【摘要】股票市场受到多种因素的交叉影响，因为股价的非线性的运动体系，很难完成对股价的准确预测。但是，我们通过技术分析和基本分析等分析方法仍可以得出一些具有借鉴意义的预测结果。本文分别采用马尔科夫预测法和布朗运动建立股价数学模型，并对两种方法在股价预测方面的表现进行对比与分析以得出结论。最后通过对“谷歌GOOG”股价变化进行实证分析以进一步对比这两种方法的联系与区别。
　　【关键词】马尔科夫预测法 布朗运动 概率转移 Ito定理 实证分析
　　三、模型的对比与分析
　　（一）布朗运动模型
　　由图1可以看出运用布朗运动模型估测的股票价格数据能较好的与实际股价相吻合，体现了该模型平稳和变化小的特点。但是，鉴于预测操作的偶然性，价格变化影响因素的复杂性等原因，单一的布朗运动模型只能在较短的时间范围内预测股价，简而言之，该模型具有一定程度的应用价值，但是实际使用时要结合我国股市的具体情况进行全面的分析和考虑。
　　（二）马尔科夫链模型
　　马尔科夫链主要与其前期状态和取值有关，但是随着估测的进行，在分析时所基于的数据其实已经是估测出的而非观测得到，因此在数据获得的时就已经存在偏差，故而马尔科夫链模型在股价预测方面仍旧存在不足之处。
　　四、结论
　　本文实例中，运用马尔科夫预测法和布朗运动建立的预测模型对股票价格的预测有一定的成功率。由于股市的波动是一个复杂的非线性系统，股票价格的变化受到多种因素的影响，因此不存在既定的变化规律。包括马尔科夫预测法和布朗运动在内的任何一种预测方法都不能精准的预测出股票价格的变化。运用马尔科夫预测法对股价作短期预测只能取得一定的效果，而运用布朗运动模型则可以对较平稳的股价进行预测。
　　参考文献
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