对股票价格波动的研究
摘要
本文研究了股票价格波动的问题，根据查阅的资料，运用MATLAB 拟合并构建艾略特波浪模型研究了股票价格的涨跌的周期性问题，运用层次分析法分析了题目所给因素对股票价格波动的影响，而后选取了几支股票并分析其各种特征，最后根据前文给出入股市者提出了建议。
针对问题一，选取上证指数作为分析对象，在网上查阅并统计了上证指数的历史数据，分析其各种指数， 用MATLAB 对开收盘价进行拟合，根据其大致趋势，查阅资料后，构建了艾略特波浪模型，并根据模型分析了股票价格涨跌的周期性问题。经检验，该模型是合理的。
针对问题二，经过分析，我们了解到股票价格的涨跌受到许多因素的影响，如国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理等。采用线性回归模型，通过SPSS 分别判断股票价格与国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理关系。因此我们得到线性函数关系式：
4321852x 00.2210.845-1.033 ++=x x x y ，即股票价格与上述因素均成线性关系。 针对问题三，在上海证券交易所各种股票中选取了5支股票，并查阅了其历史数据，通过Excel 绘制成折线图，用MATLAB 进行拟合，通过拟合结果计算其周期，波幅，并运用问题二的结果对影响这5支股票价格的因素进行了分析。
针对问题四，我们根据以上三个问题的结果，以及我们对股市的了解，给新入市交易的交易者提供了一些建议。
最后，我们总结了模型的优缺点，并提出了改进方法并对这些模型进行了推广和应用。
关键词： 上证指数 MATLAB 拟合 艾略特波浪 SPSS
一、问题的重述
1.1 问题重述
人们对股票市场进行了深入的研究，认为股票的价格是随机波动的，这种随机波动是有规律的，而规律是变化的。纵观股票市场的走势，价格总是呈现剧烈的波动，交替出现波峰波谷、往来反复的特性。比如上海证券交易所的上证指数从2005年6月6日的998点一直上升到2007年10月16日的6124点形成波峰，之后一路下跌到2008年10月28日的1664点之后才转入上升，形成波谷。股票价格呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势。
一、试建立数学模型讨论股票价格的涨跌的周期性问题，可以选择中国证券市场任何一种股票价格指数（如上证指数、深证成指、创业板指，中证50等）进行讨论。
二、研究表明，股票价格的涨跌受到许多因素的影响，如国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理等。试建立数学模型分析上述因素对股票价格波动的影响。
三、传统经济学认为：商品的价格围绕价值波动。试抽取5支上海证券交易所或深圳证券交易所的股票，结合一、二两问，建立数学模型讨论这种波动，比如价值、波幅、周期、影响波动的因素等。
四、根据上述研究，写一篇短文，给新入市交易的交易者提供建议。
1.2 问题分析
1、问题一的分析
题目要求建立数学模型讨论股票价格的涨跌的周期性问题。根据题目要求，选取一种股票指数，网上查阅该股票指数的历史数据，并做图分析，建立模型，讨论其周期性问题并检验。
2、问题二的分析
题目要求建立数学模型分析国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理等因素对股票价格波动的影响。通过分析可以确定股票价格为因变量，其他因素为自变量，运用回归分析法确定这些因素与股票价格之间的关系。
3、问题三的分析
题目要求抽取5支上海证券交易所或深圳证券交易所的股票，结合一、二两问，建立数学模型讨论这种波动。通过查阅资料，选取5支股票，建立模型，讨论价格波动，波动的波幅、周期、影响波动的因素。
4、问题四的分析
题目要求根据上述研究，写一篇短文，给新入市交易的交易者提供建议。根据以上问题结果以及自己对股市的了解，给新入市交易的交易者提供建议。
1.3 背景分析
股票市场素有经济晴雨表之称，一方面表明宏观经济走向决定股市，另一方面表明，股票是宏观经济的先行指标。从我国股票本身的市场来看，自成立之日起，这几十年来，我国股市一直处于剧烈的波动状态。特别是前10年的时间里，
沪、深股市都是大熊市，每年的股市指数都不断创出新的最低点。2001年的股市最低点是1514点；2002年最低的股市指数是1339点，而2003年的股市最低点至1307点；到了2004年，股市最低点被刷新为“1300点以下”，一直狂跌到1259点；而2005年开年之后，股市就出现了“一泻千里”的态势，6月份，股市创出了近九年来的最低点，998点！在这样的背景下，分析股市周期性，预测股票价格，讨论影响股价波动的因素，是大家最最关切和热门的话题。
三、 模型的假设与符号说明
(一) 模型假设
1、假设所选上海证券交易所各种股票指数的历史数据均真实可靠。
2、 假设上证指数中涨跌幅、成交量及成交金额等因素对上证指数收盘价的变化没有影响。
3、 假设在被选为预测期内的一段时间内，影响上证指数变化的因素没有变化。
4、 假设讨论某一因素对上证指数影响时，其他因素保持不变。
(二) 符号说明
详细符号说明见表1
表1 符号说明表
符号 说明
P
目标层 i C
准则层 A 成对比较矩阵 y 收盘价 x
时间 i x 影响因素 CI
一致性指标 RI
随机一致性指标 CR
一致性比率指标
特征值 W
权重
四、 模型的分析、建立与求解
4.1 问题一
4.1.1 问题一的分析
问题一中我们可以对上海证券综合指数历史数据从2005年1月31日（新上证指数发布日期）到2014年12月31日以每月月底收盘价为基数对上证综指进行分析，用Excel软件做出相关数据的月度图像，从宏观上观察该图像的相关性质，然后用MATLAB软件对上证指数每月月底收盘价进行数据拟合，得出一个高次多项式函数，对该函数进行数据分析，基于数据分析结果得出上证指数的相关分布特征，根据其特征建立模型并检验。
4.1.2 模型的建立与求解
中国财经网中查找了2005年-2014年的上证指数(详细数据见附录我们在[]1
一)，并在这些数据中选取了开盘收盘价、跌涨幅用Excel绘制了折线图，如图1和图2所示：
图1 2005年-2014年上证指数开(收)盘价折线图
图2 2015年-2014年上证指数涨跌幅折线图
图1中两条曲线分别描述了上证指数开盘，收盘时的趋势，由于数据为按月数据，所以此曲线只显示粗略的情况，但我们仍可以从此得到很多信息。
(1)上证指数曲线按波浪形态变化。 (2)2005 到 2007 年，上证指数持续攀升，整体股价运行在上升通道，呈现牛 市的特征。
(3)2007 到 2008 年，上证指数下降，整体股价运行在下降通道。 (4)2008 到 2014年，上证指数波动变化，波动持续时间较长。 (5）2014年开始,分析上证指数的趋势将要开始增长开始下一个周期，上证指数开始呈现上涨趋势。
由图1和图2我们可以得到上证指数月底开盘与收盘价的历史数据的宏观概况，我们发现数据的随机性和波动性较为明显，但幅度又都在一定的范围内。数据的峰值较为明显，总体走向趋向缓和。再加上数据数量的有限性和区间的确定性，便于用数学软件对该图像数据进行曲线拟合，进而分析其性质。我们选取开盘价和收盘价的部分数据用MATLAB 进行拟合，拟合图像如图3和图4所示：
10
20
30
40
50
60
70
1000
150020002500300035004000450050005500
6000Linear regression estimate
图3 MATLAB 对开盘价格的拟合图像
经过逐渐提高最高次数进行对比, 发现五次曲线拟合的效果最好, 从而取拟合的曲线方程为五次拟合曲线。由MATLAB 拟合开盘曲线得到结果为：
coef =
1.0e+003 *
-0.00019324 0.0330 -1.7921 35.5868 -73.5246 1262.2
即拟合曲线为：
2
.12625246.735868.357921.10330.000019324.02345+-+-+-=x x x x x y
10
20
30
40
50
60
70
1000
150020002500300035004000450050005500
6000Linear regression estimate
图4 MATLAB 对收盘价格的拟合图像
经过逐渐提高最高次数进行对比, 同样五次曲线拟合的效果最好, 从而取拟合的曲线方程为五次拟合曲线。由MATLAB 拟合收盘曲线得到结果为：
coef = 1.0e+003 *
-0.00019225 0.0320 -1.7922 35.5819 -73.5878 1014.8
即拟合曲线为：
54320.000192250.0320 1.792235.581973.58781014.8y x x x x x =-+-+-+ 通过对该曲线进行求导, 得出：
当 1.1276,23.4534,46.6388,62.0680x = 时, '0y =，此时 y 取得极值。再对（0,69）区间内的数据进行分析可得表2。
表2 拟合数据区间分析 x
y
'y
(0,1.1276) 单调递减 - 1.1276
极小值 0 (1.1276,23.4534)
单调递增 + 23.4534
极大值 0 (23.4534,46.6388)
单调递减 - 46.6388
极小值 0 (46.6388,62.0680)
单调递增
+
62.0680 极大值0
(62.0680,69) 单调递减-
对上证指数每月收盘价进行按时间段进行高次曲线拟合后，由表2我们发现其数据特征一定程度上符合拟合函数的一些极值，单调区间的单调性，单调性变化率等一些性质，可以看出，股票价格呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势。
在条件要求不是苛刻的情况下，我们可以模糊地用拟合函数的性质来对上证指数的开(收)盘价进行分析和预测。
由图1-4可以看出，无论是图1和图2还是拟合曲线图3和图4均呈波浪状，我们查阅资料可知道，该波浪符合艾略特波浪。
图5 艾略特波浪模型
艾略特波浪理论基本要点[]3：
①一个完整的循环包括八个波浪，五上三落。
②波浪可合并为高一级的浪，亦可以再分割为低一级的小浪。
③.跟随主流行走的波浪可以分割为低一级的五个小浪。
④1、3、5三个波浪中，第3浪不可以是最短的一个波浪。
⑤假如三个推动浪中的任何一个浪成为延伸浪，其余两个波浪的运行时间及幅度会趋一致。
⑥.调整浪通常以三个浪的形态运行。
⑦黄金分割率理论奇异数字组合是波浪理论的数据基础。
⑧经常遇见的回吐比率为0.382、0.5及0.618。
⑨第四浪的底不可以低于第一浪的顶。
⑩艾略特波段理论包括三部分：型态、比率及时间，其重要性以排行先后为序。
?艾略特波段理论主要反映群众心理。越多人参与的市场，其准确性越高。
艾略特波浪理论基本特点：
（1）股价指数的上升和下跌将会交替进行；
（2）推动浪和调整浪是价格波动两个最基本型态，而推动浪（即与大市走向一致的波浪）可以再分割成五个小浪，一般用第1浪、第2浪、第3浪、第4浪、第5浪来表示，调整浪也可以划分成三个小浪，通常用A浪、B浪、C浪表示。
（3）在上述八个波浪（五上三落）完毕之后，一个循环即告完成，走势将进入下一个八波浪循环；
（4）时间的长短不会改变波浪的形态，因为市场仍会依照其基本型态发展。波浪可以拉长，也可以缩细，但其基本型态永恒不变。
总之，波浪理论可以用一句话来概括：即"八浪循环"
图1的两条曲线恰与艾略特波浪理论的经典 8 浪模型相契合，本文发现了上证指数呈波浪形态变化的趋势，与艾略特波浪理论相契合，由此本文以艾略特波浪理论为出发点，对发现的规律进一步研究。
第一大循环浪：2006-07-28最低(083.3)至2007-10-31最高(5956.34),共运行305个交易日。
表3 第一大循环浪中的子循环浪
时间段交易日个数
第一子循环浪 2006-07-28至2006-10-30 62
第二子循环浪 2006-10-31至2007-01-30 63
第三子循环浪 2007-01-31至2007-04-30 59
第四子循环浪 2007-05-01至2007-07-30 60
第五子循环浪 2007-07-31至2007-10-31 61 第二大循环浪:2007-11-01至2008-04-18最低点(3094.67)，共运行247个交易周日。
表4 第二大循环浪中的A BC 三浪
时间段交易日个数
A浪2007-11-01至2007-11-28 28
B浪2007-11-29至2008-04-30 31
C浪2008-05-01至2008-11-04 55
4.1.3模型检验
根据分析艾略特波浪模型，我们可以知道2014年9月30日至2015年上证指数的收盘价开始一个新的周期，初始将呈现上增的趋势。
从中国财经网中我们查阅到2015年1月5日-4月5日的上证指数的数据如附录三所示，并根据这些数据用Excel作图，如图6所示：
图6 2015年1月5日至4月05日收盘价的折线图
根据图6可以看出，上证指数收盘价成上升趋势，与艾略特波浪模型得到的结果一致，说明我们的分析结果是合理的，由此可以确定我们建立的艾略特模型是合理的。 4.2 问题二
4.2.1 问题二的分析
研究表明，股票价格的涨跌受到许多因素的影响，题目中给出一些因素，国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理。我们查阅资料并通过回归分析，运用SPSS 分别判断了股票价格与国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理的关系，从而得出这些因素是怎样影响股价波动。 4.2.2 模型的建立与求解
通过对题目的分析和查阅资料，我们得知国家的政策（经济、财经等）主要通过货币供应量、国家宏观经济状况主要通过GDP 、上市公司经营情况主要通过利润、交易者的交易行为、心理主要通过存款利率来影响股票价格，因此我们可以用这些变量来代换。我们通过查阅资料得到详细数据如表5：
表5 影响因素数据
时间 股票价格(元) 存款利率(%) GDP(元) 货币供应量(元) 利润(元) 42183 14.86 0.02 140667 1333375.36 1158500 42135 16.66 0.0225 140667 1307357.63 7865900 42064 13.86 0.025 128212.7 1275332.78 562900 41965 10.8 0.0275 150864.3 1208605.95 1980200 41434 19.73 0.0285 129162.37 1054403.69 753100 41276 19.45 0.0295 118862.08 992129.25 1340300 41096 15.04 0.03 125738.46 919072.4 1023700 41068 23.08 0.0325 119531.12 924991.2 676100 40731 22.98 0.035 109008.57 772923.65 473113.8 40639 16.3 0.0325 109008.57 757384.56 240219.9 40583 14.66 0.03 97479.54 736130.86 236785 40538 9.12 0.0275 128886.06 725851.79 624653.7 40471 14.99 0.025 97747.91 699776.74 471821.2
根据表5的数据，我们采用回归分析，通过spss 分别判断股票价格与国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理的关系。
设y 为股票价格，1x 为国家的政策（经济、财经等），2x 为国家宏观经济状况，3x 为上市公司经营情况，4x 为交易者的交易行为、心理。以y 为因变量，1x 2x 3x 4x 分别为自变量，假设y 与1x 2x 3x 4x 都分别成线性关系，如图：
图7 y与
x的线性拟合关系
1
由图7可知，股票价格与国家的政策（经济、财经等）呈线性关系。
图8 y与
x的线性拟合关系
2
由图8可知，股票价格与国家宏观经济状况呈线性关系。
图9 y 与3x 的线性拟合关系
由图9可知，股票价格与上市公司经营情况呈线性关系。
图10 y 与4x 的线性拟合关系
由图10可知，股票价格与交易者的交易行为、心理呈线性关系。
如上图我们得到y 与1x 2x 3x 4x 成线性关系，所以，我们设方程为4321dx +++=cx bx ax y ，然后我们用SPSS 软件确定该方程的系数
图11 SPSS 确定该方程的系数
因此我们股票价格与国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理得到线性函数关系式：
4321852x 00.2210.845-1.033 ++=x x x y 所以，股票价格与国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理为线性关系。 4.3 问题三
4.3.1 问题三的分析
商品的价格围绕价值波动。我们抽取了5支上海证券交易所的股票：中国石油、工商银行、农业银行、中国银行、中国人寿(数据见附录四）。结合一、二两问，建立数学模型讨论这些股票的价格波动、股票指数的波幅、周期、影响股票指数波动的因素。 4.3.2 模型的建立与求解
我们在上海证券交易所查找了一些股票对应的代码，如图12：
图12 上海证券交易所股票指数类型和代码
抽取了5支上海证券交易所的股票：中国石油、工商银行、农业银行、中国银行、中国人寿。并根据代码在网易财经网查找了这5只股票在2015年1月3日至2015年8月21日的历史数据(见附录四)，根据这些数据，用Excel绘制了折线图，并结合一、二问的模型对其价格波动、周期、波幅、影响价格的因素做了简单分析。下面，我们将分析一下中国石油各方面的特点。
图13 中国石油开（收）盘价格图
图14 中国石油振幅图
020406080100120140160
9
10
11
12
13
14
15
中国石油收盘价线性拟合
图15 中国石油收盘价拟合
对中国石油收盘价进行拟合，得到结果为： coef =
0.000022 -0.000023 0.000011 -0.0022 0.0811 3.9185 即拟合方程为:
9185.30811.00022.0000011.0000023.0000022.0y 2345++-+-=x x x x x 通过图13 -图15 可以得到中国人寿股票价格波动上升-下跌的小周期约为49天，平均振幅约为4.69%.
图16 工商银行开（收）盘价图
图17 工商银行振幅图
020406080100120140160
4.2
4.44.64.85
5.25.45.65.8
6工商银行收盘价拟合图
图18 工商银行收盘价拟合
对工商银行收盘价进行拟合，得到结果为： coef =
0.000011 -0.000043 0.000065 -0.0008 0.0388 4.5023
即拟合方程为：
4.50233880.00800.0650000.0340000.0110000.0y 2345++-+-=x x x x x
由图16-图18可以看出，工商银行在2015年的开收盘价呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势，一个上升-下跌的小周期约为61天。平均振幅约为3.24%。
图19 农业银行（收）盘价图
图20 农业银行振幅图
020406080100120140160
3
3.2
3.4
3.6
3.8
4
4.2
4.4
农业银行收盘价线性拟合
图21 农业银行收盘价拟合曲线
对农业银行收盘价进行拟合，得到结果为： coef =
0.000023 -0.000031 0.000066 -0.0005 0.0227 3.2833 即拟合方程为:
2833.32270.00500.0660000.030000.0300002.0y 2345++-+-=x x x x x 由图19-图21可以看出，农业银行在2015年的开收盘价呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势，一个上升-下跌的小周期约为39交易日。平均振幅约为3.34%。
图22 中国银行开（收）盘价图
图23 中国银行振幅图
20
40
60
80
100
120
140
160
3.63.84
4.24.44.64.85
5.25.45.6中国银行收盘价拟合图
图24 中国银行收盘价拟合
对中国银行收盘价进行拟合，得到结果为： coef =
0.000022 -0.000023 0.000011 -0.0022 0.0811 3.9185
即拟合方程为：
9185.30811.00022.0000011.0000023.0000022.0y 2345++-+-=x x x x x
由图18-图20可以看出，农业银行在2015年的开收盘价呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势，一个上升-下跌的小周期约为34交易日。平均振幅约为4.23%。
图25 中国人寿开（收）盘价图
图26 中国人寿振幅图
20
40
60
80
100
120
140
160
2224262830323436384042中国人寿收盘价线性拟合
图27 中国人寿收盘价拟合
对中国人寿收盘价进行拟合，得到结果为： coef =
-0.000011 0.000015 -0.0001 0.0066 0.0702 26.4373
即拟合方程为：26.4373
7020.06600.000011.0-150000.0110000.0-y 2345++-+=x x x x x 由图25-图27可以看出，农业银行在2015年的开收盘价呈现上升-下跌-上
升-下跌的周期循环走势，一个上升-下跌的小周期约为24交易日。平均振幅约为5.19%。
影响因素：我们选取的5支股票均为国有企业的上市公司股票，因此国家的政策（经济、财经等）对其影响是非常明显的，上市公司的经营状况影对其股票价格也有较明显响，而交易者对国有企业的信任，交易者的行为、心理影响并不明显。 4.4问题四
根据以上三个问题，我们可以大致了解到上海证券交易所的几只股票的各种根据这些结果给新入市交易的交易者写了一份建议书。
建议书
新股民容易走进炒股的误区，第一误区，就是短线交易追求高收益，结果是手续大增，受益了了。第二个误区：追涨杀跌。第三个误区：专家说的都是对的，第四个误区：利好就应该涨，利空就该出。匆忙决定，不计成本交易。第五个误区：总想一夜暴富，不计风险。
股票价格呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势，并且国家的政策(经
（文件名用“学号.姓名.个股分析报告”来命名后，统一交到班长那里，汇总之后交给 我。） （你要分析的股票名称）股票分析报告 院系： 班级： 姓名： 学号： 指导教师： 日期：
大盘分析： 对大盘（上证指数、深证指数）进行技术分析，看其是处于上升周期还是处于下降的周期。 技术分析（附图分析指数的月线（mo）、周线(w)及日线(D)的各项相关技术指标，分析指数的长、中、短期的趋势，并提出你的分析观点，认为大盘是处于上升周期还是处于下降的周期。） ①均线分析（多头排列还是空头排列，是金叉还是死叉，是金三角还是黑三角） ②趋势分析（在月线（mo）、周线(w)及日线(D)上画出趋势线分析其长、中、短期的趋势） ③量价分析（是价升量增、还是价跌量减的正常走势，还是说出现了量价背离的情况） ④形态分析（W底、头肩底、圆形底、V形底） ⑤技术指标分析（主要通过以下几个方面来进行分析：⑴指标的背离 (2) 指标的交叉(3) 指标的取值(4) 指标的形态(5) 指标的转折(6) 指标的盲点） 1基本面分析 1.1宏观经济分析 1.1.1国内外经济宏观形势分析： 国内外宏观经济的当前形势 1.1.2国家金融政策分析： 利率方面货币方面公开市场操作方面总体方面是宽松的货币政策还是
紧缩的货币政策 1.2行业分析（在通达信行情分析软件里面进入个股分析界面后按F10）就可以知道该公司的经营范围及行业分析的相关内容，也可到东方财富网和和讯网去了解相关内容。) 1.2.1行业目前状况分析 1.2.2行业地位分析 行业分析是为了找出拟投资公司在所处行业中的地位。看其是否属于领导企业、是否有影响力、有没有竞争力等。 1.2.3行业发展可增长性分析 1.3公司分析（在通达信行情分析软件里面进入个股分析界面后按F10）就可以知道该公司的经营范围及行业分析的相关内容，也可到东方财富网和和讯网去了解相关内容。) 1.3.1公司简介 所属板块 经营范围 公司概况 1.3.2公司基本素质分析 （一）经营能力分析 （二）经理层素质
＜股市趋势技术分析＞读书笔记和理解 此书出版时间极早，但在今天还一直被奉为精典。 第一章交易及投资的技术分析方法 股票市场对正确理解的读者，其回报是巨大的；而对那些粗心的、麻痹的或者不幸的投资者，其惩罚也是灾难性。 技术分析是记录（通常用图形方式）某一股票或指数的实际交易过程，并从中推判出今后可能的发展趋势的科学。 价格以一定的趋势演进，而这一趋势将一直延续下去，直到发生新的事情从而改变了供求平衡，并且这一改变通常由市场行为本身体现出来。 第二章图表 图表是技术分析师的工作工具。图表可以是月图、周图、日图、小时图和即时交易图、点数图等。当然，在作者那个时代，图大多需要自己绘制，而现在，计算机可以帮我们轻松实现这些图表，只要需要。 关于比例类型。作者着重推荐了半对数坐标图。 对其效果在华尔街有句话，“图表并没有任何错－－－问题是图表分析者”。这从另一侧表明了事情的本质，重要的不是图表本身，而是对图表的领会。 第三章道氏理论 道氏理论被尊为技术研究的鼻祖。 基本要点： 1、平均指数包容消化一切，因为它反映了无数投资者的综合市场行为，包括那些有远见力的以及消息最灵通人士。 2、三种趋势－－“市场”一词意味着股票价格在总体上以趋势演进，而最重要的是主要趋势，即基本趋势。它们大规模的上下运动，通常持续一年或更多时间，并导致股价增会下 或贬值20%以上。基本趋势在其演进过程中穿插着与其方向相反的次等趋势－－当基本趋势暂时推进过头时所发生的回撤或调整（次等趋势与被间断的基本趋势一同被划为中等趋势－－这是在接下来的讨论中用到的一个很有用的术语）。最后，次等趋势由小趋势或者每日的波动组成，而这并不是十分重要的。 3、基本趋势。大规模的、总体上的上下运动，通常持续一年或可能数年之久。只要每一个后续价位弹升比前一个弹升达到更高的水平，而每一个次等回撤的低点均比上一个回撤 高，这一基本趋势就是上升趋势，称为牛市。相反，每一个中等下跌都将价格压到逐渐低的水平，这一基本趋势则是下降趋势，并可称之为熊市。 正常情况下，基本趋势是三种趋势中真正长线投资者所关注的唯一趋势。 4、次等趋势。这是价格在其沿着基本趋势方向演进中产生的重要回撤。它们可以是在一个牛市中发生的中等规模的下跌或回调，也可以是在一个熊市中发生的中等规模的上涨或反 弹。正常情况下，它们持续三周到数月不等，但很少再长。在一般情况下，价格回撤或反弹到基本趋势方向推进幅度的1/3到2/3。 从而，我们有两个标准用以识别次等趋势。任何与基本趋势方向相反、持续至少三个星期并且回撤上一个沿基本趋势方向上价格推进净距离（从上一个次等趋势的末端到本次开始，略去小幅波动部分）至少1/3幅度的价格运动，即可认为是中等规模的次等趋势。尽管这样，次等趋势经常令人捉摸不透。 5、小趋势。它们非常简短，很少持续三周，一般小于6天。从道氏理论的角度看，它们本身并无多大意义，但它们合起来构成中等趋势。 我们用大海的运动与股市的运动进行对比。主要趋势就像浪潮。我们可以把牛市比喻为一个涌来的浪潮，它将水面一步步在向海岸推动，直到最后达到一个水位高点并开始反转。接下来的则是落潮或退潮，可以比作熊市。但是，无论是涨潮还是退潮的时候，波浪都一直在涌动，不断冲击海岸并撤退。在涨潮过程中，每个连续的波浪都较其前浪达到更高的水平，而其回撤时，都不比其前次回撤低。在落潮过程中，每一个连续的波浪上涨时均比其前浪达到的水位低一点，而在其回撤时均比其前浪离开海岸更远一点。这些波浪就是中等趋势－
DDE是大智慧LeveL-2 DDE决策系统的简称，包括DDX，DDY，DDZ 等指标。 DDX（大单动向指标）： 大单动向是基于大智慧Level-2的逐单分析功能，是一个短中线兼顾的技术指标。委托单的大小，反映不同资金能力的投资者的交易方向，我们称之为DDX DDX表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值)，红柱表示大单买入量较大，绿柱表示大单卖出量较大，DDX1是大单买入净量60日(参数p1)平滑累加值占流通盘比例，DDX2和DDX3是其5日(参数p2)和10日(参数p3)移动平均线 (1)如果当日红绿柱线为红色表示当日大单买入量较大，反之如果当日红绿柱线为绿色表示大单卖出较多 (2)3线持续向上主力买入积极，股价有持续的上涨动力 (3)3线持续向下表示主力持续卖出 (4)可以在动态显示牌中对DDX由大到小排序，这个代表就是当日大资金买入比例的排序，排行靠前的股票往往具有短线爆发力 DDY（涨跌动因指标）： 涨跌动因指标基于大智慧新一代的逐单分析，逐单分析是对交易委托单的分析,涨跌动因是每日卖出单数和买入单数差的累计值。委托单的数量，他反映了交易参与者的众寡，我们称之为DDY DDY红绿柱线是每日卖出单数和买入单数的差占持仓人数的比例(估算
值)，DDY1是单数差的60日平滑累加值(参数P1可调)，DDY2是DDY1的5日和10日均线 如果当日红绿柱线为红色表示当日单数差为正，大单买入较多，反之如果当日红绿柱线为绿色表示当日单数差为负，大单卖出较多.可以在动态显示牌中对DDY由大到小排序选出短线强势股。排序靠前的股票代表当日出货散户比例最大的股票，这个值一方面可以和DDX相互验证，另一方面可以发现主力悄悄建仓的股票. 用法: (1) 如果当日红绿柱线为红色表示当日单数差为正，大单买入较多，反之如果当日红绿柱线为绿色表示当日单数差为负，大单卖出较多。(3) 3线持续向上则表示筹码在持续向少数人转移，有主力资金收集，股价有持续的上涨动力。 (4) 股价上涨3线却向下，表明是游资短线和散户行情，一般不具备长期的上涨动力。 (5) DDY指标要在一个较长的周期内观察，如果一段时间3线持续向上，那么每次股价回调就是买入良机。相反如果上涨时3线持续向下，那么短线超买就是减仓良机。 (6) 一般的,在0轴以上说明长期的累积值是趋向搜集，0轴以下说明长期的累积值是派发。 (7) DDY指标具有极大的超前性，因为筹码的收集和派发都有一个过程。股价尽管还沿着原来的趋势运行，但筹码转移的方向已经逆转。 (8)可以在动态显示牌中对DDY由大到小排序选出短线强势股。排序
股票价格波动的研究 I、问题重述 股票市场已经成为中国市场经济体系重要组成部分，股票市场能否健康发展是中国经济稳定发展的重要基础。股票市场在资源配置、信息传导等方面一直发挥着其独特的作用，具有重要的研究意义。 人们对股票市场进行了深入的研究，认为，股票的价格是随机波动的，这种随机波动是有规律的，而规律是变化的。纵观股票市场的走势，价格总是呈现剧烈的波动，交替出现波峰波谷、往来反复的特性。比如上海证券交易所的上证指数从2005年6月6日的998点一直上升到2007年10月16日的6124点形成波峰，之后一路下跌到2008年10月28日的1664点之后才转入上升，形成波谷。股票价格呈现上升-下跌-上升-下跌的周期循环走势。 一、试建立数学模型讨论股票价格的涨跌的周期性问题，可以选择中国证券市场任何一种股票价格指数（如上证指数、深证成指、创业板指，中证50等）进行讨论。 二、研究表明，股票价格的涨跌受到许多因素的影响，比如国家的政策（经济、财经等）、国家宏观经济状况、上市公司经营情况、交易者的交易行为、心理等。试建立数学模型分析上述因素对股票价格波动的影响。 三、传统经济学认为：商品的价格围绕价值波动。试抽取5只上海证券交易所或深圳证券交易所的股票，结合一、二两问，建立数学模型讨论这种波动，比如价值、波幅、周期、影响波动的因素等。 四、根据上述研究，写一篇短文，给新入市交易的交易者提供建议。 II、问题分析 2.1 股票市场价格及其波动性研究意义 作为反映市场所有信息的股票价格是研究的核心，尤其是对股票波动特征的研究，对于衍生工具定价、市场监管、价格预测及风险控制等一系列金融市场中的重要课题都占据了举足轻重的地位。 由于我国股票市场的发展历史较短，且一直表现出极大的不稳定性。管理层、投资者等各方均对我国股票市场价格波动程度及其变化规律的研究越来越感兴趣。 目前我国股票市场价格波动的研究成果数量较少且多停留在定性的层面。即使有部分研究者采用数量模型，也局限于单一方面，未形成系统性。因此，选取具有代表性的股票市场作为研究对象，并从理论到实证，单个模型至多个模型的对比分析，进行深入全面地系统研究，为更好地均衡股票市场格局、引导投资者理性入市、股票市场促进国家宏观经济健康发展、扶正政府在股票市场管理的功能定位以进行有效管理，具有现实的应用价值。 2.2 问题分析 问题一：股票的价格受到经济环境、国家政策等多方面因素的影响，具有很大的波动性，通过对过去20年的股价进行汇总，可以发现股价呈现峰谷交替的周期性变动。拟选定一种股票价格指数（如上证指数），建立适当模型研究股票价格涨跌的周期性问题；初步判断由于股价的相对不确定性，股价指数具有一定程度上的马氏性，可以选择建立马氏链模型，来对周期有一个判断，之后通过小
智胜设定服务器202.117.79.56 1、实验名称：股票技术分析之MACD指标 2、实验要求：了解MA，MACD指标的含义，会应用MACD指标进行股票投资分析 3、实验内容： （1）进入大智慧软件或网页行情，进入要分析的界面； （2）对股票MA，MACD指标以及红绿柱体代表的量（能量）进行分析，掌握其含义； （3）MACD指标实战买卖。根据所讲的投资技巧，在历史行情或目前行情中，寻找实例找出上升、下跌行情中的零上和零下的金叉、死叉、进行买卖练习； （4）将练习过程、分析过程写入实验报告。 （1）进入大智慧软件-中成股份的界面 ）（） （2）MACD是利用短期平均线与长期平均线之间的聚合与分离状况,对买卖时机作出研判的指标。 它主要反映股票价格的方向、趋势的强弱。 MACD的柱状体分为红色和绿色
红色代表正数：如果红色线一根比一根长说明市场上升的动力非常强。一根比一根短说明上升动力走弱。 绿色代表负数：如果绿色线一根比一根长说明市场下跌的动力比较强大.一根比一根短说明市场下跌动力衰退 例如图所示： 市场下跌动力较大，后衰弱，再红柱一根比一根长表明上升动力十足，后衰弱，再次红柱循环出现先动力十足后衰弱。 移动平均线(MA)是以道·琼斯的“平均成本概念”为理论基础，采用统计学中"移动平均"的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。 上升行情初期，短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉。当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉。
DDX、DDY、DDZ数据解析 总结： DDX、DDY/成交单数、分时博弈等3个数据比较重要，从中可以看出当日庄家和散户的动向。但对于个股未来的走势判断而言，DDE数据可能只能对庄股（即游资板块及游资操盘个股）有较大的操作指导意义，而对于指标股、蓝筹股意义不大。 对于庄股来说主要用来筛选将要启动或刚刚启动的股票，用于短线炒作。 蓝筹股一般很少出现数据造假的情况，短期大资金的进出无法影响中长期走势。 对于指标股如银行来说，在一波大行情启动的前夕，经常出现大资金通过分仓偷偷潜入指标股，而从DDX、DDY上是看不出来的。 庄家数据作假的手段主要是分仓，通过分仓可以达到3个目的：隐瞒自己的动向、误导散户和吸引注意力。庄家一般喜欢在建仓或出货时作假，但在主力拉升或在出货时并不隐瞒大单买进的行为，主要达到让散户跟风的目的。 DDE(Data Depth Estimate)是深度数据估算，这是大智慧公司独创的、具有垄断优势的动态行情数据分析技术。他不但能实时统计交易数据，而且能够揭示交易的本质，帮助投资者迅速形成决策，把握短线机会。 DDE包括DDX、DDY、DDZ三个指标。 DDX：大单动向，DDX红绿柱线表示当日大单买入净量占流通盘的百分比(估计值)，红柱表示大单买入量较大，绿柱表示大单卖出量较大，DDX1是大单买入净量60日(参数p1)平滑累加值占流通盘比例，DDX2和DDX3是其5日(参数p2)和10日(参数p3)移动平均线。 DDY：散户的舱位变化, 红柱说明出的较多,散户舱位下降,主力舱位相对增加。 DDY红绿柱线是每日卖出单数和买入单数的差占持仓人数的比例(估算值)，DDY1是单数差的60日平滑累加值(参数P1可调)，DDY2是DDY1的5日和10日均线。 用法: (1)如果当日红绿柱线为红色表示当日单数差为正，大单买入较多，反之如果当日红绿柱线为绿色表示当日单数差为负，大单卖出较多。 (2)3线持续向上则表示筹码在持续向少数人转移，有主力资金收集，股价有持续的上涨动力。 (3)股价上涨3线却向下，表明是游资短线和散户行情，一般不具备长期的上涨动力。 (4)涨跌动因指标所要在一个较长的周期内观察，如果一段时间3线持续向上，那么每次股价回调就是买入良机。相反如果上涨时3线持续向下，那么短线超买就是减仓良机。 (5)一般的,在0轴以上说明长期的累积值是上行，0轴以下说明长期的累积值是发散。(6）"涨跌动因"指标具有极大的超前性，因为筹码的收集和发散都有一个过程。股价尽管还沿着原来的趋势运行，但筹码转移的方向已经逆转。 (7)可以在动态显示牌中对DDY由大到小排序选出短线强势股。 (8)DDY与DDX的同向运动 这是大家最喜欢看到的,同阳同阴,通常情况下趋势比较明确! 但是一定要记住顺势而为,主力大笔买入加仓一样可以被套,主力也可以顺势做空进一步偷偷用中小单加仓,这样DDY和DDX 都是为负的。 (9)DDY与DDX的背离 一般认为DDY可能更可靠一些,但是也只能说是一般认为, 最佳的保护神还是传统技术的分析。 (10)DDX DDY离不开DDZ 就算DDX DDY为正主力吸货,但是行情的热度和起爆点是离不开DDZ的,没有DDZ的支持（<20）, 火爆程度不够,主力就不一定愿意对抗大势而行。 DDZ: 大单差分指标，红色彩带表示了大资金买入强度，色带越宽、越高表示买入强度越大。
股价波动模型的研究 2015年4月14日
1.基础背景 1.1.我国股市的诞生 1984年，当时中国人民银行研究生部20多名研究生发表了轰动一时的《中国金融改革战略探讨》，其中第一次谈到了在中国建立证券市场的构想。 1984年11月18日，中国第一个公开发行的股票——飞乐音响向社会发行1万股，在海外引起比国内更大的反响，被誉为中国改革开放的一个信号。 1986年9月26日清晨，南京西路1806号门口被围得水泄不通，投资者蜂拥而至。当时在柜台交易的股票只有2家，飞乐音响公司总股本50万元，延中实业公司总股本500万元，总共只有550万元。开市第一天交易到16时30分收盘，共成交股票1540股，成交金额85280元。这一天对于中国资本市场来说是一个重要的日子，中国第一个证券交易柜台——静安证券业务部开张，标志着新中国从此有了股票交易。从静安证券交易柜台到上海证券交易所，中国的股市就此已经走了20年。 1990年11月20日，上海证券交易所成立，同年12月19日正式营业。 1990年12月1日，深圳证券交易所成立，且当日开业，为保险起见，前面加一“试”，又叫试营业。1991年7月3日，举行正式开业典礼。 当时的一位设计者的评论说道：“历史在为未来奋斗的时候总是高尚和纯洁的，当年设计者所构想的证券市场只有一个榜样——欧美，欧美股市是完全市场化的结果，是最精明的商人之间的活动，而中国的历史现实却决定了中国的股市一开始就带着太多的政府色彩。”这为后来的政策市以及国企圈钱埋下了伏笔。 1991年8月，中国证券业协会在北京成立。 1992年5月21日，上海股市交易价格限制全部取消，股市交易价格开始尝试由市场引导。仅仅3天，股票价格就一飞冲天，暴涨570%！其中，5只新股市价面值竟狂升2500%至3000%！ 1992年10月12日，国务院证券委员会及其执行机构中国证券监督管理委员会成立。全国人大也开始讨论要不要制定《证券法》。管理层开始实施以“打压”为主的监管。
中国证券市场股票价格预测模型综述 王 浩 (洛阳理工学院工程管理系,洛阳 471023)* 摘 要:中国金融市场的证券价格存在着可预测成分。现有的各种统计预测方法基本都可以归纳为时间关系模型和因果关系模型两大类,详细分析了各种模型的实现方法并总结了其特点。 关键词:预测;股票价格;统计模型;综述do:i 10.3969/j .issn .1000-5757.2009.07.058 中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1000-5757(2009)07-0058-03 一、证券市场可预测性 有效市场理论指出,证券价格呈现随机游走特征,因此技术分析和掷骰子选出的股票,最终表现相差无几。大量分析却发现中国股票价格波动具有长期记忆性,拒绝了随机游走假设,即股市涨跌存在自身的规律,无论长期和短期都存在着可预测的成分,因而技术分析是有用的,通过采用 相应策略,投资者可以获得超常利润。[1] 中国证券市场呈 现弱有效性的原因可能在于,作为一个新兴市场,法制、监管等因素造成市场信息传递效率低下,投资者在博弈中存在严重的信息和资金实力不对称,而且这种不对称状态并不能在市场中迅速消除,因此F a m a 所描述的概率上的/瞬时性0还无法达到,而这种市场结构的特点,使得某些/技术分析0成为信息挖掘的成本。 由于股票指数序列呈现高度的非线性,经典计量经济模型和时间序列模型的有效性受到了挑战。现代预测理论和统计学、信息技术、优化算法紧密结合,向复杂化和智能化方向发展。至少目前在我国,各种预测技术方兴未艾,投资者按照自己的经验采用各不相同的指标作为决策依据,在市场上低买高卖,获得了成功,也经历过失败。 二、主要预测模型1.神经网络模型 神经网络是一种大规模并行处理系统,具有良好的自学习能力、抗干扰能力和强大的非线性映射能力,能够从大量历史数据中进行聚类和学习,自动提取样本隐含的特征和规则,进而找到某些行为变化规律,可以实现任何复杂的因果关系。BP (反向传播)和RBF (径向基函数)神经网络是最常见的股市预测模型。崔建福等发现BP 模型普遍显著优于 GARCH (广义自回归条件异方差)模型,从而认为对股票价格这样波动频繁的时间序列,从非线性系统角度建模略胜于 从非平稳时间序列角度建模。[2] 由于传统算法收敛速度慢且 全局寻优能力差,更多研究将精力放在对神经网络结构和参数的改进上。丁雪梅等发现改进后BP 算法的预测结果比 回归预测、指数平滑预测和灰色预测都要好。 [3]神经网络预测方法的应用有两个明显特点。一方面,统计模式识别和数字信号处理等领域的特征选择和提取方法,如小波包最优分解方法、混沌吸引子理论、K a l m an 滤波算法、主成分分析、灰色系统理论,广泛用于神经网络输入参数的甄别。另一方面,新的网络模型不断被应用于证券预测实践以提高映射效率,如模糊神经网络和小波神经网络。预测结果明显优于普通神经网络模型。 神经网络的缺陷在于,网络结构只能事先指定或应用启发式算法在训练过程中寻找,需要在充分了解待解决问题的基础上,主要依靠个人经验来确定,没有统一的规范,往往需要通过反复改进和试验,最终才能选出一个相对较好的设计方案,并且网络训练过程易陷入局部极小点。不过,神经网络最致命缺点在于,无法表达和分析预测系统的输入输出之间的关系,难以解释系统输出结果。 2.灰色系统和随机过程模型 灰色预测普遍采用灰色系统模型,经由累加过程削弱原始数据的随机干扰,突出系统所蕴涵的内在规律,然后建立动态预测模型。马尔可夫过程是无后效性的随机过程,是一种应用极为广泛的传统方法。灰色系统GM (1,1)模型的解为指数型曲线,几何图形较为平滑,比较适用于具有增长趋势的问题,而对随机性波动较大的数据进行预测,会 58 第25卷 第7期V o.l 25 四川教育学院学报 J OURNAL OF S I CHUAN C O LLEG E OF EDU CAT I ON 2009年7月 Ju.l 2009 * 收稿日期:2009-02-23 作者简介:王浩(1973)),男,河南西峡人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展理论与数量分析。
股票价格波动规律的模型 1. 经典的Black-Scholes 模型 0>∈+=σμσμ,,R dB S dt S dS t t t t S S =0 ],0[T t ∈ 2. 广义Black-Scholes 模型 t t t dB S t t S dt S t t S t dS ),()(),()()(σμ+= S S =)0( 3．指数O-U 过程模型 ))()()())(ln ()(t dB t S dt t S t S t dS σαμ+-= S S =)0( 4．带跳的几何Brown 运动模型 )]()()())()()[(()(t dN t dB t dt t t t S t dS Φσθλμ++--=， S S =)0( 5．指数Levy 过程模型 t dY t t S dt t t S t dS )()()()()(σμ+= 其中，Y 是Levy 过程（平稳的独立增量过程） 6．多维扩散过程模型
)(∑=+=n j j t ij t i t i t i t dB dt S dS 1 σμ 000>=i i s S d i ,,,Λ21= （d n ≥） 7．随机波动率模型 1t t t t t t t t dB Y S t S dt Y S t S dS ),,(),,(σμ+= 2 t t t t t t dB Y S t b dt Y S t a dY ),,(),,(+= 8．分式几何Brown 运动模型 0>∈+=σμσμ,,R dB S dt S dS H t t t t H B 是参数为H 的分式Brown 运动，当21 =H 时H B 是标准Brown 运动，当 21 ≠H 时H B 是正态过程，但不是半鞅. 9．指数半鞅模型 t t t dX S dS = （}ex p{t t X S =或t t X S )(ε=）
《证券投资理论与实务》实验报告 实验项目名称： ST大荒股票基本分析 学生姓名：许清霞专业： 13金融学专升本学号： 实验地点： C347 实验日期： 2014 年 10 月 26 日 一、实验目的 学习利用网上的相应资讯和股票行情软件，对股票市场的未来走势进行宏观分析。 二、实验内容 1. 知道K线图的构成并会看K线图 2. 运用所学的知识去进行模拟炒股 三、实验原理、方法和手段 利用K线图进行分析 五、实验条件 1．系统软件：Windows 7? 2．工具：同花顺证券投资专用软件 六、实验步骤 我选的股票是*ST大荒，股票代码 600598， 1998 年 11 月 27 日，黑龙江垦区审时度势、果断决策，将优势资源进行战略性重组，组成了黑龙江北大荒农业股份有限公司（以下简称公司）。公司经国家经贸委批准，由具有 60 年发展历史的中国 500 强企业，北大荒农垦集团总公司（以下简称集团公司）作为独家发起人，注册资本为万元。 2006 年 5 月 16 日，中国证券报“2005年度上市公司百强评选结果”揭晓，“北大荒”列“2005 年百强主榜单”第 90 名。2006年5月29 日，“北大荒”入选中证 100 指数样本股，北大荒股份在资本市场上的形象进一步提升。“2008 年中国蓝筹种植企业十强”荣誉称号。特别是 2009 年，公司在沪深两市 1573 家上市公司中脱颖而出，荣获“2009 中国上市公司最佳董事会”排序第 21 名的殊荣，如今势头也强劲。 下面我就来分析一下我选这只股票的原因：? （一）、基本面分析 1、本年度业绩回顾
净利润82232 营业总收入 营业收入 营业总成本 营业成本 营业利润 投资收益 其中：联营企业和合 营企业的投资收益 资产减值损失1163 管理费用 销售费用 财务费用 营业外收入 营业外支出 营业税金及附加 利润总额 所得税 综合收益总额 归属于母公司股东的 综合收益总额82232 归属于少数股东的综 合收益总额 2、行业对比 2014-09-30 2014-6-30 3、财务分析摘要 科目\时间2014-09-30 2014-06-30 2014-03-31 2013-12-31 2013-09-30 2013-06-30 基本每股收益 净利润82232
影响股票价格变动因素 经常听到一些股民提及比如某某股价上涨、某某公司下跌损失惨重，那么什么是股价呢？是什么因素影响股价的变动？要知道这个问题，要首先了解一下什么是股票的价格。 股票价格是指股票在发行和交易时的价格，包括发行价格和市场价格。股票的发行价格是指股份公司在发行新股票时的价格。股票的发行价格一般是根据股票时价，股票行市的变化趋势，股票筹集资本的难易程度和发行新股票时原有股东利益的影响等因素来决定的。其发行价格主要包括以下几种方式： （1）时价发行。 （2）面额发行。 （3）中间价发行。 （4）无偿发行。 发行价格=市盈率还原值x40%+股息率还原值x20%+每股净值x20%+预计当年度股息与一年期存款利率还原值x20% 知道了什么是股票的价格，那么对于股市里股票涨涨跌跌的情况又是怎么回事呢？ 影响股票价格的主要因素主要有以下几个方面： 股票市场内部因素： （1）股票的供求关系。股票的价格与市场无不有关系。比如电脑，当笔记本电脑刚刚问世的时候，市场上的供给量远远小于需求量，那么此时电脑的价格会大幅度上升；反之，如果笔记本的供求量大于需求量，商家为了在竞争的市场上占据份额不得不选择降价。倘若甲公司发行股票100,000张，每股现值$20，即公司现时的市值为$2,000,000。而乙公司发行股票达400,000张，而每股现值$10，即乙公司的市值则为$4,000,000，可见纵使乙公司的股价较甲公司小，其市值却较甲公司大。也就是说，当供给大于需求时，股票价格上涨，当供给小于需求时，股票下跌。 （2）大户的操纵。这主要是由于股票市场上,一些大户利用各种不正当的手段来操纵市场上股票的价格,使股票价格变化剧烈。 公司内部因素： （1）公司的经营状况和盈利能力。这是影响股票价格最重要的基本因素。经营状况即指发行公司在经营方面的概况包括经营特征，如公司属于商业企业还是工业企业，公司在行业中的地位，产品性质，内销还是外销，技术密集型还是劳动密集型，批量生产还是个别生产，产品的生命周期，在市场上有无替代产品，产品的竞争力、销售力和销售网等。此外，公司的经济状况还包括员工的构成以及管理结构、管理水平等。上述因素既可直接影响公司的财务状况，亦可间接影响投资者的投资意向，进而影响股价变化。当公司的经营状况好，盈利能力强,股票价格的基础扎实，大家认为此时的股票很稳定，上涨的机会多，反之,其股票价格难以提高，下跌的机会多。 （2）上市公司的财务状况。发行公司的财务状况亦是影响股价的重要原因甚至是直接原因。依照各国法规，凡能反映公司的财务状况的重要指标都必须公开，上市公司的财务状况还需定期向社会公开。 宏观经济因素： （1）经济周期;经济周期的循环、波动与股价之间存在着紧密的联系。一般情况下，
股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关
股票分析报告 课程证券投资学 学院商学院 专业财务管理 姓名唐承志 学号 任课教师廖莎 完成日期2016、06、17 成绩 目录 一、宏观经济分析 1、全球经济环境分析 2、中国经济环境分析 3、国家宏观政策分析 二、多氟多（002407） 1、行业分析 2、公司分析 3、中长线策略分析
4、K线图及技术指标分析 5、结论 一、宏观经济分析 1、全球经济环境分析 2016年世界经济仍将呈现复苏乏力态势。发达经济体总需求不足和长期增长率不高现象并存,新兴经济体总体增长率下滑趋势难以得到有效遏制。主要经济体宏观政策方向不一致,大规模跨境资本流动,外汇与金融市场动荡,地缘政治变化和自然灾变等,都可能对世界经济运行带来负面干扰。按购买力平价计算,预计2016年全球国内生产总值(GDP)增长率可能仅为3.0%左右。 全球物价形势也将持续低迷。大宗商品价格下跌和总需求不足,是2015年主要国家物价水平持续下降的原因。大宗商品价格在2016年仍将低位震荡,总体来看可能只有小幅度上行,难以推动全球物价水平上涨。美联储加息不仅抑制本国需求扩张,而且将降低欧元区、日本和其他经济体宽松货币政策的效果。新兴市场和发展中经济体增长放缓局面仍将持续,经济金融风险加大还将进一步抑制新兴市场和发展中经济体的需求扩张。美国、欧元区、日本等主要经济体还有陷入通货紧缩的风险。当然,巴西和俄罗斯等少部分新兴经济体处于物价高涨和GDP负增长并存的滞胀阶段,这些国家需要付出较大代价调整,较长时间后才能恢复到物价和经济增长同时稳定的局面。 全球贸易低增长局面难以得到根本扭转。全球金融危机以来,世界货物出口增长率曾于2010年—2011年间恢复到20%左右。2012年开始,世界货物出口增长率急剧下跌,2012年—2014年间,基本保持在3%左右。2015年全球贸易低迷状况进一步恶化,全球货物出口出现较大幅度的负增长。全球贸易低迷主要因为全球需求不旺、世界经济增长从主要依靠制造业转向主要依靠服务业,全球价值链扩张趋势放慢,国际贸易谈判进展缓慢。这几个因素在2016年仍将继续抑制国际贸易增长。全球贸易增长持续低迷,将提高贸易保护和竞争性汇率贬值的风险。同时,也应看到,在全球贸易增长下降的情况下,服务贸易增长趋势可能得到加强。需要强调的是,美国等12个国家签署的跨太平洋战略经济伙伴关系协定(TPP)意味着区域贸易谈判和新型国际贸易规则谈判取得重要进展。不过,由于该协定最早于2017年生效,它对2016年全球贸易增长的正面效果极其有限。 国际直接投资将保持基本稳定,跨境资本流动将更为活跃。国际直接投资至今没有恢复到2008年国际金融危机以前的高峰。2015年全球并购活动开始增加,国际直接投资有企稳趋势。2016年国际直接投资仍将继续稳定增长,但难有大幅扩张。与此同时,跨境资本流动将更为活跃。跨境资本活跃程度主要受三大因素推动:一是欧元区、日本等量化宽松给全球市场持续注入流动性;二是美联储进一步加息的时间、力度与速度不确定,使跨国资本更倾向于短期化配置;三是国际货币多元化程度提高,跨国资本币种配置空间加大,发行国际货币经济体的宏观形势、政策变动以及外汇市场的变动引起跨国资本重新配置的规模和频率会加大。 2016年将是全球金融市场比较动荡的一年。发达经济体的政府债务状态虽然有所好转,但新兴市场与发展中经济体的政府债务负担持续加大。同时,全球非金融企业债务水平进一步升高,成为全球金融市场中新的脆弱点。非金融部门的债务违约可能通过降低金融部门的资产质量和增加政府部门的债务负担引起全球金融市场新的动荡。另外,跨国资本对新兴市场和发展中经济体外汇市场和国内金融市场的冲击,也可能成为引发金融不稳定的重要因素。 2.中国经济环境分析 从2015年中国政府确定经济转型以来，经济增速由以前的高速增长逐渐放缓，国家统计局数据显示，2015年前三季度GDP同比增长6.9%，其中一季度同比增长7.0%，二季度增长7.0%，三季度增长6.9%，从全球整体看2015年全球经济总体温和复苏，各主要经济体经济增速放缓，全球贸易增速依然处于金融危机
智胜设定服务器 202.117.79.56 1、实验名称：股票技术分析之MACD指标 2、实验要求：了解 MA，MACD指标的含义，会应用MACD指标进行股票投资分析 3、实验内容： （1）进入大智慧软件或网页行情，进入要分析的界面； （2）对股票 MA，MACD指标以及红绿柱体代表的量（能量）进行分析，掌 握其含义； （3）MACD指标实战买卖。根据所讲的投资技巧，在历史行情或目前行情中，寻找实例找出上升、下跌行情中的零上和零下的金叉、死叉、进行买卖练习； （4）将练习过程、分析过程写入实验报告。 （1）进入大智慧软件-中成股份的界面 ）（） （2） MACD是利用短期平均线与长期平均线之间的聚合与分离状况 ,对买卖时机作 出研判的指标。 它主要反映股票价格的方向、趋势的强弱。 MACD的柱状体分为红色和绿色
红色代表正数：如果红色线一根比一根长说明市场上升的动力非常强。一根 比一根短说明上升动力走弱。 绿色代表负数：如果绿色线一根比一根长说明市场下跌的动力比较强大 .一根比一根短说明市场下跌动力衰退 例如图所示： 市场下跌动力较大，后衰弱，再红柱一根比一根长表明上升动力十足，后衰弱，再次红柱循环出现先动力十足后衰弱。 移动平均线 (MA) 是以道·琼斯的“平均成本概念”为理论基础，采用统计学中" 移动平均"的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况， 进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。 上升行情初期，短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成的交叉叫黄金交叉。 当短期移动平均线向下跌破中长期移动平均线形成的交叉叫做死亡交叉。
DDX N 2.00 500.00 10.00 AA:=VOL/((HIGH-LOW)*2-ABS(CLOSE-OPEN)); 买 量:=IF(CLOSE>OPEN,AA*(HIGH-LOW),IF(CLOSE
教育部直属国家“211工程”重点建设高校 股票价格模型 ——应用时间序列分析期末论文 2013年11月一、实验目的： 掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测 二、实验内容： 应用数据1前28个数据建模，后8个数据供预测检验。 数据1 ： 某种股票价格的数据（单位：元）
表1 三、数据检验 1、检验并消除数据长期趋势 法一：图形检验 （1）根据表中数据我们先画出序列图并对序列图进行平稳性分析。 （2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25,17.13,20.5,19,21.5;] plot(x) xlabel('时间t'); ylabel('观测值x'); title('某种股票价格序列图'); （3）得到图（1） 图（1） （4）观察图形，发现数据存在长期向上的趋势。表示序列是不平稳的。 （5）我们再进一步对数据进行一阶差分，利用Matlab画图。
（6）Matlab程序代码 y=diff(x,1) plot(y) xlabel('时间t'); ylabel('一阶差分之后的观测值y'); title('某种股票价格差分之后序列图'); （7）得到图（2） 图（2） （8）根据图（2）初步判定一阶差分后的序列稳定 法二：用自相关函数检验 （1）用matlab做出原数据自相关函数的图 （2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25, 17.13,20.5,19,21.5;]; acf1=autocorr(x,[],2); %计算自相关函数并作图 autocorr(x,[],2) acf1 （3）得到图（3）