统计学在证券期货市场中的应用
基于“1+3+N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用
基于“1+3+ N”模型体系结构的证券期货业数据模型成果及应用摘要：证券和期货业是一个具有高度信息化、高技术含量、高知识积累需求的行业。
从客观上讲，目前的行业已经在一定程度上建立起了一定的数据生态系统，但是还没有一个能够对整个生态系统进行系统的管理与运行。
数据模型成果是行业数据资产的一种，它可以用来构建行业的知识数据库、知识网络，从而为工业企业的数据生态系统的构建与运行提供支持。
本文论述了证券期货业数据模型成果及应用，将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，为数据模型服务证券期货行业信息化建设高质量发展提供了丰富的理论与实践支持。
关键词：证券交易; 集中清算管理系统; 数据模型１引言自从2015年开始关于证券期货业数据模型的项目就陆续开始了，将近60多家机构参加，大约共有二百余人参与，这是一项在证券期货业中的重大信息化项目。
关于其标准方面的理论也逐渐规范，2019年11月发布了《证券期货业数据模型第1部分：抽象模型设计方法》（JR/T 0176.1—2019），其第2-4部分目前正面向业界征求意见和送审中。
在2020年证券期货行业数据模型成果荣获“一等奖”。
《证券期货业数据模型建设的理论与实践》的配套图书发行后的市场反应热烈。
在产业数据生态经营中，证券期货业数据模型的成果发挥着重要的作用[1]。
2 数据模型知识成果数据模型知识成果的主要内容包括四个方面：方法论、数据模型、业务逻辑副产品、管理平台[2]。
四个方面相互联系，组成了一个该行业的数据知识库。
同时数据模型也是证券和期货行业信息化的一个重要成果。
2.1数据模型方法论该部分是将IBR的整体方法论和“1+3+ N”模型体系结构的数学表达式、抽象模型与逻辑模型设计方法、组织实施机制等方面进行整合，在行业数据治理中它的体系、架构、方法、模式等方面都是比较新颖的。
（证券期货业数据模型见图1）图1证券期货业数据模型总体架构图2.2数据模型该部分由抽象和逻辑模型两部分构成。
统计学在日常生活中的应用
统计学在日常生活中的应用摘 要：作为应用数学的一个分支统计学，它被广泛的应用于各门学科之上。
在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，持续开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。
本文主要就统计学在日常生活中的应用做了调查与研究，并对统计学其它更广阔的应用前景实行展望。
统计学是一门研究随机现象，以推断为特征的方法论科学，“由部分推及全体”的思想贯穿于统计学的始终。
统计学是收集、分析、表述和解释数据的一门科学。
德国的斯勒兹曾说过：“统计是动态的历史，历史是静态的统计。
”可见统计学的产生与发展是和生产的发展、社会的进步紧密相联的。
它被广泛的应用在各门学科之上，从社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上，总来说之，我们生活中无处不存有统计学的身影。
其实，统计学最早是产生于日常生活中的。
下面我将论述统计学在日常生活中的应用。
一、统计学在“约会问题”中的应用甲乙两人相约在某段时间T 内在预定地点会面。
先到的人应等候另一人，经过时间t （t ＜T ）后方可离开。
求甲乙两人会面的概率，假定他们在时间T 内的任一时刻到达预定地点是等可能的。
在这个问题中我们无法用概率的古典定义解决，因为概率的古典定义是在假设试验的基本事件只有有限个的情形下给出的，对于试验的基本事件为无穷多个的情形，概率的古典定义显然是不适用的。
这就要使用几何概型，假设试验的基本事件有无穷多个，但是能够用某种几何特征（如长度、面积、体积）来表示其总和，设为S ；并且其中的一部分，即随机事件A 所包含的基本事件数，也可用样的几何特征来表示，设为s ；则随机事件A 的概率定义为：()s P A S=. 建立几何概型，我们设甲乙两人在时间T 内到达预定地点的时刻分别为x 和y ，则它们能够取区间[]0,T 内的任一值，即0≤x ≤T ，0 ≤y ≤T . 而两人会面的充分必要条件是：x y -＜t . 我们把x 及y 表为平面上一点的直角坐标， 则所有基本事件能够用边长为T 的正方形内的 点表示出来，而两人会面所包含的基本事件可 以用这个正方形内介于两条直线x y t -=±之间 的区域（右图中的阴影部分）内的点表示出来。
上市公司在证券市场中的统计实证分析
《 海 统 计 》 ｏ ８年 第 ４期 青 ２ｏ
上市公司在证券市场中的
错 桶 窦
晁显爱 张 长 寿
如 如 我国 自九 十 年 代初 建 立证 券 市 场 以来 ， 险 ， 何确定 风险 的大 小 ， 何才 能 实 现 收益 短短几 年 ， 得到 了迅 猛发 展 ， 兴未艾 。仅拿 最大化和风险最小化 ， 方 历来都是受人关注 的 焦点 和难 点 。 自从 １５ ９２年美 国 学 者 马 柯 威 股 市来 看 ， 目前 沪 市上 市 公 司总 数 ８１只 ， ５ Ａ
只 （０７年 ４月 ３ 日） ２０ ０ 。这 与 １９ ９１年沪 市 ８ 可 怕和不可 驾驭 。对 市场 和价 格进 行 定量 研
家深市 ６ 家上 市公 司相 比， 可见发展速度之 究 ， 从而揭示客观存在 的数量依存关系， 已经 快 。统 计资 料显示 ， 目前 沪市 总市值 达到 １． 成为投资和管理决策的一项基础工作。用统 ３ 可以比较全 ４ 万亿 ， ９ 流通市值 ３ ８ ． 万亿， 平均市盈率 ４ ． 计工具处理各种证券金融数据 ， ２ ５ ３倍 ； 深市 总市值 为 ３９ ．４万亿 ， 流通 市值 １ 面地分析各种因素的影响力度。其 主要表现 ． ９ ５万亿 ， 平均市 盈率 ５ ．５倍 ， Ｏ１ 超过 全年 Ｇ Ｐ 在 ： Ｄ 的 ７％ ， ０ 超过港 交所 主板 及创 业板 总市 值 ， 超 １结 构分析 ： 券市 场与 汇率 、 率 变 动 、 证 利 过人 民币存 款 量。２ ０ ０ ７年 ５月 ８ 日， 国证 和国民经济发展有多大的关联度 ； 中 单一 证券 券登记结 算 公 司公 布 的统 计 数 据显 示 ， 目前 与整个市场之间如何相互影 响， 场指数设 市 两市账户 总数 为 ９ ９ ． ４万户 （ 括 Ａ、 ３４ ５ 包 Ｂ股 计是 否合 理 ； 券 与期 货 价 格走 势是 否 相 互 证 和基 金账 户 ） 接近一 亿大关 。 ， 制约 ； 同一类证券 有没有一定 的连 动关 系。 统计学及其相关学科在证券交易中有什 ２价值预测： 、 分析未来证券发行 和上 市 么作用 呢？ 我们 先从世 界范 围谈起 。 价格 的理 论定位 ， 定金 融衍 生证 券 的价格 ， 确 据有关报道 ， 当今华尔街最抢手 的不再 分析预测证券期货 的价格走势 ， 进行 投资决 是传统的 Ｍ Ａ， Ｂ 而是有统计背景、 数理能力强 策等 。 的人 才。华 尔 街 取 才 原则 的转 向 ， 一 个侧 从 ３政 策评 价 ： 究市 场 系统 风 险 的 预警 、 研 面反 映 出证 券期货等 金融 业 目前 发展 面临 的 及控 制 ， 探讨不 同 的组合投 资效果 。 挑战 和未来 的潮流 。证 券 金融 交 易是信 息量 ４理 论检 验 ： 券价 格 能 否 反 映 所 有 的 、 证 最大 ， 信息敏 感度最 强 、 息 变化频 度最 高 的 信息 ， 信 市场 的有效 性实证 检 验 ； 种 技术 指 标 各 领域 。随着 市 场 日趋 复杂 ， 数字 已成 为 传递 的适用性 和优化 处理 ， 周期 效应 的对 比分 析 。 下面就一个 实例来说 明统计 学 方 法在 证 信息最直接 的裁体 ， 加上未来的经济是被网 络覆盖与笼罩 的数字化经 济， 大量 的数学与 券市 场的应用 。 统 计 工具将 在分 析研 究 中发挥 不可 或 缺 的重 中国 民生银 行股份 有 限公 司是 经 国务 院 要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所 国函 （９５ ３ １９ ） ２号 文 及 中 国 人 民银 行 银 复 隐含 的精微 变 化 ， 为决 定 未 来竞 争 成 败 的 （９６ １ 成 １９ ） ４号 文批 准 ， 中 华 工 商 联 负 责 组 由 关 键 因素之 一 。 建， 广州益通集团公司、 中国乡镇企业投资开 中国煤炭 工业 进 出 口总 公 司 、 中 证券 金融 市场 的风 险管 理是 个永 恒 的话 发有 限公 司 、 题 ， 资者 都想 寻求 收益 回报 ， 又必 须 面对 国船东互保协会、 投 但 山东泛海集 团公 司等 ５ ９家 各种 各样 的损 失可 能 。市场 到底 存在 哪些 风 单 位作为发 起 人 ， 照 商 业 银 行 法 和 公 司 法 按
统计在金融领域的应用
统计在金融领域的应用统计学是一门应用广泛的学科，它在金融领域中也得到了广泛的应用。
在金融领域中，统计学提供了多种分析方法和工具，帮助金融从业者预测、控制和管理风险，以及制定有效的投资策略。
本文主要介绍统计学在金融领域的应用，涵盖了金融市场、风险管理和投资决策等方面。
一、金融市场1. 证券分析证券分析是研究股票、债券、期货等金融证券的价值变化、供求关系和市场预测的过程。
统计学应用于证券分析主要是通过时间序列分析、回归分析、因子分析等方法来丰富数据分析、预测市场趋势、发现价值投资机会等。
2. 量化交易随着计算机技术的飞速发展，量化交易（Quantitative Trading）已成为交易市场中越来越重要的交易方式，它主要利用大数据技术和分析工具量化数据，然后利用统计学和机器学习等算法对市场行情进行预测和分析。
如何寻找一些短周期的溢价收益，即利用量化投资策略进行量化交易。
3. 多因子模型多因子模型（Multi-Factor Model）是由一个或多个因子来解释证券市场中的收益率，其中主要包括市场风险、公司规模、账面市值比等因子。
多因子模型主要利用统计学方法来评估股票投资的风险和收益，并通过因子的优化组合来构建更为有效的投资组合。
二、风险管理1. VARVALUE-AT-RISK（VaR）是金融领域中最常用的风险度量方法之一，即通过对风险进行量化评估，预测投资组合在未来一段时间内可能出现的最大损失。
统计学应用在VaR中主要是用来计算投资组合的标准差、协方差和相关性等，从而计算出在一定置信度下可能的最大损失。
2. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟模拟是金融领域中较为常用的风险度量方法之一，即通过对大量未来可能情况的模拟，来确定投资组合的风险与收益情况。
统计学应用在蒙特卡洛模拟中主要用来生成随机变量和计算概率分布等，从而得出未来可能的市场变化。
3. 波动率交易波动率交易（Volatility Trading）是利用变化的波动率来实现交易的一种方法，如认购期权、认沽期权符合波动率交易的策略。
期货市场的量化交易策略
期货市场的量化交易策略期货市场是金融市场中的一种重要交易场所，参与者可以通过期货合约进行交易和投资。
为了增加交易的效率和准确性，许多交易者开始采用量化交易策略。
本文将探讨期货市场的量化交易策略，并介绍其中一些常见的策略。
一、量化交易简介量化交易是一种利用数学、统计学和计算机技术进行交易决策的方法。
与传统的基于人工决策的交易相比，量化交易更加追求科学、系统化和自动化。
它通过建立数学模型和算法来分析市场数据，寻找交易机会，并执行交易指令。
二、市场数据获取与整理量化交易依赖于市场数据的准确和及时获取。
交易者可以通过开放式API或专业数据提供商获取市场数据，如价格、成交量、交易时间等。
获取的数据需要经过整理和清洗，使其适合用于后续的分析和建模。
三、策略开发与回测策略开发是量化交易的核心环节。
交易者需要基于市场数据和相关指标设计交易策略。
常见的策略包括趋势跟踪、套利交易和统计套利等。
开发策略后，交易者需要进行回测，即利用历史市场数据模拟策略的表现，评估其风险和收益特征。
四、交易信号生成与执行在策略开发和回测完成后，交易者需要将策略转化为实际的交易决策。
交易信号的生成是指根据策略的触发条件，确定买入或卖出的时机。
常见的交易信号生成方法包括移动平均线交叉、波动率突破等。
交易执行则是指具体执行交易指令，并进行风险控制和资金管理。
五、风险管理与监控量化交易中的风险管理和监控至关重要。
交易者需要设定合理的止损和止盈点位，以控制风险和保护资金。
同时，交易者还需定期监控策略的表现，及时调整和优化策略参数，以适应市场的变化。
六、常见量化交易策略1. 趋势跟踪策略：该策略利用市场的趋势特征进行交易决策。
当市场处于上涨趋势时，买入；当市场处于下跌趋势时，卖出。
2. 统计套利策略：该策略利用统计学原理，寻找不同市场之间的价格差异并进行套利交易。
例如，同时在国内和国际期货市场上买入低价合约并卖出高价合约，从中获利。
3. 均值回复策略：该策略认为价格会围绕其均值波动。
期货市场中的量化交易模型与策略
期货市场中的量化交易模型与策略在当今金融市场中，量化交易已经成为了一种趋势，特别是在期货市场中。
量化交易是指使用数学模型、统计学方法和计算机算法来进行交易决策和执行的一种交易方式。
本文将介绍期货市场中的量化交易模型与策略，并探讨其在市场中的应用和优势。
一、量化交易模型量化交易模型是指基于数学和统计学原理，通过对市场数据和历史交易数据的分析，构建出用于决策的模型。
这些模型能够通过对市场行情的判断和价格走势的预测，为交易者提供决策依据。
1.1 趋势跟随模型趋势跟随模型是最常见的量化交易模型之一。
该模型认为市场价格的上升或下降趋势将延续一段时间，交易者可以通过跟随市场的主要趋势进行交易。
这种模型利用移动平均线、布林带等技术指标来辅助判断市场趋势，并通过设定止损点和获利点来进行交易。
1.2 套利模型套利模型是利用市场上价格差异来获取稳定收益的一种策略。
这种模型利用统计学方法和计量经济学模型来识别价格的不合理差异，并通过建立相应的交易策略进行套利操作。
常见的套利策略包括期现套利、跨品种套利等。
1.3 市场情绪模型市场情绪模型是基于市场参与者情绪对市场走势的影响而构建的模型。
该模型通过分析市场参与者的情绪指标、新闻事件等信息，并结合市场数据进行交易决策。
例如，当市场情绪过度乐观时，可能会导致市场泡沫，投资者可以通过该模型来进行反向交易。
二、量化交易策略量化交易策略是基于量化交易模型构建的具体实施方法和规则。
通过策略的制定和执行，交易者能够以更加科学和系统化的方式进行交易。
2.1 交易信号策略交易信号策略是基于量化模型的买卖信号来进行交易的一种策略。
通过设定一定的买入和卖出信号，交易者可以根据模型的判断来进行交易决策。
这种策略可以有效降低主观判断和情绪对交易的影响，提高交易的准确性和稳定性。
2.2 风险控制策略风险控制策略是在量化交易中不可或缺的一环。
通过设定止损点、获利点和仓位控制等规则，交易者可以合理控制风险，避免因单个交易造成大额损失。
刍议统计学在证券期货市场中的应用
２ ７；２ ００ ０
（ 任编辑： 旭华） 责 刘
臣 二 】 】
参考文献 ：Biblioteka ｎ 李 才 等（９ ８ ． 券 投 资 学， 北 财 经 大 学 出版 社 】 １９ ）证 东 【】 景 行 ． 融危 机 中 的信 息 不 对 称 及 对 我 国证 券 市场 的启 ２． 李 金
示『］ 经 界（ 术 版） ０ ９０ Ｊ．财 学 ， ０ ；２ ２ ［１ 毅 泓． 国 资产 证 券 化 中所 面 临 的 问题 及 对 策 ［ ． 济 师， ３唐 我 Ｊ经 ］
发 展 。 沪 深 两 市 上 市公 司 和股 民不 断 增 长 。 价 总值 占 国 内生 产 在 市 总 值 的 比重越 来 越 大 。 券 市 场 的作 用 愈 来 愈 大 。 逐 渐 成 为 国民 证 并 经 济 的 晴 雨表 。 ２０ ０ ２年 诺 贝 尔 经 济 学 奖 授 予 在 期 权 定 价 方 面 做 出 开 拓 性 贡 献 的 经 济学 家 和统 计 学 家 。 们 在 ２ 他 ０多 年 前 就探 索 出具 有 划 时代 意 义 的定 价模 型一 布 莱 克 ・ 科 尔 斯 定 价 公 式 。 ０世 纪 ２ 斯 ２ ０年 代 开 设 了股 票 期 权 品 种 ， 由于 采 用 柜 台交 易 方 式 和 缺 乏 标 准 化 的 设计 合约， 很难 转 让 对 冲， 易 量 不 足 称 道 。 ９３年 美 国经 济 学 家 布 莱 交 １７ 克 ・ 科尔斯， 进概 率统计上 随机变量 函数的一些 定理和积分 斯 引 求 值 ， 导 出 不 支 付 红 利 的股 票 期 权 定 价 公 式 。 此 期 权 有 了 明 推 从 确 科 学 的价 格 定 位 依 据 。 快 形 成 一 个 完 整 的 市 场 ． 迅 速 推 广 很 并 到 全 世 界， 至现 在 ， 权 占据 着 金 融 王 国 的 重 要位 置 。定 价 公式 直 期 成 为 整个 市场 运 转 的基 础 。 这 个 期权 公 式 的定 价 思 想 所 引 发 的金
统计学就业方向及前景分析
统计学就业方向及前景分析统计学专业就业前景如何篇一经济统计学专业就业方向：经济统计学就业方向可以面向金融，统计，经济，会计这四个大方向。
而经济统计学毕业生中大部分人成为了会计，其次是数学教师，然后是银行等金融机构。
金融统计学最好的就业方向就是进入事业单位，但这些单位往往很少招本科的学生，一般都是要求硕士以上学历。
因而，对于本科生来说，经济统计学由于所学范围宽广，知识涉及学科较多，学得广而不精，所以在就业的时候就存在一个转向的问题。
但数据处理是统计学的优势所在，是会计，经济等专业都没有的优势，所以不必为就业的问题担心。
经济统计学专业介绍：经济统计学专业是统计学在经济领域中的应用学科，是以经济数据为研究对象，包括经济数据的采集、生成和传输，用统计方法分析经济数据背后的经济现象以及复杂经济系统的规律，从而为经济和管理决策服务。
主要课程：数学分析、高等代数、C语言程序设计、数据库原理及其应用、面向对象程序设计、微观经济学、宏观经济学、统计学原理、经济统计学、金融统计学、多元统计分析、实用回归分析、抽样调查技术、统计预测与决策、风险管理、证券期货投资技术分析、统计软件、国民经济核算等。
美国统计学专业就业前景篇二一、美国统计学就业前景之就业方向首先要明确的是，统计肯定比生物统计广泛，不用什么大道理，光看两个专业的名字就知道了。
统计不仅仅应用在生物上，有些领域比如教育，也有教育统计这个分支。
统计学专业就业主要在制药类和金融类两个大方向，其他的都是小分支小应用小规模。
众所周知，金融类现在一蹶不振，加上H1B的限制，所以最近这1-2年找工作，可能把重心放在制药行业更稳妥。
如果制药行业成了重点，统计和生物统计也就没太大区别了。
制药的底蕴还是很充足的，也比较有钱。
但是也要看到，下面的合并肯定会带来更多的裁员，今年到明年年初之间，应该会有很多负面消息，就业形势肯定不怎么样。
等风波过去，应该会稳定很多。
这些大公司的合并，不仅仅是为了丰富制药手段，增加pipeline/ new drug，也可以强强合并，更能抵抗经济危机影响。
统计学专业排名前50的期刊
篇名 红外导数光谱-统计学法区别鉴定麦冬及其伪品的研究 高校非统计专业《统计学》课程教学改革应注意的几个问题--基于对非统计专业学生的一次 经济、管理类专业《统计学》课程建设的几个基本问题
医学论文统计学误用及其防范对策 浅析统计学与数据挖掘
300篇中医药期刊论文常见统计学问题分析 医学论文统计学问题的编辑审查
对统计学中变量的教学思考 东海北部鲐鲹鱼渔场水文特征的统计学研究 关于经管类非统计专业《统计学》课程考试改革的思考
统计学与英语教学法课题 数据挖掘:统计学的分支? 统计学在中国的发展与就业前景 计量经济学-经济学数学和统计学的结缘 统计学中四分位数的计算 浅谈统计学思想和方法在企业人力资源管理中的运用 经管类专业统计学教学改革的背景与设想 统计学双语教学的实践与认识
被引 20 12 5 15 5 3 11 5 6 12 5 4 10 5 4 2 70 1 7 5 4 12 2 4 2 3 3 2 1 5 2 1 1 1 11 4 13 6 2 7 2 3 1 2 52
股市债券市场中的统计学原理
我国 自九 十年 代 初 建 立 证 券 期 货 市场 以 来 ，短 短 几 年 ， 得
到 了迅 猛 发 展 ， 兴未 艾 。 下 空 前 的 天量 。 券 市场 的 作 用 愈 方 创 证
思 想 所 引 发 的 金 融 革 命 表现 在 ， 测 远 期 价 格 成 为可 能 ． 仅 预 不 使 期 权 为 指 数 、 币 、 率 、 货 交 易 提 供 了 全 新 的保 值 ， 资 货 利 期 投 手 段 ， 大 地 丰 富 了 金 融 市 场 ， 且 进 一 步 推 动 了 对 各 种 金 融 极 而
建 立 一 个 模 型 就 摘 取 经 济 领 域 的桂 冠 这 一 事 实 ， 现 了 经 体
济与 统 计 数学 密 不 可 分 的 关 系 。据 不 完 全 统 计 ， １６ 自 ９ ９年设 立 诺 贝尔经济学奖 以来的 ４ Ｏ多 位 获 奖 者 中 ，著 名 的 计 量 经 济 学 家有２ ３位 ，Ｏ位 担 任 过 世 界计 量 经 济 学 会 会 长 。 六 位 直 接 靠 １ 有 计 量 经 济 的 研 究 和 应 用 成 果 获 奖 。借 用 统 计 数 学 。 经 济 理 论 将 数学 公式化 ， 经济 行为定 量化 ， 将 已成 为 当今 世 界 经 济 的 热 门 课题 。 有 关 专 家 指 出 ， 计 学 ， 济 理 论 和 数 学 这 三 者 对 于 真 正 统 经
显 得 非 常 实 用 和 有 价 值 。二 十 多 年 来 ， 导 期 权 交 易 的 理 论 一 指 定 价 模 型得 到 广 大 投 资 者 的 一 贯 遵 循 。没 有统 计 基 础 、 懂 定 不 价公 式 含 义 的 人 要 想 在 市 场 有 出 色 表现 将 是 十 分 困 难 的 。 证 券 金 融 市 场 的风 险 管 理 是 个 永 恒 的 话 题 ， 资 者 都 想 寻 投 求收 益 回 报 ， 又 必 须 面 对 各 种 各 样 的损 失 可 能 。市 场 到 底 存 但 在 哪 些 风 险 ， 何 确 定 风 险 的大 小 ， 何 才 能 实 现 收 益 最 大化 如 如 和风 险最 小化 ， 来 都 是受 人关 注 的 焦 点 和 难 点 。 自从 １ ５ 历 ９ ２年 美 国 学 者 马 柯 威 茨 运 用 数 量 方 法 创 立 证 券 组 合 理 论 以 来 ， 场 市
统计学在金融领域的作用
统计学在金融领域的作用相关合集：统计学论文相关热搜：统计学统计学教学统计学应用正随着金融市场的繁荣与发展，以及统计学相关理论的不断进步和发展，统计学在金融领域中的应用越来越受到重视。
金融学作为立足于经济现象之上的一门学科，与统计学之间有着千丝万缕的联系。
随着金融工具的不断创新发展，金融市场的复杂程度也不断加深，越来越多的统计方法被运用到金融领域当中，金融统计学这一新兴边缘学科也由此应运而生。
统计学金融理论一、统计学的基本概况统计是认识客观世界数量规律的有力工具，无论是进行宏观的国民经济管理，还是进行微观的企业经营决策，都需要准确地把握有关经济运行的各类数量信息。
在科学技术飞速发展的今天，统计学广泛吸收和融合相关学科的新理论，不断开发应用新技术和新方法，深化和丰富了统计学传统领域的理论与方法，并拓展了新的领域。
在我国，社会主义市场经济体制的逐步建立，实践发展的需要对统计学提出了新的更多、更高的要求。
随着我国社会主义市场经济的成长和不断完善，统计学的潜在功能将得到更充分更完满的开掘。
(一)对系统性及系统复杂性的认识为统计学的未来发展增加了新的思路由于社会实践广度和深度迅速发展，以及科学技术的高度发展，人们对客观世界的系统性及系统的复杂性认识也更加全面和深入。
随着科学融合趋势的兴起，统计学的研究触角已经向新的领域延伸，新兴起了探索性数据的统计方法的研究。
研究的领域向复杂客观现象扩展。
21世纪统计学研究的重点将由确定性现象和随机现象转移到对复杂现象的研究。
如模糊现象、突变现象及混沌现象等新的领域。
可以这样说，复杂现象的研究给统计开辟了新的研究领域。
(二)定性与定量相结合的综合集成法将为统计分析方法的发展提供新的思路定性与定量相结合的综合集成方法是钱学森教授于1990年提出的。
这种方法的实质就是将科学理论、经验知识和专家判断相结合，提出经验性的假设，再用经验数据和资料以及模型对它的确实性进行检测，经过定量计算及反复对比，最后形成结论。
应用统计学毕业论文题目
应用统计学毕业论文题目应用统计学毕业论文题目统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，广泛应用于各个领域。
在应用统计学的毕业论文中，学生可以选择不同的主题来研究和探索。
本文将探讨一些可能的应用统计学毕业论文题目，并简要介绍每个主题的研究方向和方法。
一、消费者购买行为的统计分析消费者购买行为是市场营销领域的一个重要研究方向。
在这个主题下，学生可以通过统计分析来探索消费者的购买决策和行为模式。
例如，学生可以收集和分析消费者的购买数据，利用统计模型来预测他们的购买意愿和行为。
此外，学生还可以通过统计方法来研究不同因素对消费者购买行为的影响，如价格、品牌声誉和市场竞争等。
二、医疗数据分析与预测医疗领域是应用统计学的另一个重要领域。
学生可以选择研究医疗数据的分析和预测。
例如，学生可以通过统计方法来分析大规模医疗数据集，以了解不同疾病的发病率和传播趋势。
此外，学生还可以利用统计模型来预测患者的疾病风险和治疗效果，以帮助医生做出更准确的诊断和治疗决策。
三、金融市场的统计建模与分析金融市场是应用统计学的另一个重要领域。
学生可以选择研究金融市场的统计建模和分析。
例如，学生可以利用统计方法来分析股票、债券和期货市场的价格波动和交易量变化。
此外，学生还可以利用统计模型来预测金融市场的趋势和波动，以帮助投资者做出更明智的投资决策。
四、环境数据的统计分析与预测环境领域是应用统计学的另一个重要领域。
学生可以选择研究环境数据的统计分析和预测。
例如，学生可以通过统计方法来分析气象数据，以了解气候变化和天气预测的准确性。
此外，学生还可以利用统计模型来预测环境污染物的排放和传播趋势，以帮助政府和企业做出更有效的环境保护措施。
五、社会调查数据的统计分析与解释社会调查是应用统计学的一个重要方法。
学生可以选择研究社会调查数据的统计分析和解释。
例如，学生可以通过统计方法来分析调查数据，以了解不同人群的态度、行为和观点。
此外，学生还可以利用统计模型来解释调查数据的结果，以帮助政府和组织制定相关政策和决策。
统计学专业就业方向
统计学专业就业方向统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法，能熟练地运用计算机分析数据，能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
统计学专业的就业前景1数理统计数理统计是应用概率论的结果更深入地分析研究统计资料，通过观察某些现象的频率，以此来发现这些现象内在的规律，做出紧缺的判断和预测; 将这些研究的结果归纳整理，最后形成数学概型。
其就业方向：金融和保险部门; 市场调研、咨询及信息产业部门; 投资、证券及社会保障机构;高等院校、国家统计部门; 各类公司等。
2生物统计学生物统计学是一门探讨如何从事生物学实验研究的设计、取样、分析、资料整理与推论的科学。
很多学校把生物统计设置在公共健康学院(SPH,School of Public Health ) 里面。
其就业前景是：毕业生不管是硕士还是博士，都很好找工作。
博士生可以在大学做老师;可以在制药公司和生物科技公司做分析;有的毕业生也进入金融和保险行业;可以在医院或者科研机构工作。
3金融统计金融统计是央行和各金融机构统计部门对各项金融业务活动的情况和资料进行调查收集、整理和分析，提供统计信息和统计咨询意见，实行信息交流与共享，进行金融统计管理和监督等。
其就业方向：1.证券基金类2.银行类3.四大会所5.监管机构6.大型垄断国企7.保险类8.其他(投资公司，担保公司)。
4应用统计学应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。
其就业前景是：学生毕业后可以从事的包括数学家，统计学家，运筹分析人员，计算机程序员，教师，财政分析员，公司会计，证券分析员等职业。
统计学专业毕业生，国内和国外主要从事的职业：簿记员、会计和审计员出纳员证券、期货以及理财服务代理商文职人员精算师福利管理员预算分析成本估算数据库管理器财务经理投资分析师数学家数值分析薪资管理经理统计师。
统计学的标准差在股市的应用
统计学的标准差在股市的应用
标准差是一种表示分散程度的统计观念。
标准差已广泛运用在股票以及共同基金投资风险的衡量上，主要是根据基金净值于一段时间内波动的情况计算而来的。
一般而言，标准差愈大，表示净值的涨跌较剧烈，风险程度也较大。
实务的运作上，可进一步运用单位风险报酬率的概念，同时将报酬率的风险因素考虑在内。
所谓单位风险报酬率是指衡量投资人每承担一单位的风险，所能得到的报酬，以夏普指数最常为投资人运用。
证券行业工作中的高频交易与套利策略
证券行业工作中的高频交易与套利策略在证券行业中，高频交易（High-Frequency Trading，HFT）和套利策略成为了投资者研究和运用的重要工具。
通过利用快速而精确的交易执行与算法模型，高频交易和套利策略在最短时间内寻找并实现利润的机会。
本文将深入探讨证券行业工作中的高频交易与套利策略，以及其对市场与投资的影响。
一、高频交易（HFT）的定义与原理高频交易是指利用快速的计算机算法以及优化的网络连接，以微秒甚至更短的时间高速进行交易操作的一种交易策略。
其核心原理在于通过计算机与交易系统进行交互，并利用先进的算法模型，通过分析市场信息、价格波动等因素，迅速判断价格变动的趋势，并利用这些趋势进行快速的买入和卖出交易。
实质上，高频交易所依赖的技术包括高效的计算机软硬件、低延迟的交易网络以及先进的算法模型。
这些技术的应用使得高频交易能够以极短的时间内执行大量的交易，并在市场上迅速抓住价格的短暂波动，从而实现利润的最大化。
二、高频交易的优势和风险高频交易的优势主要体现在以下几个方面：1.快速执行：高频交易利用高速计算机和优化网络连接，能够在极短的时间内进行高频交易操作，迅速把握市场机会。
2.信息获取与分析：高频交易系统拥有强大的数据处理能力，可以及时、准确地获取与分析市场信息，对价格趋势进行预测，从而实现高效的交易决策。
3.流动性提供：高频交易者在市场中的大量交易行为实际上为市场的流动性做出了贡献，提高了市场的有效性和效率。
然而，高频交易同时也存在一些风险：1.系统风险：高频交易的执行依赖于复杂的计算机系统和网络连接，一旦系统出现故障或遭受攻击，可能导致交易延迟、失败或资金损失。
2.市场风险：尽管高频交易可以迅速获取信息并进行交易，但市场也会对高频交易者展开反制措施，导致某些机会消失或交易策略失效。
3.道德风险：高频交易的低延迟和大量交易行为可能引发道德风险，如操纵市场、干扰其他投资者等不当行为。
三、套利策略在高频交易中的运用高频交易与套利策略密不可分，其核心在于利用价格差异或者市场错误定价的机会，通过快速交易来获取套利利润。
两种证券的相关系数
两种证券的相关系数相关系数是用来衡量两个变量之间关系紧密程度的统计指标。
在证券市场中，相关系数常用于研究不同证券之间的相关性。
下面将介绍两种证券的相关系数，并按照列表划分详细说明。
一、A股市场和美股市场的相关系数1. 定义相关系数是用来衡量A股市场和美股市场之间价格走势的关联程度。
它的取值范围在-1和1之间，相关系数为1表示两个证券完全正相关，相关系数为-1表示两个证券完全负相关，相关系数为0表示两个证券之间没有线性关系。
2. 研究方法通过历史数据分析和统计学方法，可以计算出A股市场和美股市场的相关系数。
常用的计算方法有Pearson相关系数和Spearman相关系数。
Pearson相关系数适用于两个变量之间呈线性关系的情况，而Spearman相关系数则适用于两个变量之间呈单调关系的情况。
3. 相关系数的解读如果A股市场和美股市场的相关系数接近1，说明它们之间存在着较强的正相关关系，即它们的价格走势大致是同向变化的。
如果相关系数接近-1，说明它们之间存在着较强的负相关关系，即一个市场的价格上涨时，另一个市场的价格下跌。
如果相关系数接近0，说明它们之间没有明显的线性关系，即它们的价格走势不受对方市场的明显影响。
4. 影响因素A股市场和美股市场的相关系数受多种因素影响。
一方面，经济指标、政策变化、财务数据等因素对证券市场的影响是复杂而多变的，这些因素也会影响A股市场和美股市场之间的相关性。
另一方面，不同证券品种的相关系数也有所差异，比如股票与债券之间的相关系数通常较低，而股票与股指期货之间的相关系数较高。
5. 应用价值研究A股市场和美股市场的相关系数可以帮助投资者进行风险管理和资产配置。
如果两个市场之间相关性较高，投资者可以通过分散投资的方式降低风险，比如在A股市场和美股市场中购买不同类型的证券。
如果相关系数较低，投资者可以选择在价格波动性较大的市场中寻找较大的投资机会。
二、不同行业的股票之间的相关系数1. 定义不同行业的股票之间的相关系数是用来衡量同一市场中不同行业股票价格走势的关联程度。
期货交易的系统化与自动化实现
期货交易的系统化与自动化实现近年来，随着互联网技术的不断发展，期货交易市场也发生了翻天覆地的变化。
在这个快节奏、高效率的时代，期货交易的系统化与自动化已经逐渐成为了市场的趋势，并且已经深入到了期货交易的各个环节。
本文将探讨期货交易中的系统化与自动化实现，以及这种趋势背后的原因。
一、系统化交易的概念系统化交易是将人工干预风险控制过程、投资决策过程等逐渐由计算机程序自动化实现的交易方式。
系统化交易运用多种技术和模型来指导交易，如统计学、人工智能、机器学习等方法来辅助交易。
在期货交易市场上，交易者可以将一系列明确的交易规则和风险管理程序自动化地运行，在保证交易效率的同时控制风险。
二、自动化交易的概念自动化交易是指通过编写程序，在确定的交易规则和交易条件下，自动进行交易的方式。
相比手动交易，自动化交易有更高的交易效率和更少的交易错误率，而且可以同时进行多个品种的交易，显著提高了交易效率。
此外，自动化交易还可以精准地实时跟踪市场行情，根据实时数据自动调整交易策略，从而更好地控制风险。
三、期货交易的自动化与系统化在证券市场中，自动化交易已经被广泛应用，而在期货市场中，由于品种较多、交易流程更加复杂，自动化交易的应用还不够普及。
目前，大部分期货交易公司还是采用传统的交易方式，即人工操作，效率和精准度较低，而且容易出错。
但是期货交易市场和行业已经很明显地表明了朝着系统化和自动化交易的方向前进。
系统化交易可以帮助交易者更好地掌控风险，有效地规避人为交易错误，提高交易效率，优化交易资金管理。
自动化交易在保证交易效率的同时，还可以提高资金使用效率，有效降低交易成本。
四、实现自动化交易的必备条件要实现期货交易的自动化交易，必须具备以下三个条件：1. 交易规则明确：自动化交易需要依据具体的交易规则进行交易，因此需要有明确的交易规则作为依据。
2. 可靠的数据来源：自动化交易需要及时、准确地获取市场行情数据，而数据的质量直接影响到交易的效果和收益。
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统计学在证券期货市场中的应用摘要：本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：统计学证券市场期货市场Abstract：In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introduced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.Key Words：statistics securities markets futures markets一、序言我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。
仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。
这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。
市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。
自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。
证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。
一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。
如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。
在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。
年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。
证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。
随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。
能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。
他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。
本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。
1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。
定价公式成为整个市场运转的基础。
这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。
由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误。
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。
据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。
借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。
三者结合起来，就是力量。
数学给经济界带来新的视角，新的观念。
抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。
二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。
没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。
市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。
自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。
它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。
通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。
风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。
在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现代投资学中的主流工具。
由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。
数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。
金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。
早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。
后来的事实果然如此。
这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。
只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。
在金融领域也不例外。
定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。
有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。
虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。
由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现代投资决策的要求相去甚远。
对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。
用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。
其主要表现在：1结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。
统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。
现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。
谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。
随着统计和数学工具的推广应用，一门新兴的边缘科学——金融统计学应运而生。
美国芝加哥大学、哥伦比亚大学、纽约大学和英国利兹大学先后确定了金融统计的硕士和本科生的培养计划。
我国近几年来，像中国科技大学、南开大学和山东大学建立了统计金融系，去年北京大学相继成立了金融数学与金融工程管理中心、金融数学系；像北方工业大学统计学专业等建立的证券期货模拟实验室的也有很多家；开设相关专业的就更多了。
总之，统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。
读者从本专题所讲的内容也将会有更深入和全面的了解。
后面我们将结合我国证券期货交易的实际，介绍统计方法在证券期货市场的一些基础应用(包括我们的部分研究成果)，如证券期货交易的统计指标体系；证券指数；投资组合；上市公司财物报表的统计分析与选股；证券期货价格走势预测(主要是技术分析)等。
二、股票价格指数(上)中央电台午间新闻30分指导沪深股票行情时，首先报导上证综合指数开盘是多少，前市收盘是多少；深证成份指数开盘是多少，前市收盘是多少等。
综合指数，成份指数是什么，它有何意义，本文就来回答这些问题。
为此，我们先从股票价格指数的基础知识谈起。
股票价格指数(以下有时简称股价指数)是我们统计学里指数中的一种。
它反映一定时期内某一证券市场上股票价格的综合变动方向和程度的动态相对数。
由于政治经济，市场及心理等各种因素的影响，每种股票的价格均处于不断变动之中；而市场上每时每刻都有许多股票在进行交易。
为了从众多个别股票纷繁复杂的价格变动中判断和把握整个股票市场的价格变动水平与变动趋势，美国道.琼斯公司的创始人之一查尔斯.亨利.道第一个提出了平均股票价格指数作为衡量尺度，这就是久负盛名的道.琼斯平均股价指数。