趋势分析模型的设计方法主要包括以下几个步骤：
1. 收集并整理数据趋势分析的第一步是要收集有关金融市场的历史数据，包括股票价格、交易量、财务报表等等，这些数据可以从政府公开数据源或专业金融数据供应商中获得。然后将这些数据整理成有序的时间序列数据，以便实现数据分析和趋势预测。
2. 对数据进行分析趋势分析模型的核心是对历史数据进行分析，寻找数据的趋势。通常采用的方法是时间序列分析，将数据转化为一系列时间点上的数值。时间序列分析可以采用统计方法或机器学习方法，如移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。
3. 构建预测模型趋势分析模型的下一步是根据分析结果构建预测模型。预测模型旨在确定市场的未来走势，以便投资者作出明智的投资决策。常用的预测模型包括线性回归模型、神经网络模型和时间序列模型等。
4. 验证模型并调整参数为了检验模型的有效性和可靠性，需要将其应用到历史数据上，看看模型的预测结果与实际情况的偏差大小。如果模型预测结果与实际相符，则可以应用到未来市场趋势的预测中。
5. 实际应用并持续优化趋势分析模型需要不断更新和优化，以适应市场的变化和实时信息的更新。从构建预测模型到最终应用该模型，这个过程需要持续多次迭代和调整，以实现金融市场预测的最优模型。
因此，趋势分析模型的设计方法财务建模对于金融市场的投资决策具有重要意义。如果你正在进行投资，建议你采用趋势分析模型进行股市预测。