1、对单支股票走势、收益的预侧
现以上海A股精伦电子的股价时间序列为例(原始资料如表1)，应用马尔可夫链对股价分别进行中短期和长期预测分析，这里不妨将时间序列的单位以天记。

表1:上海A股精伦电子2002年6月13日一7月17日23个交易日的收盘价格资料
将表1中这23个收盘价格划分成4个价格区间(由低到高每区间1.5个价格单位)，得到区间状态为:
S1：(26.00以下)、S2：(26.00--27.50)、S3：(27.50--28.00)、S4：(28.00及以上)。

则到达个区间的频数分别为5, 3, 9, 6。

综合这些资料于是得到这23个交易日的收盘价格状态转移情况如表2，
由此得到各状态之间的转移概率和转移概率矩阵:
表1知，第23个交易日的收盘价格是27.53(即为k状态区间)，所以用马尔可夫链进行预测时初始状态向量，P(0) =( 0,0,1,0)，第24, 25日的收盘价格状态向量分别为即
P(1)=P(0)P=(0,0.125,0.625,0.25);
P(2)=P(1)P=(0.042,0.078,0.451,0.323)
预测这两日的收盘价格处于k状态区间的概率最大，与实际情况27.21和27.39一致.
随着交易日的增加，即n足够大时，只要状态转移概率不变(即稳定条件)，则状态向量趋向于一个和初始状态无关的值，并稳定下来.按马尔可夫系统平稳定条件，可得一个线性方程组:
解得的数值即为较长时间后股价处于各区间的平稳分布。

对照资料可以看出，由上述公式计算出的各收盘价格状态区间基本上是准确的。

2、用马氏链对沪市的走势进行预铡及相应分析
我们利用沪市1998年1月5日至2001年11月2日的上证综合指数每周收盘资料，将上证指数划分为六个区间，即六种状态:区间1(1000点一1300点);区间2 (1300点一1600点);区间3 (1600点一1800点):区间4 (1800点~2000点);区间 5 (2000点~2200点);区间6 (2200点以上)。

即可得到上证综合指数以周为单位的转移概率矩阵
因为11月2日上证综合指数周收盘为1691点，处于状态3，所以在对沪市进行预测时，初始状态向量P(0)=(0,0,1,0,0,0)，然后按上例中的马尔可夫方法进行中短期和长期预测分析。

通过对比可以发现，马尔可夫链对整个证券市场的预测结果是比较准确的，而且长期预测所得的结论与股票价格根本上是由股票内在投资价值决定的这一基本原理也是惊人的一致。