敏銳的洞察力及冷靜的心態及一些鮮為人知的手段，才能成功，所以這個路很長。。。

⑷ 期貨投資分析里涉及哪些數學知識，需要怎樣的數學功底

主要是數學統計知識 比較難 也是歷次考試難點。不過也就只有一章。你之前學好統計就OK了，剩下的就只有一些十分簡單的數學知識了。

⑸ 期貨投資的學習與數學學好的關系大不大聽說學金融要學好數學要到什麼水平

技術分析是靠過去的價格來推測未來的價格，當然這個是仁者見仁智者見智的。
市場里大多數人還是持肯定態度，認為可以。本人持的態度是不可以。你可以這樣反推一下，如果套用一個數學演算法，以過去的價格作為基礎數據，就能夠推導未來的價格走勢，那這個世界上有多少數學狂人就能在期貨投機場中，賺進無窮財富。而現狀是，幾乎所有的投資大家，沒有一個是數學家出身，這點應該可以得出這個問題的答案。
數學基礎的話，會加減乘除就足夠了，當然你要學點高等數學，從開拓視野的角度看，也不錯的，但你別指望靠這個在投機市場賺錢，那就南轅北轍了

⑹ 請問「數學模型」如何運用在期貨投機交易中

金融數學，又稱數理金融學等，是利用數學工具研究金融現象，通過數學模型進行定量分析，以求找到金融活動中潛在的規律，並用以指導實踐。金融數學是現代數學與計算機技術在金融領域中的結合應用。目前，金融數學發展很快，是目前十分活躍的前言學科之一。
金融數學的發展曾兩次引發了「華爾街革命」。上個世紀50年代初期，馬克維茨提出證券投資組合理論，第一次明確地用數學工具給出了在一定風險水平下按不同比例投資多種證券，收益可能最大的投資方法，引發了第一次「華爾街革命」。
馬克維茨也因此獲得了1990年諾貝爾經濟學獎。1973年，美國金融學家布萊克和舒爾斯用數學方法給出了期權定價模型，推動了期權交易的發展，期權交易很快成為世界金融市場的主要內容，成為第二次「華爾街革命」。2003年諾貝爾經濟學獎第三次授予以數學為工具分析金融問題的美國經濟學家恩格爾和英國經濟學家格蘭傑，以表彰他們分別用「隨著時間變化易變性」和「共同趨勢」兩種新方法分析經濟時間數列給經濟學研究和經濟發展帶來巨大影響。
不僅僅是理論界在金融數學領域取得巨大的成就。實務投資派也運用金融數學模型在市場中取得了巨大的盈利。
數學教授出身的「模型先生」詹姆斯·西蒙斯（JamesSimons）連續兩年在對沖基金經理人收入排行中位列第一。2005年，西蒙斯成為全球收入最高的對沖基金經理，凈賺15億美元，去年，他收入高達17億美元，差不多是索羅斯的兩倍。68歲的西蒙斯是世界級的數學家，也是最偉大的對沖基金經理之一。他24歲就出任哈佛大學數學系教授，曾與著名華裔數學家陳省身一同創立了Chern-Simons幾何定律，該定律成為理論物理學的重要工具。西蒙斯和他的文藝復興科技公司是華爾街一個徹底的異類，公司從不僱用華爾街人士，而是靠數學模型捕捉市場機會，用電腦作出交易決策，是這位超級投資者成功的秘訣。
「對積理論」也是用數學模型捕捉市場機會，量化資金管理，用計算機系統發出交易信號，通過大量的短線交易，達到穩定累盈的結果。
「數學模型」方法是針對或參照某種事物系統的特徵或數量相依關系，採用形式化數學語言，概括的或近似地表述出來的一種數學結構。
採用「數學模型」做交易，相對於常用的技術分析、基本分析等方法有如下優勢：
首先，交易更加精確量化。
技術分析、基本分析等方法的缺陷都是不能做到完全的精確量化。
技術分析主要是用來分析交易的進場、出場點的，是抉擇交易時機的一種方法。技術分析理論的主要的代表有道氏理論、波浪理論、江恩法則等。主要分析方法有K線（日本線）理論、切線理論、形態理論、量價關系理論。主要的分析指標包括：趨勢型指標、超買超賣型指標、人氣型指標、大勢型指標等內容。技術指標大多是線型的公式來表達價格漲落與歷史價格成交量之間的關系。由於價格運動的復雜性用線型公式是無法概括表述的，所以存在技術指標時好時壞的現象。用幾套技術指標疊加做出的系統，同樣解釋不了價格的運動。因為大多技術指標編制的思路及出發點雷同，趨向性一致，所以造成了好用都好用，不好用都無奈的現象。技術分析是成千上萬證券市場投資者經驗的結晶，它更像一門藝術。其一，在它的各種理論體系中，從定義到規則，都帶有明顯的經驗總結色彩，不具備嚴格的數學推理過程；其二，它包含的理論很多，每位技術分析家都有不同的見地，這些分支理論並不能形成一整套相互輝映的理論體系。任何一種技術分析方法都不能完全適應於市場，每一種方法都有自己的盲點。
使用技術分析、基本分析無法精確量化交易。「數學模型」是採用離散采樣的方法，對數據進行統計分析。根據證券市場的特性，價格是離散型的隨機變數。「數學模型」會將隨機變數的所有可能取值及相應的概率描述出來，模擬離散型隨機變數的概率分布。通過概率進行資金分配，能夠量化每筆交易手數。對交易的把控更加精確量化。
其次，能夠克服人性在交易時的弱點。
在交易當中，最可怕莫過於人性的弱點。人的「貪婪」和「恐懼」在交易的過程當中會毫無遺漏的表現出來。有盈利的時候「惜賣」，虧損後又「死抱」；容易受到周邊議論的影響，等等這些都會造成交易的隨意性，導致虧損。用「數學模型」各種規則都是固定量化的，計算出來的結果也是確定、唯一的，能夠避免投資者在交易時主觀的判斷。我們所要做的就是相信系統，嚴格執行。
下面，我們對「數學模型」類交易方法的特點進行總結，深一步討論「數學模型」在交易中的應用。
1.認為價格的運動是隨機與有序並存。它並不是完全隨機，也沒有固定的規律，它的運動具有一定的「人為特徵表象」。整體而言，市場是有效的，但仍存在短暫的或局部的市場無效性，可以提供交易機會。
2.主要通過對歷史數據的離散采樣統計，找出金融產品價格、宏觀經濟、市場指標、技術指標等各種指標間變化的數學關系，發現市場目前存在的微小獲利機會，並通過杠桿比率進行快速而大規模的交易獲利。
3.通過高頻次且快速的日內短線交易來捕捉稍縱即逝的機會。通過大量的交易次數對沖風險，累積盈利。
4.要求市場具有高活躍度和流動性。要求交易品種價格的運動具有連續性，以及成交量的活躍性。這一點主要是為了保證交易的可成交性。
5.運用現代計算機技術將「數學模型」轉化為交易系統，通過計算機的海量運算能力實現應用。

⑺ 我是學數學專業的，我想請問，金融數學與精算學從數學角度上看有什麼不同

金融數學（Financial Mathematics），又稱數理金融學、數學金融學、分析金融學，是利用數學工具 研究金融，進行數學建模、理論分析、數值計算等定量分析，以求找到金融學內在規律並用以指導實踐。金融數學也可以理解為現代數學與計算技術在金融領域的應用，因此，金融數學是一門新興的交*學科，發展 很快，是目前十分活躍的前言學科之一。
精算學在西方已經有三百年的歷史，它是一門運用概率論等數學理論和多種金融工具，研究如何處理保險業及其他金融業中各種風險問題的定量方法和技術的學科，是現代保險業、金融投資業和社會保障事業發展的理論基礎。
精算是一門運用概率數學理論和多種金融工具對經濟活動進行分析預測的學問。在西方發達國家，精算在保險、投資、金融監管、社會保障以及其他與風險管理相關領域發揮著重要作用。精算師是同"未來不確定性"打交道的，宗旨是為金融決策提供依據。

⑻ 證券與期貨與數學關系大嗎

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體現，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。

⑼ 站在數學、統計學等科學角度上,股票、期貨市場到底能不能賺錢

如果要實現盈利並且長期穩定的盈利只有兩種可能:一種可能,你的交易模式或策略非常復雜,交易對手無法復制,或者復制門檻較高。另一種可能,你的交易模式極為簡單,簡單到常規交易者不會或者無意於此方法,但此種方法通常會有其它的隱含成本。此外,無論是上面的哪種情形,還得存在適合你方法的穩定不變的市場基礎。。根據自己的個人經驗來看,無論是基於數理統計還是其它的什麼方法,單一策略可能盈利但無法實現穩定的盈利,復合策略倒是可以解決穩定性問題,但是無法實現長期的穩定性,道理很簡單,有效地方法必會引起復制和效仿,不但別人會效仿復制,即便交易者本人也會在一筆成功的交易後不斷復制其經驗,直至機會窗口關閉有效的方法變的無效。。。
滿意請採納