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统计学在证券市场分析中的应用近年来，随着金融市场的快速发展，证券市场的复杂性和不确定性也日益增加。
在这个信息爆炸的时代，投资者如何准确把握市场动态成为了一个亟待解决的问题。
统计学作为一门科学，可以提供一些有力的工具和方法，帮助投资者更好地分析证券市场，制定投资策略。
首先，统计学可以帮助投资者进行市场趋势分析。
通过对历史数据的统计分析，可以发现市场的周期性波动和趋势。
例如，通过对股票价格的统计分析，可以发现股票市场存在着一定的周期性，有时会出现明显的上涨或下跌趋势。
投资者可以根据这些统计结果，合理地选择买入或卖出时机，从而提高投资收益。
其次，统计学可以帮助投资者评估风险。
在证券市场中，风险是不可避免的。
投资者需要通过统计学的方法，对投资标的的风险进行评估，从而制定相应的风险控制策略。
例如，通过计算股票价格的波动率，可以评估股票的风险水平。
投资者可以根据波动率的大小，选择适合自己风险承受能力的投资标的，降低投资风险。
此外，统计学还可以帮助投资者进行资产配置。
资产配置是投资组合管理中的重要环节，也是投资者获取稳定收益的关键。
通过统计学的方法，投资者可以对不同资产的相关性进行分析，从而找到最优的资产配置方案。
例如，通过计算不同股票之间的相关系数，可以发现某些股票具有较高的相关性，投资者可以选择将它们组合在一起，以降低整体投资组合的风险。
此外，统计学还可以帮助投资者进行市场预测。
通过对相关数据的统计分析，可以发现一些潜在的市场规律和趋势。
投资者可以根据这些统计结果，预测市场的发展方向，从而调整投资策略。
例如，通过对宏观经济指标的统计分析，可以预测未来市场的整体走势。
投资者可以根据这些预测结果，及时调整自己的投资组合，以获取更好的投资收益。
然而，统计学在证券市场分析中的应用也存在一些局限性。
首先，统计学只能通过对历史数据的分析，来推测未来的市场走势。
然而，市场的变化是动态的，受到许多因素的影响，无法完全依靠历史数据来预测。
利用统计学股市走势的方法与策略在当今的金融市场中，股市的走势变幻莫测，令众多投资者感到困惑和迷茫。
然而，统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的科学，为我们理解和预测股市走势提供了有力的工具和方法。
通过运用统计学的原理和技术，投资者可以更理性地做出决策，降低风险，提高投资收益。
首先，我们来谈谈数据收集。
在股市中，有大量的数据可供分析，如股票价格、成交量、市盈率、市净率等。
这些数据是我们进行统计分析的基础。
投资者可以从金融网站、证券交易所、财经新闻等渠道获取这些数据。
但需要注意的是，数据的准确性和完整性至关重要。
错误或不完整的数据可能会导致错误的分析结果，从而影响投资决策。
在收集到数据后，接下来就是数据分析。
均值和方差是两个常用的统计指标。
均值可以帮助我们了解股票价格的平均水平，而方差则反映了股票价格的波动程度。
例如，如果一只股票的价格均值较高且方差较小，说明这只股票的价格相对较高且较为稳定；反之，如果均值较低且方差较大，则说明价格较低且波动较大。
移动平均线也是一种重要的统计分析工具。
通过计算股票价格在一段时间内的平均值，可以得到移动平均线。
短期移动平均线（如5 日、10 日）对价格的变化较为敏感，能够反映出短期内的价格趋势；长期移动平均线（如 50 日、200 日）则更能体现出长期的价格走势。
当短期移动平均线向上穿越长期移动平均线时，通常被视为买入信号；反之，当短期移动平均线向下穿越长期移动平均线时，则可能是卖出信号。
除了上述指标，相对强弱指标（RSI）也是投资者常用的工具之一。
RSI 通过比较一段时间内股票上涨和下跌的幅度，来衡量股票的买卖力量。
一般认为，当 RSI 值超过 70 时，股票处于超买状态，可能会出现回调；当 RSI 值低于 30 时，股票处于超卖状态，可能会出现反弹。
然而，仅仅依靠单一的统计指标进行投资决策是不够的。
我们还需要进行多指标的综合分析。
例如，可以将移动平均线、RSI 等指标结合起来，相互印证，以提高决策的准确性。
统计学在经济管理领域方面的应用探究摘要:不管是微观层面还是宏观层面，信息社会都离不开对信息的收集、整理和利用，统计学在经济管理中的地位不容小视。
本文首先提出了统计学在经济管理领域的作用，接着从物资管理、市场营销以及证券投资等方面分析统计学在经济管理领域方面的应用。
关键词:统计学；经济管理；应用统计学属于应用数学方面的分支，通过建立相应的数学模型，针对系统进行资料的收集与整理，通过这个系统为以后的发展来进行预测，从而为以后的决策提供参考标准。
事实上，伴随着我国现代化建设的发展，进行国民经济管理，保证市场经济稳步前进成为当前面对的主要问题之一。
这就需要科学合理的管理方式，统计是其中重要的环节，要有效运用统计学相关的知识，提高公众对于市场经济方面的认识，能够有效的把握经济发展规律。
一、统计学在经济管理领域的作用统计是人们透过现象，认识事物本质的有效工具，也是我们制定各项经济计划的数据基础。
统计的根本任务就是对国民经济发展进行的情况进行调研、整理、分析，提供统计数据，进行统计监督或预测。
加快统计学理论应用于实践，是社会主义经济发展的一项基础工作。
统计在经济与管理领域的作用，主要表现在以下几个方面：一是能够反映社会发展的基本状况，通常反映的是国家或地区的资源状况、发展阶段、主要的经济成果等等指标；二是揭示了社会和经济发展的性质，通过分配关系和所有制关系的统计资料来说明；三是反映社会、经济现象的发展规律，比如两个现象间的依存关系、比例关系、结构变化以及因果关系。
统计信息的充分利用，不仅能对事物本身进行定量和定性的分析，还可以针对不同事物之间的联系进行比较的分析，无论从纵向还是横向，统计学都有用武之地。
二、国民经济在统计过程中所存在的问题（一）统计管理体制落后统计有外向性的特征，因此影响着统计工作的建设与发展。
国家所设定的宏观报表和各企事业单位内部管理所需要的统计数据不相匹配，因而导致企事业单位的统计部门，做的工作仅仅是完成主管部门布置的统计任务而已。
证券投资中的量化投资与定量分析方法在证券投资领域中，量化投资和定量分析方法作为一种相对较新的投资策略，逐渐受到投资者的重视。
本文将介绍什么是量化投资和定量分析方法，并探讨它们在证券投资中的应用。
一、量化投资的概念量化投资是指通过建立数学模型和计算机算法来进行投资决策的一种方法。
它主要依靠大量的历史数据和统计分析，对市场走势、股票估值等进行预测，以实现投资组合的优化配置，从而获得超额收益。
量化投资具有较高的自动化程度，可以快速分析大量的数据，并进行精确的模型计算。
它相对于传统投资方法更加科学和系统化，能够避免主观情绪对投资决策的影响，提高投资管理的效率和准确性。
二、定量分析方法的基本原理定量分析方法是量化投资的核心工具之一，它主要基于定量模型的构建和分析。
定量分析方法通过运用统计学和数学工具，对证券市场和股票进行深入研究，以挖掘潜在的投资机会。
定量分析方法涵盖了多个方面，包括股票估值模型、技术分析指标、风险管理模型等。
通过利用这些模型和指标，投资者可以更好地判断股票的投资价值、股票市场的走势以及投资组合的风险情况。
三、量化投资与定量分析方法在证券投资中的应用1. 股票选择与投资组合优化量化投资和定量分析方法可以通过对大量历史数据进行回测和模拟，筛选出具有较好收益潜力的股票，并构建优化的投资组合。
通过量化模型的运用，投资者可以更加科学地进行股票的选择和资产配置，以实现风险分散和收益最大化。
2. 高频交易与套利策略量化投资和定量分析方法还可以应用于高频交易和套利策略。
高频交易是指利用计算机算法对市场进行迅速交易，以获取微小的价格差异。
而套利策略则是通过对不同市场或不同证券之间的定价差异进行利用，从中获得收益。
这些策略依赖于快速的数据分析和模型计算，量化投资提供了实现这些策略的技术支持。
3. 风险管理与交易执行量化投资和定量分析方法在风险管理和交易执行方面也发挥着重要的作用。
通过建立风险模型和交易执行模型，投资者可以更好地控制投资组合的风险水平，并在交易中实现更好的执行效果。
统计学毕业论文题目选题统计学毕业论文题目选题【1】1、我国各地区农村居民消费水平的实证检验2、收入分配与经济增长的统计研究3、统计方法的改进与创新分析4、区域社会保障水平统计评价5、_省各地区人口素质差异的统计分析6、我国统计数据质量分析7、我国通货膨胀与经济增长关系的统计分析8、_市通货膨胀的统计测度与分析9、我国收入统计存在的问题及其改革10、我国股市收益率分布特征的统计分析11、城乡居民消费结构统计分析12、投资回收期统计技术应用分析13、_社区便民服务商业发展趋势统计技术应用分析14、统计方法对中国汽油消费的分析和预测15、我国第三产业水平及结构的统计分析16、我国住房价格数据统计失真的原因探析17、我国工业化发展阶段的统计测度18、改革开放以来我国统计调查体系发展的思考19、_省经济运行质量的统计分析20、_商圈未来发展趋势统计技术应用分析21、我国能源消费结构统计分析22、浅议劳动工资统计的问题和策略23、统计数据生产的博弈分析24、失业统计方法的缺失与完善25、_本土上市公司经营状况统计分析26、浅谈统计评估在证券市场分析中的应用27、_市(西南地区)餐饮业发展状况统计研究28、_省经济运行状态的统计描述及政策选择29、中国城镇居民收入增长及变化情况统计分析30、统计方法及其在某种商品市场营销中的应用31、企业绩效评价中的统计方法“或者”企业综合竞争力的比较研究“32、城乡居民收入差距统计分析33、深沪股市收益率分布特征的统计分析34、_市城乡收入分配差距的统计分析35、_省国民经济的统计分析与预测36、统计信用与统计数据质量研究37、宏观经济统计数据质量控制问题研究38、对统计调查质量特征的探讨39、_省信息化发展水平的统计测度40、证券投资组合统计技术应用分析41、_市商业银行利润增长率趋势统计技术应用分析42、_市涉外保险未来趋势统计技术应用分析43、宏观经济统计中相关数据的分析44、城镇居民的耐用消费品消费差异的统计比较45、_市高新技术产业竞争力统计研究46、企业统计质量控制方法应用47、消费质量的统计测度研究48、从统计调查看科大学分制推行的经验及其不足49、我国区域经济增长差异的空间统计分析50、概率论与数理统计在证券投资中的应用研究统计学毕业论文题目选题【2】1._城乡居民收入与消费的长期均衡及短期波动的实证分析2.人民币汇率变动对外汇储备的影响分析3.PPl 和CPI传导效应实证分析4._市工业企业自主创新能力综合评价分析5.产业集群量化分析方法研究6._省能源消费与经济增长的关系分析7.部门劳动生产率与劳动报酬率关联性分析8._省城乡协调发展差异的实证分析9._市城乡收入差距分析10._市工业的单位能源变化趋势分析11._汽车消费需求的动态分析与预测12.我国对外贸易公司盈利能力分析13.中国人口受教育程度不平等测算与分析14._省各区市地方政府财政支出与政府消费的产出弹性分析15._省经济增长中高新技术产业贡献的计量分析16._省各县市产业结构的聚类分析17._省科技创新投入与产出的实证分析18.基于面板数据的外商投资(FI)对GDP增长的实证分析19.进口与FDI对我国国内产出水平影响的实证分析20.因子分析在企业竞争力评价中的应用21.东_收入差距分析22.中外女性失业人员及影响因素分析23._地区区域工业产业竞争力综合评价分析24._市信息化水平的测度分析25.基于logit模型的居民住房购买行为分析26.人民币汇率变动对经济增长的影响分析27.我国居民生活质量差异分析28.上市公司财务困境预测模型及实证分析29.联合分析在笔记本电脑配置定型中的作用研究30.地区经济实力差异及其影响因素分析31.基于因子分析法的_省城乡统筹发展评价32.基于消费意愿的量价模型分析33.西北地区经济发展状况的比较分析34.现阶段中国房地产产业价格调整影响实证分析35.因子分析在_省利用外资效果评价中的应用36.人民币汇率变动对贸易差额的影响分析37.工资增长与CPI相关分析38.中国人口老龄化水平的区域差异及其分析研究39.城乡统筹的评价指标体系与实证分析40._省科技进步对经济增长影响的实证分析41.基于通货膨胀预期的我国货币政策实证分析42._市经济增长效率的随机前沿分析43.企业经济效益的综合分析与评价44.城市化进程中_市就业态势与趋势分析45.我国上市公司财务状况与股票投资收益率的相关性分析46._省消费拉动第三产业增长的实证分析47._市居民收入水平和结构的分析48.我国货币政策对股票市场调控效应的实证分析49.基于因子分析法的中外商业银行盈利能力比较研究50._最终消费率资本形成率的时间序列分析毕业论文写作步骤：毕业论文是高等教育自学考试本科专业应考者完成本科阶段学业的最后一个环节，它是应考者的总结性独立作业，目的在于总结学习专业的成果，培养综合运用所学知识解决实际问题的能力。
统计学在金融及证券领域的应用【摘要】统计学在金融及证券领域有着广泛的应用。
金融数据分析通过统计学方法对市场数据进行处理和分析，帮助决策者制定投资策略。
风险管理模型利用统计模型进行风险评估和控制，降低投资风险。
投资组合优化通过统计学方法优化投资组合结构，实现风险和收益的平衡。
市场波动预测借助统计学技术分析市场趋势，指导投资决策。
高频交易依赖统计学模型进行交易策略优化，实现快速交易和盈利。
统计学在金融及证券领域的应用不断增加，未来发展趋势也将更加智能化和精准化。
其重要性和必要性也日益凸显，为金融市场的稳定发展提供了有力支持。
统计学在金融领域的应用将会持续深化与拓展，为投资者带来更可靠的数据支持和决策参考。
【关键词】关键词：统计学、金融、证券、数据分析、风险管理、投资组合、市场波动、高频交易、应用、发展趋势、重要性、必要性。
1. 引言1.1 统计学在金融及证券领域的应用统计学在金融及证券领域的应用非常广泛，它为金融机构和投资者提供了重要的数据分析工具和决策支持。
统计学在金融领域的应用可以帮助人们更好地理解市场走势、制定投资策略、管理风险以及预测未来市场变化。
金融数据分析是统计学在金融领域中的一个重要应用，通过对金融数据进行收集、整理、分析和解释，可以帮助投资者更好地了解市场情况和走势。
风险管理模型是另一个重要的统计学应用领域，它可以帮助金融机构和投资者评估风险并制定相应的风险管理策略。
投资组合优化是指通过统计学方法来优化投资组合的配置，以实现更好的投资回报和风险管理。
市场波动预测是统计学在金融领域中的另一个重要应用，通过对市场波动进行分析和建模，可以帮助投资者更好地预测市场变化并做出相应的决策。
高频交易是一种利用统计学方法进行快速交易的策略，通过对市场数据进行即时分析和决策，可以在短时间内获取更多的交易机会和利润。
统计学在金融及证券领域的应用将会持续扩大和深化，未来将会有更多的创新和发展。
统计学在金融领域的应用不仅具有重要性和必要性，而且对金融市场的稳定和发展也起着至关重要的作用。
统计方法与资料分析统计方法和资料分析在现代社会的发展中占据着非常重要的地位，它们在决策、管理和科学研究等方面都有着广泛应用。
下面将从统计方法与资料分析的概念、作用及应用等方面进行分析。
一、统计方法的概念统计方法指的是利用统计学原理和方法来处理和分析数据的方法。
它是利用现代数学学科和计算机技术把从事管理、科学研究等方面的实际经验转化为理论和方法的一种工具。
统计方法要求从一定数量的实际观察数据中，归纳总结出数据的一些规律和联系。
常见的统计方法包括描述统计和推论统计方法。
二、资料分析的概念资料分析指的是对收集到的数据进行处理和分析，从中获取和整理信息的过程。
其目的是为了提供有效的决策和预测。
资料分析是基于数据的，其数据来源可以来自于调查、实验、观察等多种途径。
资料分析的步骤分为：数据预处理、数据清洗、数据探索、数据建模以及结果解释等过程。
三、统计方法与资料分析的作用统计方法和资料分析在各个领域中扮演着不可替代的角色，主要体现在以下几个方面：1、科学研究方面：统计方法和资料分析可以用于对实验数据的分析和统计推断，进而为科学家们做出科研决策提供重要的参考依据。
2、商业管理方面：在商业管理方面，资料分析和统计方法可以用于市场调查、销售预测、客户分析等管理领域，通过建模和预测，从而支持企业的决策。
3、生产领域：统计方法与资料分析可以在生产领域中进行生产质量控制，有效地提高生产工艺的稳定性和效率。
4、社会治理方面：在社会治理方面，资料分析和统计方法可以用于疫情监控、人口统计、环境监测等方面。
四、统计方法与资料分析在实际应用中的体现1、医疗保健领域：在医疗保健领域，资料分析可以用于抗癌药物研发、流行病传播模拟、医疗质量评估等方面。
2、证券投资领域：在证券投资领域，统计方法可以用于预测指数波动趋势、分析公司业绩、策略决策等。
3、智能推荐系统：在智能推荐系统中，统计方法和资料分析可以用于用户行为分析、数据挖掘、个性化推荐等。
统计学在证券投资中的应用摘要：本文较系统地介绍了统计学在证券市场中的应用，利用概率统计原理,对证券投资组合能减轻所遇风险带来的损失作了有益的讨论,并介绍了几种证券投资组合方案的选择,以及如何在多种证券中选出几种进行投资组合。
关键词：统计学证券概率统计风险规避一、序言统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢? 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。
近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。
二、本论（一）证券期货市场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。
（二）证券投资风险的规避1证券组合收益与风险的计算在证券投资中,假定对证券A投资100 元,收益的概率分布为:负收益(即损失) 30元和正收益的概率分别为1323;对证券B 也是如此,如表1所示。
表1：证券A 证券B收益(元) 概率收益(元) 概率- 3013+ 3023显然,证券A与证券B 的收益都是一个随机变量,无妨就用A, B表示,因此它们的平均收益(期望值)都是μA =μB =13×( - 30) +23×(30) =303= 10 (元)收益的风险(方差)都是σ2A =σ2B = ( - 30 - 10) 2 ×13+ (30 - 10) 2 ×23= 800假定A,B两种证券不相关:ρAB = 0,如果有资金100元,用50 元投资于证券A,另50元投资于证券B,这种投资组合相当于A和B的一个线性组合12A +12B由公式:μ = aμX + bμYσ2 = a2σ2X + b2σ2Y + 2abCov(X, Y)= a2σ2X + b2σ2Y + 2abρXYσXσY得它们的收益期望值为μ =12μA +12μB = 10 (元)风险(方差)σ2 = ( 12) 2 ×800 + ( 12) 2 ×800 + 2 ×12×12×0 ×800×800 = 400从上述结果我们看到一个重要结论:组合证券的收益不变,而风险比原来的风险减小了。
2证券投资组合方案的选择多种证券投资组合的原则是,组合期望收益愈大愈好,组合标准差越小越好。
即如果说选择证券A优于选择证券B,当且仅当: μA ≥μB , σ2A ≤σ2B而且至少有一个严格不等式成立。
但在同一证券市场中,一般的情形是:一种证券的平均收益愈大,收益的方差(风险)也愈大。
因此,上述选择的准则似乎没有什么实用价值,然而,考虑到均值和方差之间的抵换作用,就可以发现它的潜在价值。
什么是抵换作用呢? 看下面的例子：假如证券A 和证券B 的标准差及均值分别是( 0. 2, 0. 2)和(0. 3, 0.10) 。
若按比例x1 , ( 1 - x1 ) (其中0≤x1 ≤1)购买证券A 和B,这种证券组合的平均收益将是μ = x1μA + (1 - x1 )μB方差σ2 = x 21σ2A + (1 - x1 ) 2σ2B + 2x1 (1 - x1 )ρABσAσB假定ρAB = 0. 20,按不同的x1 ( 7个) ,可得7个投资方案的期望收益和标准差,如表2所示：表2投资组合方案搭配比例期望收益标准差①100%A 0. 20 0. 20②100%B 0. 10 0. 30③80%A, 20%B 0. 18 0. 1613④20%A, 80%B 0. 12 0. 0506⑤60%A, 40%B 0. 16 0. 1230⑥40%A, 60%B 0. 14 0. 0854⑦50%A, 50%B 0. 15 0. 1040从表2中,可以看到均值和方差之间的抵换作用。
把这七个投资方案给绘入以σ为横坐标,μ为纵坐标的坐标系中,得到一条曲线,事实上，此曲线就是当x1 在( 0, 1)区间上连续变化时,所得的曲线,称为A、B 组合的有效前沿,投资者可根据自己的偏好,在有效前沿上选择投资。
对于不同的ρAB ,可得到不同的曲线,也就是可以得到不同的3相关系数对证券组合风险的影响相关系数是反映两个随机变量之间共同变动程度的相关关系数量的表示。
