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基于最优化模型分析股市的资本配置效率，王可瑜，，传统的股票市场效率理论受到经济现实的挑战，Blanchark Olivier, and Mark Watson(1982)建立的“合理泡沫模型”证明了泡沫在股票市场中的内生�

将体制转换模型与广义自回归条件异方差( GARCH)模型相结合,用以对上证综合指数和深圳成分指数进行实证分析 .刻画中国股市的波动持续性和体制变化特征,解决单体制 GARCH模型的伪高度持续性问题,识别出两市高低波动体制.从分析结果发现,中国股市存在着明显的体制变化特征,高低波动体制显著相异;引进转换体制之后,持续性系数显著降低;T +1体制和涨跌停板制度对于抑制过度投机起着重要作用.

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matlab实现股票预测代码使用机器学习进行股市预测 这是我2018年Spring用matlab做的一个项目，是机器学习在股市数据上的一个实现。 对于这个项目，没有使用任何库。 深度学习算法是根据数学原理手动编写的。 SP500.pdf 包括背景、方法以及如何运行此存储库中的程序。 有点像走秀。 它适用于对股票市场分析没有透彻了解的人。 project_stock.m 是使用历史数据进行训练并预测 S&P500 次日价格的主要算法。 图形文件包括在 SP500.pdf 文件中找到的图形。 数据文件包括 S&P500 和 VIX 历史数据，均从雅虎财经检索。 标准普尔可以追溯到 1950 年代，而 VIX 可以追溯到 1990 年代。 我使用已实现标准偏差的修改版本将 VIX 外推到 1950 年代。 其他文件包括使用玩具数据测试机器学习算法的代码。 还有一个代码可以将 S&P500 以及所需时期的技术指标可视化。 这个项目的一些不错的数字：

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中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率。研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值。投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具。以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨。