中国A股指数R_S分析_张海军
股票投资组合分析报告
投资组合分析报告目录一、股票组合. ......................................................................二、分析股票特征. .................................................................1. 民生银行. ...................................................................选股原因. ..............................................................月度收益率的图示和证券与指数的散点图与证券特征线证券特征线的统计量. .....................................................................................阿尔法和贝塔的调整. ......................................................2 五矿发展. ....................................................................选股原因. ............................................................月度收益率的图示和证券与指数的散点图与证券特征线证券特征线的统计量. .....................................................................................阿尔法和贝塔的调整. ......................................................3. 雅戈尔. ...................................................................选股原因. ............................................................月度收益率的图示和证券与指数的散点图与证券特征线证券特征线的统计量. .....................................................................................阿尔法和贝塔的调整. ......................................................4 张江高科 ................................................................选股原因. ............................................................月度收益率的图示和证券与指数的散点图与证券特征线证券特征线的统计量. .....................................................................................阿尔法和贝塔的调整. ......................................................5 复星医药 ................................................................选股原因. ............................................................月度收益率的图示和证券与指数的散点图与证券特征线证券特征线的统计量. .....................................................................................阿尔法和贝塔的调整. ......................................................三、投资组合的构建. ................................................................错误! 未定义书签。
中国股市三因子资产定价模型实证研究
中国股市三因子资产定价模型实证研究中国股市三因子资产定价模型实证研究引言：资产定价模型对于金融市场的投资者和研究者来说具有重要的意义。
通过分析资产的风险与回报之间的关系，可以确定合理的资产价格并进行投资决策。
目前，国内外学者对于股票资产定价模型进行了广泛的研究和实证，其中三因子资产定价模型是较为成熟和经典的模型之一。
本文旨在通过对中国股市进行三因子资产定价模型实证研究，探讨中国股票市场存在的三个因子对资产定价的影响。
一、研究背景股票是一种重要的金融工具，投资者通过购买股票参与公司的经济增长和发展。
然而，股票市场的波动性较大，涨跌幅度难以预测。
因此，寻找一种合理的资产定价模型对投资者来说至关重要。
近年来，国内外学者提出了许多股票资产定价模型，如资本资产定价模型（Capital Asset Pricing Model，CAPM）、三因子模型（Three-Factor Model）、四因子模型（Four-Factor Model）等。
其中，三因子模型由Fama和French于1993年提出，根据股票收益率的变动，以市场因子、规模因子和账面市值比因子作为解释变量，对股票收益率进行度量和预测，被广泛应用于股票市场的实证研究。
二、三因子资产定价模型的理论依据三因子模型认为，股票收益率的变动受到市场整体风险、公司规模和价值因素的共同影响。
具体而言，市场因子考虑了整体市场波动对股票收益率的影响，规模因子反映了小公司和大公司的股票收益率差异，账面市值比因子反映了公司的账面价值和市场价值之间的差异。
三、中国股市三因子资产定价模型实证研究1. 数据样本本研究选取了中国股票市场的某一时期的股票数据样本。
样本涵盖了不同行业的股票，以尽可能全面地反映中国股市的整体情况。
2. 模型设定本研究基于三因子模型，将市场收益率、规模因子和账面市值比因子作为解释变量，使用回归模型对股票收益率进行度量和预测。
3. 实证结果通过对数据样本进行回归分析，得到了实证结果。
基于卡尔曼滤波算法的上证50指数预测
基于卡尔曼滤波算法的上证50指数预测
上证50指数是中国证券市场中重要的股票指数之一，包含了上海证券交易所市值排名前50的优质股票。
对于投资者来说，准确预测上证50指数的走势对于做出正确的投资决
策至关重要。
本文将基于卡尔曼滤波算法，对上证50指数进行预测分析，帮助投资者更好地把握市场走势。
卡尔曼滤波算法是一种递归算法，主要用于估计时间变化的状态，通过观测量对系统
状态进行修正和预测。
在金融领域，卡尔曼滤波算法可以应用于股票指数的预测分析，帮
助投资者把握市场走势，做出更准确的投资决策。
我们需要收集上证50指数的历史数据，包括开盘价、收盘价、最高价、最低价等信息。
然后，我们利用卡尔曼滤波算法对这些数据进行处理，得出预测模型。
接下来，我们将利
用该模型对未来一段时间内的上证50指数进行预测分析。
通过以上步骤，我们可以得出基于卡尔曼滤波算法的上证50指数预测模型，并利用该模型对未来一段时间内的上证50指数进行预测分析。
这将帮助投资者更好地把握市场走势，做出更准确的投资决策。
需要注意的是，上证50指数受到多种因素的影响，包括宏观经济政策、国际金融市场变化、行业发展趋势等。
在进行预测分析时，我们需要综合考虑这些因素，以得出更完善
的预测模型和投资建议。
我们也要注意，任何预测都存在一定的不确定性，投资者在参考预测结果时，应该理
性看待，做出充分的风险评估和投资决策。
希望本文的内容能够为投资者在股票投资方面
提供一些帮助和启发。
《短线法宝：神奇N字结构盘口操作法》笔记
《短线法宝：神奇N字结构盘口操作法》读书笔记目录一、内容简述 (2)1.1 书籍简介 (2)1.2 研究背景与目的 (3)二、N字结构盘口基本原理 (4)2.1 N字结构的定义 (5)2.2 N字结构盘口的形成机理 (6)2.3 N字结构盘口的市场意义 (8)三、N字结构盘口操作技巧 (9)3.1 识别N字结构的买点 (10)3.1.1 买点特征 (11)3.1.2 买点操作策略 (13)3.2 识别N字结构的卖点 (14)3.2.1 卖点特征 (15)3.2.2 卖点操作策略 (16)3.3 N字结构盘口的变化与应对 (17)3.3.1 形态变化 (18)3.3.2 变化应对策略 (20)四、N字结构盘口与其他技术分析的结合 (21)4.1 与趋势线的结合 (22)4.2 与移动平均线的结合 (24)4.3 与其他技术指标的结合 (25)五、实战案例分析 (26)5.1 成功案例 (27)5.2 失败案例 (28)5.3 案例总结与反思 (30)六、风险控制与资金管理 (31)6.1 风险控制原则 (32)6.2 资金管理策略 (33)6.3 不同市场环境下的操作策略 (34)七、总结与展望 (36)7.1 本书总结 (37)7.2 未来展望 (38)一、内容简述《短线法宝：神奇N字结构盘口操作法》是一本关于股票市场技术分析的书籍，主要介绍了神奇N字结构盘口操作法。
这种方法是作者在多年的实战经验和研究的基础上创立的一种全新的股票分析技巧。
书中首先对N字结构盘口的原理和构成要素进行了详细的阐述，包括N字的定义、特征、作用以及与其他盘口形态的区别等。
作者通过大量的实际案例，详细解析了神奇N字结构盘口操作法的运用方法和注意事项，包括如何识别N字结构、如何把握买入和卖出的时机、如何控制风险等。
书中还强调了心态管理在短线交易中的重要性，提出了“稳定盈利”即通过科学的操作策略和风险管理，实现长期稳定的收益。
基础化工行业研究：2022年看好中小盘成长股，尤其是新材料
市场数据(人民币）市场优化平均市盈率18.90 国金基础化工指数5137 沪深300指数4955 上证指数3632 深证成指14868 中小板综指 14232相关报告 1.《新领域成重要驱动，中高端材料国产替代加速-【国金化工】行业年...》，2021.12.16 2.《中央经济会议再议碳中和，有望更为缓和落地-【国金化工】行业点...》，2021.12.13 3.《行业走势分化，碳中和政策给与新指引-【国金化工】行业研究周报》，2021.12.12 4.《中小盘风格延续，关注业绩拐点的新材料标的-【国金化工】行业研...》，2021.12.5 5.《供需错配天然气价格维持高位，中国格局向好-【国金化工】天然气...》，2021.11.30陈屹分析师 SA C 执业编号：S1130521050001 chenyi3＠ 王明辉联系人 wangmh ＠ 杨翼荥分析师 SA C 执业编号：S1130520090002 yangyiying ＠ 2022年看好中小盘成长股，尤其是新材料 本周化工市场综述 ⏹ 本周申万化工下跌0.65%，跑赢沪深300指数1.34%。
涨幅最大的三个子行业分别为炭黑(申万)（7.09%）、氮肥(申万)（4.94%）、农药(申万)（0.91%）；跌幅最大的三个子行业分别为涂料油墨(申万)（-4.25%）、其他化学原料(申万)（-4%）、氟化工(申万)（-3.86%）。
市场方面，本周部分泛新能源化工材料、合成生物、氢能相关的标的表现较佳，而大部分新能源化工材料标的有所承压。
投资组合推荐 ⏹东材科技、建龙微纳、中旗股份、华鲁恒升、万华化学 本周大事件 ⏹ 浙江多家化工上市公司公告临时停工停产，部分化工产品供应或将趋紧。
近期为遏制疫情的扩散和蔓延，浙江多地升级管控措施。
宁波镇海要求在全区范围内全面升级管控措施，除防疫需要、民生保障外，其他企业一律停工，石化连续性生产企业压减生产负荷。
基于HAR—RV模型的中国证券市场异质性研究
基于 ＨＡＲ—Ｒ 模型的中国证券市场异质性研究 Ｖ
董殿 华 ， 张代 军
（ 浙江财经学院 金融学 院，浙江 杭州 ３０ １ ） １ ０ ８ 摘 要： 随着高频数据可 以越来越方便的获得 ， 过去的 ＡＲ Ｈ 模型及 Ｇ Ｃ 模 型 已经 不能满 足高频 数据 Ｃ Ｒ Ａ Ｈ
研究 的需要 。相比于模 型波动率 ， 已实现 波动率 能够更直 接 、 准确地 描述波 动率的特 征 。研究 表 明， 已实现 波动率具有长记忆 特性 ， 其解释之一即为异质市场假说 ， 即市 场 中存 在异质交易 者。文章选取 了 ＨＡＲ—Ｒ ｖ 模型对 已实现波动率进行建模 ， 并且通过 回归分析 ， 明了我 国股票市场交易者存在 异质性 。 证 关键 词 ： 证券市场 ； 已实现波动率 ； 异质市场 ； 长记忆性
Ａｎ ｅｓｎ等人在 Ｍｅｔｎ的基 础上 利用 收益 分解 和 ｄ ｒｅ ｒ ｏ
人 们 进行 投资 决 策 、 产评 估 、 权定价 和风 险 管理 资 期 时所 需考 虑 的重 要 参 数 。 因此 ， 波 动率 进 行 准 确 对 度量 和预 测显 得尤 为重 要 。波动 率一般 分 为模 型波
中图分 类号 ： ８０ ９ Ｆ ３．１ 文献标识码 ： Ａ 文章编 号 ：６ ２ ２ １ （０ １Ｏ 一Ｏ ３ 一Ｏ １ ７ － ８ ７ ２ １ ）５ ００ ５
一
、
理 论 综 述
波 动率 不 但 是研 究 市 场 的重 要 指标 ， 而且 也 是
现 波动率 的概念 。他 发 现 ， 样 本 频 率充 分 大 的条 在 件 下 ， 过 加 总 高 频 变 量 的平 方 值 ， 固定 的 期 限 通 在 内， 一个 独立 同分 布随机 变量 的方 差 ， 以被 估计 得 可 充 分精确 。他用 日收益 数 据 估计 了股 票 的月 波 动 。
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此外，还特别针对人性化便捷的操作体验进行了全面优化，并融合了当前最 先进的云计算技术，是一款综合全面、性能强大的顶级炒股软件。
指数评价指标体系-sse
174
资性是指指数在样本股的质量、数量、行业分布、流通市值的规模、风险收益特 征等方面应该满足投资所必须具备的条件。稳定性是指指数样本股的选取要相对 稳定，调整频率不宜过高，每次调整的数量也不宜过多，具有很好的可交易性和 可复制性。
1.2 证券市场指数的应用
1.2.1 市场分析
证券指数的功能之一是分析功能，通过对市场指数进行因素分析，可以知晓 影响市场变动的因素有哪些，其影响程度是多少，未来趋势如何等等；通过对市 场指数进行波动性分析，可以了解市场的波动程度和投机程度；通过对市场指数 进行相关性分析，可以进行纵向和横向的比较；通过对市场指数进行有效性分析， 可以检验市场的有效程度；通过对市场指数进行 VAR-VAB 分析，还可以知道市场 的风险程度，从而为市场主体研究证券市场的运行状况、进行投资决策、把握市 场热点和预测市场将来的走势提供了参考。
鉴于上述股市指数的功能定位分析，我们认为一个成功的指数应该具备四个 方面的特征：代表性、标的性、投资性和稳定性。代表性是指指数要能够表现市 场总体运行的状况，综合反映市场行情、宏观经济、行业、规模及其他特征属性 等多方面的情况。标的性是指指数能够反映和刻画市场中一组变化着的现象在平 均意义上的或总体上的特征，要能够作为投资评价的标准和金融创新的基础。投
结合我国证券市场迅速发展的现实情况，特别是证券投资基金等机构投资者 的快速壮大，市场迫切需要丰富投资品种和完善市场结构，金融产品创新的需求 日益凸现。而指数创新是产品创新的基础，指数产品创新则是金融创新的主题。 发展可以作为创新基础的股票指数，为指数基金、ETFs、指数期货等指数衍生 产品奠定基础，是市场发展的现实需求。为此我们在设计股指评价指标体系时既 要充分考虑指数的代表性功能，又标。
股票行业走势分析博主有哪些
股票行业走势分析博主有哪些
股票行业走势分析博主是指那些专门从事分析股票行业走势的博主。
他们通常具备经济金融背景，对各个行业的发展趋势有着深入的研究和分析。
以下是一些知名股票行业走势分析博主：
1. 张燕生：张燕生是国内知名的股票行业走势分析师，也是上海财经大学的金融硕士。
他在微博上分享自己对股票行情的看法和分析，深受投资者的关注和信赖。
2. 陈为民：陈为民是国内知名的股票分析师，也是一位投资顾问。
他以其准确的行情分析和独特的投资策略赢得了广大投资者的认可。
3. 陆金所：陆金所是一家集互联网金融服务和金融科技研发于一体的公司，也是一位在行业走势分析上颇具眼光的博主。
他们通过自己的研究和经验分享给投资者一些有关大盘行情和热门板块的观点。
4. mingj谢明杰：mingj谢明杰是一位资深股票行业走势分析师，他在个人博客上分享自己对股票市场的观察和分析。
他的观点准确度高，深受投资者的赞誉。
5. 中国子公司：中国子公司是一位专注于中国股市的博主。
他通过对各个行业的深入研究和对股票走势的敏锐洞察力，为投资者提供了很多有用的建议和观点。
这些博主的文章内容丰富多样，涵盖了各个行业的行情分析、投资策略、趋势预测等方面。
他们通过分享自己的观点和分析，帮助投资者更好地理解股票市场，做出明智的投资决策。
同时，他们的观点也在一定程度上影响着股市的走势，因此对投资者来说，关注和学习这些博主的观点是十分有益的。
中国股票市场的三因子模型
中国股票市场的三因子模型股票市场是一个高风险高收益的金融市场，投资者往往希望通过有效的投资策略来获取良好的回报。
而对于股票市场的投资策略研究，因素模型是一个非常重要的分析工具之一。
本文将讨论，分析其在中国股市中的应用和意义。
首先，我们来了解一下三因子模型的基本概念。
三因子模型是基于CAPM（资本资产定价模型）的改进模型，增加了市场规模因子和价值因子两个额外因子，从而更全面地解释股票回报的变动。
具体来说，这三个因子分别是市场风险因子、市场规模因子和价值因子。
市场风险因子反映了整个市场的风险水平，市场规模因子反映了股票的规模对回报的影响，价值因子反映了投资者对股票价值估计的影响。
三因子模型的核心思想在于，股票回报的变动可以通过这三个因子来解释。
具体而言，市场风险因子影响了所有股票回报的波动，而市场规模因子和价值因子则解释了股票间回报的差异。
对于投资者来说，理解和把握这些因子对股票回报的影响，可以帮助他们制定更加科学的投资策略。
在中国股票市场中，三因子模型的应用具有重要意义。
首先，市场风险因子在中国股市中扮演着至关重要的角色。
由于中国股市的波动性较大，市场风险因子直接影响着股票的回报。
其次，市场规模因子也是中国股市中的重要因素之一。
中国股市中的大盘股往往受到更多投资者的关注，因此市场规模因子对于回报的解释能力也较高。
此外，价值因子也在中国股市中具有重要作用。
由于中国经济快速发展，投资者对于高成长性股票的偏好较大，因此价值因子对于股票回报的影响也相对较大。
然而，需要注意的是，三因子模型也存在一些局限性。
首先，三因子模型是建立在过去的市场数据上的，对于未来的预测能力有限。
其次，三因子模型只考虑了市场风险因子、市场规模因子和价值因子，而忽略了其他可能影响股票回报的因素，如利率、通胀等。
此外，三因子模型在不同市场和不同时间段的适用性也存在差异。
因此在实际应用时，投资者需要结合具体情况进行判断。
综上所述，是一个有效的工具，可以帮助投资者解释和预测股票回报的变动。
机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用_基于中国市场的实证
机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用_基于中国市场的实证机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用:基于中国市场的实证近年来，中国股市经历了多次暴涨暴跌的剧烈波动，这给市场稳定性和投资者信心带来了极大挑战。
然而，机构投资者作为市场主要参与者，其在稳定市场和抑制暴涨暴跌方面发挥着重要作用。
本文将通过对中国市场的实证研究，探讨机构投资者对股市暴涨暴跌的抑制作用。
首先，机构投资者相比散户投资者更具实力和优势。
机构投资者通常拥有更多的投资资源和资金，能够以较大规模介入市场并且承担更大的风险。
与此同时，机构投资者通常拥有更为专业的投资团队和研究机构，能够进行更为深入的市场研究和风险评估。
这使得他们能够更好地理解和预测市场的变化，从而及时调整投资组合，稳定市场情绪。
其次，机构投资者相对更加理性和稳定。
相对于散户投资者的情绪化行为，机构投资者通常更加理性和冷静。
他们更加注重长期价值和风险收益的平衡，追求稳定和可持续的投资回报。
因此，当股市出现暴涨或暴跌时，机构投资者往往能够保持冷静并根据自己的投资策略进行相应的调整，以缓解市场的剧烈波动。
第三，机构投资者具有更强大的市场监管和干预能力。
作为市场的主要参与者之一，机构投资者在监管机构和政府的支持下，拥有更多的市场影响力。
他们可以通过积极的投票权行使和参与公司治理，推动上市公司的规范和透明度，减少信息不对称和市场操纵的可能性。
同时，机构投资者还可以通过购买大量股票来稳定市场，防止市场过度波动。
这种干预行为可以在一定程度上抑制股市的暴涨暴跌，维护市场的稳定性。
然而，机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用也存在一定的局限性。
首先，机构投资者可能会因为市场波动而产生追涨杀跌的行为，放大市场的波动。
其次，机构投资者也可能存在利益冲突和道德风险，导致其在市场抑制方面缺乏积极性。
这些问题需要通过加强市场监管和投资者教育来解决，提高机构投资者的责任意识和风险意识。
综上所述，机构投资者作为市场的主要参与者，对暴涨暴跌起到了重要的抑制作用。
我国房地产业股价波动长记忆性的R／S分析
２１ ０ ０年 ｌ ０月
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第１ １卷
第 ５期
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我 国 房 地 产 业 股 价 波 动 长 记 忆 性 的 Ｒ Ｓ分 析 ／
颜 慧菁 魏 ， 字 温晓倩 ，
（ ． 南财 经 大 学 金 融 学 院 ，四川 成 都 ６ ０ ７ ２ 西 南 交通 大 学 经 济 管 理 学 院 ，四 Ｉ西 １０４； ．
电力设备与新能源行业研究：硅片降价促新平衡，动力电池重安全，氢能聚焦广东
市场数据(人民币）市场优化平均市盈率18.90 国金电力设备与新能源指数9595 沪深300指数4901 上证指数3607 深证成指14892 中小板综指14236相关报告 1.《安全性要求迈向新台阶，催生新兴增量赛道-动力电池安全系列研究...》，2021.12.3 2.《光伏博弈坚冰渐消融，智能化入快速上升通道-新能源与汽车行业研...》，2021.11.28 3.《美国政策利好频发，电车增配内卷利好零部件-新能源与汽车行业研...》，2021.11.21 4.《中美新能源贸易关系现暖意，电车产销高景气-新能源与汽车行业研...》，2021.11.14 5.《理性看待光伏贸易摩擦，4680电池放量催化-新能源与汽车行业...》，2021.11.7 姚遥 分析师 SA C 执业编号：S1130512080001 (8621)61357595 yaoy ＠ 邱长伟 分析师 SA C 执业编号：S1130521010003 qiuchangwei ＠ 宇文甸 联系人yuwendian ＠硅片降价促新平衡，动力电池重安全，氢能聚焦广东 ⏹ 新能源：硅片环节开启“一把到位”式降价，促需求、控格局、压上游，产业链各环节供需及利润分配将逐渐寻找新平衡；第二批风光大基地启动申报，需求潜力有保障；维持板块推荐，优选利润兑现确定性高、收益放量、格局改善的环节/公司。
⏹ 本周隆基（周二）、中环（周四）先后官宣硅片价格调整，隆基各尺寸降幅7-10%（同时厚度从170μm 降至165μm ，约对应硅耗降低2%），中环降幅7-13%（210降幅最小，166最大）。
⏹ 为什么这个时点开始降了？为什么是硅片先降？过去几周的周报中，我们已经多次提到硅片市场实际成交价格已经出现比较明显的下调，并逐步向电池、组件端传导，因此本周两大硅片龙头滞后的官宣调价基本在市场预期内。
前期产业链通过涨价试探至边际需求成本承受力极限、并僵持一段时间后，需求-价格的负反馈效应如期而至，而硅片作为主产业链唯一还有较丰厚盈利的过剩环节（相比硅料供应量），打响降价第一枪也是完全符合逻辑的。
基于高频数据的沪指波动长记忆性驱动因素分析
（． １ 中国人民大学 应用统计科学研究中心 ， 北京 １ｏ ７ ； ． ｏ ８ ２２ 山东经济学院 统计与数学学 院，山东 济南 ２ ０ １ ） ５０ ４
摘要 ： 借助于高频数据 的最优取样法 ， 已实现波动率给出的上证指数波动率的有效估计 ， 利用 在研究 已实
现波动率特性 的基础上 ， 用计量模型探讨沪指波动 的长 记忆特征 。发现 ＨＡ Ｒ—Ｒ Ｖ模型 比 Ｆ Ｒ ＭＡ模 型更 ＡＩ 能有效地刻画沪指波动的长记忆性 ， ＨＡ 且 Ｒ—Ｒ Ｖ模型样本外预测效果远远优于 Ｆ Ｒ ＭＡ模型 ， ＡＩ 这说 明沪指 波动具有伪长记忆性 ， 表面特征显示 的长记忆性是 由短期投资 、 中期投资和长期投资形成 的短记忆性叠加 而 成 。同时由于 ＨＡ Ｒ—Ｒ Ｖ模型综合考虑 了不 同时 间水平上 的已实现波动率 ， 从而在深层次上验证 了中国股票 市场的异质性 和波动率的杠杆效应。 关键词 ： 已实现波动率 ； 长记亿性 ； 异质市场 ； Ａ Ｈ Ｒ—Ｒ Ｖ模型
作者简介 ： 张 波（９ ｏ ， ， １ ６ 一）男 黑龙江人 ， 理学博 士 ， 教授 ， 博士生导 师 ， 研究方 向： 随机分析及其在金融与保险中的应用 。
２ １
统计 与信息论坛
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中圈分类号 ：２４ ０ Ｆ ２ ． 文献标志码 ： Ａ 文章编号：０７—３ １ （０ ９０ —０ ２ —０ １０ １６ ２０ ）６ ０ １ ６
股指期货：天堂还是地狱？
新股民投资教育--股指期货：天堂还是地狱？张卫星精彩观点★我个人认为股指期货今年年底、明年年初股指期货会推出来。
★什么大都大不过中国金融市场的发展需求大，都大不过整个中国经济快速增长。
★期货交易最大的特点是杠杆交易，杠杆交易意味着高风险、高收益。
★这个市场可以说是一个赌博的市场，就在赌未来。
★股指这么大的指数，包括沪深指数还是沪深300都没有必要考虑操纵的问题。
★有的人在震荡期做多做空都赚不到钱，有的人可以挣到大钱，关键不能和趋势对抗。
★所有短线期货交易者95%是赔钱的。
我不知道你是不是那个5%，如果不是，我建议你不要短线操作。
★在高波动的股市上加十几倍杠杆，这个股市的风险就是天堂和地狱。
★有的投资人意识到股票定价不对就可以挣很多钱。
张卫星：大家好！和讯网：股指期货问题在世界已经传闻很久了，昨天市场上按点数来讲出现了历史上最大的反弹，反弹的原因，除了超跌因素之外，市场今天或者再过一两天股指期货出台的时间表会公布，12月28号会正式施行。
张老师您认为股指期货会什么时候推出来？张卫星：股指期货准备的时间比较长，是我国金融市场的重要组成部分。
我个人认为今年年底、明年年初股指期货会推出来。
因为反复的准备、测试、软件运行、会员单位和投资者意见已经修改很长时间了。
以前我们谈的时候是在3000点谈股指期货，有些人的观点是能不能股指调下来之后，我们在点位比较低的时候推出股指期货，现在3000点过去了，4000点、5000点都过去了。
如果时间越拖，推出的风险就很大，在低的点位推出越来越渺茫。
最近股市也进行了调整，调到了5000点，可能也不指望股市能调得太深，这是比较好的推出时机。
我认为点位并不重要，不管在什么点位，尽快推是必须的。
原因很简单，什么大都大不过中国金融市场的发展需求大，都大不过整个中国经济快速增长，经济快速增长需要完善的金融市场，股指期货是金融市场非常重要的组成部分。
早晚要上股指期货，我们做的金融产品和创新，只要我们必须搞，早上比晚上好。
基于ARMA模型的股价短期预测——以古井贡酒股票为例
基于ARMA模型的股价短期猜测——以古井贡酒股票为例概述：股票市场一直以来都备受关注。
投资者们期望通过分析历史股票数据，猜测股价的将来走势，从而做出更理性的投资决策。
传统的统计模型中，ARMA模型作为时间序列分析中的一种经典方法，被广泛用于股票价格的猜测。
本文以古井贡酒股票为例，探讨了基于ARMA模型的股价短期猜测方法及其应用。
第一部分：古井贡酒及其股票背景介绍古井贡酒是中国著名的白酒品牌之一，成立于1955年，总部位于河南省。
作为中国国内外都有广泛著名度的酒企，其股票一直备受市场关注。
随着中国白酒市场的逐渐增长和消费升级的趋势，投资古井贡酒股票成为一项备受关注的投资活动。
第二部分：ARMA模型基本原理和公式推导ARMA模型是一种时间序列分析模型，由自回归（AR）模型和滑动平均（MA）模型组成。
AR模型是依据自身过去的观测值来猜测将来的观测值，而MA模型是依据过去的误差值来猜测将来的观测值。
因此，ARMA模型综合了过去观测值和误差值的信息，用于猜测将来的时间序列。
第三部分：古井贡酒股价数据的收集和预处理为了建立ARMA模型，我们需要收集一段时间内的古井贡酒股价数据。
起首，我们可以从公开的金融数据网站获得每日的股价数据。
然后，对数据进行预处理，包括去除异常值、填充缺失值、平滑数据等，以确保数据的准确性和合理性。
第四部分：ARMA模型的参数预估及模型诊断在建立ARMA模型之前，我们需要确定模型的阶数。
阶数的确定可以通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析来实现。
通过观察ACF和PACF的图形，获得AR和MA 的阶数，并用这些阶数拟合ARMA模型。
然后，我们使用最小二乘法（OLS）对ARMA模型的参数进行预估。
通过极大似然方法，我们可以找到最有可能产生实际观测值的ARMA模型参数。
最后，我们使用残差分析、自相关图和偏自相关图来诊断ARMA模型的拟合效果。
第五部分：ARMA模型的股价猜测及模型评估通过已拟合的ARMA模型，我们可以猜测将来一段时间内的古井贡酒股票价格。
新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化
新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化2020年1月底，新冠疫情在中国迅速蔓延，对中国经济和金融市场产生了深远影响。
在疫情爆发前后，中国三大股指——上证指数、深证成指和创业板指表现出了不同的收益率联动性变化。
本文将探讨疫情前后中国股市的表现，分析其原因以及可能的未来走势。
新冠疫情之前，中国股市整体呈现出相对稳定的表现。
2019年，中国经济增长率放缓，但A股市场仍然保持较为活跃，尤其是创业板指数。
多个政策措施的支持下，创业板指数在2019年累计上涨了近50%。
与此同时，上证指数和深证成指也在一定程度上随创业板指数的上涨而受益。
股指之间的联动性较为紧密，整体呈现出上涨的趋势。
然而，新冠疫情的爆发改变了一切。
中国政府采取了严厉的封锁措施，导致经济活动停滞，企业面临巨大的压力。
股市受到重创，三大股指全面下跌。
2月3日，上证指数暴跌7.72%，深证成指跌幅更大，下跌8.45%。
创业板指数也未能幸免，一度下跌9.01%。
此后，虽然股市有过短暂反弹，但整体仍然处于下跌趋势中。
这一时期，三大股指之间的联动性开始变得混乱，收益率相关性降低。
疫情爆发导致中国经济面临严重萎缩，这对企业的盈利能力产生了负面影响。
疫情期间，多个行业遭受重创，如航空、旅游和零售等。
这些行业对中国经济的整体贡献较大，其影响也传导到了股市。
而与此相对立的是，互联网、医疗和科技等领域受到了一定程度的保护，并且甚至在疫情期间获得了增长机会。
这导致了A股市场内部行业之间走势的较大差异，对三大股指的联动性产生了冲击。
另一个影响股指联动性的因素是投资者情绪的剧烈波动。
疫情带来的不确定性和恐慌导致投资者对风险的敏感性增加，在这种情况下，投资者更倾向于避险性资产和避免过度集中在某个行业或股票上。
这就导致了股指之间的联动性降低，投资者更多地进行个别股票的选取和配置，而不是整体市场。
然而，尽管新冠疫情对三大股指的联动性带来了一定的负面影响，但也催生了一些新的机会。
俄乌军事冲突对我国股票市场收益率的影响——基于石油石化板块的实证研究
俄乌军事冲突对我国股票市场收益率的影响——基于石油石化板块的实证研究俄乌军事冲突对我国股票市场收益率的影响——基于石油石化板块的实证研究引言：近年来，地缘政治冲突不断升级，国际形势不稳定因素增加。
俄乌冲突作为一场重要的地缘政治危机，不仅对俄罗斯和乌克兰产生了深远影响，也对全球经济产生了一定的冲击。
作为全球第二大经济体，中国无疑是受到影响的国家之一。
本文旨在通过实证研究，探讨俄乌冲突对中国股票市场特别是石油石化板块收益率的影响，并从中得出相应的结论。
一、俄乌冲突概述及其对全球经济的影响俄罗斯与乌克兰之间的冲突始于2014年，由于涉及领土争端、民族问题以及地缘政治利益等多个方面，不断升级，给地区和全球经济产生了较大的不确定性。
冲突导致乌克兰局势动荡，经济环境恶化，人员流失，投资萎缩，国际社会对乌克兰的支持和关注也逐渐减弱。
冲突还导致乌克兰与俄罗斯之间的贸易和经济联系受到了损害，进一步影响了全球经济。
二、俄乌冲突对全球能源市场的影响俄罗斯是全球重要的能源出口国之一，乌克兰是俄罗斯天然气通过乌克兰进入欧洲的重要管道。
因此，俄乌冲突不可避免地给全球能源市场带来了不确定性和风险。
这种不确定性和风险表现在油价、天然气价格以及能源供应等方面。
通常情况下，地缘政治冲突往往导致能源价格的波动，尤其是石油和天然气价格的上涨。
三、石油石化板块在中国股票市场的重要性石油石化板块是中国股票市场中的一个重要板块，具有重要的经济和金融意义。
中国是一个能源消耗大国，对石油和石化产品的需求量巨大。
因此，石油石化板块对中国经济的发展具有举足轻重的作用。
同时，石油石化板块在中国股票市场中占据较大的权重，其走势直接影响着股票市场的整体表现。
四、方法论及数据分析本研究采用事件研究法对俄乌冲突对中国股票市场的影响进行分析。
事件研究法是通过分析特定事件对资产收益率的影响，来评估特定事件对市场的影响程度。
本文选择石油石化板块的相关指数作为研究对象，通过对事件期前后股票指数的收益数据进行回归分析，得出相应的结论。
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证券指数 Hurst指数
上证综指 0.68730
深证成指 0.69632
沪深300 0.69588
实证计算结果表明，三种股指的Hurst指数均大于0.5，说明 三种指数皆是混沌时间序列，具有分形结构。股指的时间序列具 有长而有限的“记忆效应”，各种信息在平均循环周期内或多或 少地影响着市场的未来走势。 深证成指的Hurst指数大于上证综指的Hurst指数，表明深市的 混沌性要比沪市的强，这或许与深市多为中小盘股有关。沪深300的 Hurst指数介于上证综指与深证成指之间，与笔者预期相符，但更接 近于深证成指的Hurst指数，这或是与沪深300指数所选取的股票有 关，或是受股指期货的影响，增强了沪深300指数的混沌性。 实证的结果也表明，我国的证券市场是分形的证券市场， 而不是有效的证券市场。充分认识我国证券市场的混沌与分形特 性，对指导证券投资与证券市场发展.哈尔滨工业大学硕士学位论文,2009,6. [2]叶中行,曹奕剑.Hurst指数在股票市场有效性分析中的应用[J].系统工程,2001,5:21-24. [3]戴志敏,干瀚羽.中国证券市场的分形现象研究[J].商业研究,2003,17:84-86. [4]陈昭,王国臣.混沌理论与分形维的研究与应用——以深圳股票市场成份指数为例[J].2005,7:75-76. 作者简介：张海军（1965—），男，江苏海安人，理学硕士，副教授，现供职于 黑龙江农垦职业学院，研究方向：数学教学，混沌理论。
观察•Observation
投稿信箱：zgzqqhzz@
中国A股指数R/S分析
张海军 （黑龙江农垦职业学院，黑龙江
【摘要】 本文依据分形理论，利用重标极差分析法实证计算了我国A股的上证综 指、深证成指和沪深300指数的Hurst指数，实证结果表明，沪深两市三指的时间序列 是混沌时间序列，具有分形结构，股指的时间序列具有长而有限的“记忆效应”。 【关键词】分形；R/S分析法；Hurst指数；A股指数
其中， r 表示N个r的平均值。 对
n 个时间段的R/S值进行平均，即可得到与N对应的R/S值； N
n 2
（4）对 N 1,2,L , 及其对应的R/S值进行线性回归：
所得到的回归系数H就是Hurst指数。 2.V统计量 V统计定义为 V ( R / S ) / n 。 对于独立过程的时间序列，R/S统计量是随时间n的平方根 规模变化的，V统计分析图是平坦的。对于具有状态持续性的过 程，V统计分析图向上倾斜；反之，对于具有反持续性的过程，V 统计分析图是下向倾斜。根据V统计分析图可判断时间序列某一 时刻的值对后面观测值的影响时间长度界限。 3.我国A股指数R/S分析实证 本文所用数据来自于“大智慧证券分析软件”，选取了沪深 300指数从编制之日的2005初起到2012年底共8整年的周收盘数据403 个，构成周收盘价时间序列。为能使上证综合指数和深证成份指数 与沪深300指数具有可比性，相应地也选取了同时间段的上证综指与 深证成指的周收盘数据各403个，构成周收盘价时间序列。再将周 收盘时间序列采用一阶对数差分（first differencing，FD）法漂 白，各自转换成周对数收益率序列，每个序列各有数据402个。然后 用Matlab软件编程计算所得到的三种股指的周收益率序列的Hurst指 数，为了能比较准确判断指数时间序列，同时计算了V统计量。 实证计算结果如下：
哈尔滨
150025）
n 2
（2）选取 N 1,2,L , ；
n 个时间段， N 用每个时间段累积离差的极差除以标准差，再计算重标极差R/S：
（3）对每一个具体选定的N，将时间序列 rt 分为
纵观20世纪下半叶，非线性科学得到了蓬勃发展。混沌、分 形和孤子构成了非线性科学的主体。混沌理论与分形理论对诸多 自然科学与社会科学都产生了深远的影响，将混沌理论与分形理 论用于证券市场的研究，形成了分形市场假说。 一、分形几何学与分形市场假说 分形几何学是由美籍法国数学家B.B.Mandelbrot在总结了自然 界的非规整几何图形之后，于1975年首次提出了分形（Fractals） 的概念，他同年出版的分形几何学的第一部著作《分形：形状、机 遇和维数》，标志着分形理论的诞生。Mandelbrot曾将分形定性描 述为整体与局部地区有某种意义的对称性的集合，或是有某种意义 自相似的集合；也曾用定量的方法刻划分形为Hausdorff维数严格大 于其拓扑维数的集合。但无论哪种定义都不能概括所有的分形，即 使到目前，分形仍无一个明确的定义[1]。 英国数学家K.Falconer认为，分形的定义应该以生物学家 给出“生命”定义同样的方法给出，即不寻求分形的确切简明定 义，而是通过寻求分形的特征来描述。将分形看成是具有如下性 质的集合F：①F具有精细结构，在任意小的比例尺度内包含整 体；②F是规则的，不能用传统的几何语言来描述；③F通常具有 某种自相似性，可能是统计意义下的自相似；④F是局部的不确 定和不稳定，但整体是确定和稳定的；⑤F的分形维数一般严格 大于它的相应的拓扑维数；⑥F往往以非常简单的方法确定或者 以递归过程或迭代算法产生。 自相似性是分形的最重要特征。分形理论的重要原则是自相似 原则和迭代生成原则。分形具有两个普遍特征：第一、它们自始至终 都是不规则的；第二、在不同的尺度上不规则程度却是一个常量。 将混沌理论与分形理论用于证券市场的研究，形成了分形市场 假说（Fractal Markets Hypothesis，FMH）。分形市场假说与有效 市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）相辅相成，互为补 充。E.E.Peters是FMH的集大成者，他把Hurst为研究水文自然现象而 建立的重标极差分析法（Rescaled Range Analysis，R/S分析法）重 新带回到金融分析领域，用于资本市场的价格和收益率时间序列的分 析中，以考察其是否具有分形的特征。使用这一方法，他成功地 建立了资本市场收益曲线的“自相似性”，论证了资本市场的分 开结构与非周期性循环特征。 二、重标极差分析法与Hurst指数 20世纪40年代，英国水文专家H.E.Hurst在研究尼罗河水坝 工程的水库水位时，发现水位的平均涨落并非随机序列，而是依 赖于度量的时间长度。为了使该度量在时间上标准化，Hurst用 观测值的标准差去除极差，建立了一个无量纲的比率，即Hurst 指数，并由此发展了R/S分析法。Hurst指数对所有的时间序列都 有着广泛的应用，因为它对被研究的时间序列系统做的假设很 少，分布的方差可以是无限大的，在估计Hurst指数时不需要对 序列分布形状作任何假定，可以区分随机序列和非随机序列。 在R/S分析法中，Hurst指数H有3种不同的类型：①当H=0.5 时，白噪声，标准Brown运动，时间序列是随机游走的，表现马氏 链特性，事件是随机的和前后不相关的，现在不会影响未来。②当 0<H<0.5时，粉红噪声，时间序列是反持续性或遍历性的，存在“均 值复归”现象，与过去的增量负相关。反持续性的时间序列具有比 随机噪声更剧烈的波动性。③当0.5<H<1时，黑噪声，分数Brown运 动，时间序列是持续性的或有偏游走的，存在“记忆效应”，与过 去的增量正相关。持续性时间序列在时间方面显示自相似性，即在 不同的时间尺度上有类似的统计特征[2-4]。 三、我国A股指数R/S分析实证 1.R/S分析法 （1）选取指数收盘数据序列，将其转换为收益率时间序列 r1 , r2 , L , rn ；
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2013 02•中国证券期货