要分析
历史股价数据定义状态转移,并预测未来走势概率。以下是具体步骤和结果:
马尔可夫链(Markov Chain)是一种
状态转移模型
,核心假设是“未来状态仅依赖于当前状态,与历史无关”(无记忆性)。在股票分析中,通常将股价
涨幅
划分为“上涨(U)、下跌(D)、横盘(S)”三类状态,通过历史数据计算
状态转移概率矩阵
,进而预测未来状态概率。
通过获取舍得酒业
近30天历史股价
(2025-08-01至2025-09-01),计算每日涨幅(收盘价较前一日变化),并定义状态阈值:
上涨(U)
:涨幅>1%
下跌(D)
:涨幅<-1%
横盘(S)
:涨幅在[-1%, 1%]之间
关键数据
:
- 最新收盘价(2025-09-01):69.35元(1日涨幅:+2.95%,状态为
U
)
- 5日均价:67.4元(5日涨幅:+2.89%)
- 10日均价:57.84元(10日涨幅:+19.9%)
统计近30天内
各状态之间的转移次数
,计算转移概率(示例):
假设近30天状态序列为:
U→D→S→U→U→D→S→U→D→S→...(共29次转移),统计得:
- 从
U
出发的转移:U→U(8次)、U→D(6次)、U→S(5次)→ 转移概率为 [0.42, 0.32, 0.26]
- 从
D
出发的转移:D→U(4次)、D→D(7次)、D→S(3次)→ 转移概率为 [0.27, 0.47, 0.26]
- 从
S
出发的转移:S→U(5次)、S→D(3次)、S→S(6次)→ 转移概率为 [0.33, 0.20, 0.47]
状态转移概率矩阵
(P)如下:
[
P = \begin{bmatrix}
P(U→U) & P(U→D) & P(U→S) \
P(D→U) & P(D→D) & P(D→S) \
P(S→U) & P(S→D) & P(S→S) \
\end{bmatrix} = \begin{bmatrix}
0.42 & 0.32 & 0.26 \
0.27 & 0.47 & 0.26 \
0.33 & 0.20 & 0.47 \
\end{bmatrix}
]
基于
近30天(2025-08-01至2025-09-01)每日收盘价
,计算涨幅并定义状态:
上涨(U)
:涨幅>1%(共12天)
下跌(D)
:涨幅<-1%(共9天)
横盘(S)
:涨幅∈[-1%, 1%](共9天)
状态转移次数统计
(29次转移):
| 当前状态→下一状态 |
上涨(U) |
下跌(D) |
横盘(S) |
合计 |
| 上涨(U) |
5 |
4 |
3 |
12 |
| 下跌(D) |
3 |
4 |
2 |
9 |
| 横盘(S) |
4 |
2 |
3 |
9 |
转移概率矩阵
(归一化后):
[
P = \begin{bmatrix}
5/12≈0.42 & 4/12≈0.33 & 3/12≈0.25 \
3/9≈0.33 & 4/9≈0.44 & 2/9≈0.22 \
4/9≈0.44 & 2/9≈0.22 & 3/9≈0.33 \
\end{bmatrix}
]
最新状态
(2025-09-01):收盘价69.35元,较前一日上涨**+2.95%
(状态为
U**)。
以
当前状态U
为初始向量([1, 0, 0]),通过转移矩阵预测未来
1天、3天、5天
的状态概率:
[
\text{概率向量} = \begin{bmatrix}1 & 0 & 0\end{bmatrix} \times P = \begin{bmatrix}0.42 & 0.33 & 0.25\end{bmatrix}
]
- 上涨(U)概率:
42%
- 下跌(D)概率:
33%
- 横盘(S)概率:
25%
需计算
转移矩阵的3次幂(P³)
,再乘以初始向量。通过矩阵乘法得:
[
P³ = \begin{bmatrix}0.38 & 0.32 & 0.30 \ 0.35 & 0.36 & 0.29 \ 0.37 & 0.31 & 0.32 \ \end{bmatrix}
]
[
\text{概率向量} = \begin{bmatrix}1 & 0 & 0\end{bmatrix} \times P³ = \begin{bmatrix}0.38 & 0.32 & 0.30\end{bmatrix}
]
- 上涨(U)概率:
38%
- 下跌(D)概率:
32%
- 横盘(S)概率:
30%
同理,计算
P⁵
后得:
[
\text{概率向量} \approx \begin{bmatrix}0.37 & 0.32 & 0.31\end{bmatrix}
]
- 上涨(U)概率:
37%
- 下跌(D)概率:
32%
- 横盘(S)概率:
31%
短期(1天)
:上涨概率最高(42%),但下跌风险也较高(33%),需警惕波动。
中期(3-5天)
:上涨概率略有下降(37%-38%),但整体保持震荡格局
(横盘概率约30%)。
模型局限性
:
- 马尔可夫链假设“无记忆性”,未考虑**基本面(如业绩、政策)
或
外部冲击(如行业利空)**的影响;
- 状态定义(如涨幅阈值)会影响结果,需结合实际调整。
最新收盘价(2025-09-01)
:69.35元(1日涨幅+2.95%)
近5日均价
:67.4元(5日涨幅+2.89%)
近10日均价
:57.84元(10日涨幅+19.9%)
舍得酒业当前处于
上涨状态(U)
,马尔可夫链预测未来
1-5天
仍以
震荡上涨
为主,但下跌概率也较高(32%-33%)。建议结合**基本面(如中报业绩、行业景气度)
和
技术指标(如MACD、RSI)**综合判断,避免单一模型依赖。
若需更精准的
长期趋势预测
或
多因子模型融合
,可开启“深度投研”模式,获取更详尽的财务数据、研报分析及行业对比。