四维选股模型

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-沪深A股狙击手5+1+19-

沪深A股狙击手5+1+19选股重在方法：多维多层次，用排除法，留下比主力成本更具优势的低位蓄势强股。

持股重在心法：排除杂念干扰，拒绝折腾，能者多劳，期间波段做T，借势顺势与庄共舞。

卖股重在算法：跳水、三黄、相对论目标、重压、黄点、颈压、衰竭点、布林、均压【第一关】新手选股四必剔：1-布林线轨道持续下移（指跌势股）、2-同处（30日、60、半年线、年线）四线之下（指深渊股，而金坑除外）、3-半年无板（指量能不振弱势股，主力之前相对高位明显建仓的除外）、4-LWR死叉（对应分时周期内调整股）等典型四特征之一的，选股剔除，大病在身主力难以抬轿。

以上四害股别再拿上来！这是新手通病，老手偶尔也犯，当然钞票海量越跌越买的异类除外。

【第二关】老手选股防十弱：A股选股至赢操作精要之10不要（如有其一，一票否决）：1.60日线下个股（强箱体加大盘温和除外）；色彩属性轮值，短线空头期。

2.布林轨道持续下移、大均线下或布林轨道下轨破位个股；分别对应趋势下行期、重压之下、泥坑之内。

3.股价位于抛压区附近个股；多头在此乏力，入场时机不对。

4.分时衰竭，面临调整个股；继续上行乏力或惯性上攻为小概率。

5.创历史新高（次新股除外）股；博弈成本优势何在？替庄家垫背或接货。

6.新股，和上市不久的次新股，尤如黔之驴，尤其主力动向不明个股；不见兔子不撒鹰。

7.主力长线高位出货不久，继续中线调整的个股；调整或跌势期。

8.半年找不到涨停板个股、前低上行以来没有冲板或涨板个股；股性不佳，庄家体弱。

9.主力出货区个股高位诱多个股；波段相对高位站岗高概率。

10.持续缩量走弱横盘个股；多头不振，不上其背。

以上者多为弱箱体形态个股，选股不宜，早已持股的结合自身心态预期转按止盈算法压力判断（附后）。

【第三关】高手入场见五强：A股必胜之操作精要之5强（多多益善，追求卓越）：1强弱：数数涨停板，越多越好，越近越好，量增为好；2空间：距离短线压力位、目标位的空间是否可观？3趋势：是否站上60日线，60日线是否上行，或60日线下涨停但小箱体强势！4冷热：板块近期是否具有合力走强？5大盘：短线风向气象是否晴朗或温和多云？便于庄家发力做多。

西蒙斯及其数学量化选股模型

西蒙斯及其数学量化选股模型西蒙斯及其数学量化选股模型《波段选股王》宣传软件采用的数学量化选股模型，比西蒙斯更高级。

那么西蒙斯何许人也?数学量化选股模型又是什么呢?美国机构投资者杂志Alpha日前公布了2008对冲基金经理收入排行榜，71岁的数学大师詹姆斯·西蒙斯(James Simons)以25亿美元的入账高居榜首，在哀鸿遍野的资本市场上傲视群雄詹姆斯·西蒙斯领导的大奖章(Medallion)基金，在1989到2006的17年间，年均回报率达到了惊人的38.5%，比索罗斯同期的数字高出10多个百分点，较同期标普的年均回报率则高出20多个百分点，而股神巴菲特20年间的平均回报率也不过20%。

来看一看西蒙斯的成绩单：2005、2006年，分别以15亿、17亿美元的净收入坐稳全球最赚钱对冲基金经理的宝座；2007年以13亿美元屈居第五；危机深化的2008年，大赚25亿美元，超过排名第四的索罗斯(11亿美元)1倍有余，三度封王，真正做到"牛市执牛耳，熊市啖熊掌"。

西蒙斯的成功与他的数学背景密不可分。

在数学界，西蒙斯三十多年前就已成名，曾获全美最高荣誉，还与华裔科学家陈省身共同创立了Chern-Simons定律，清华大学的一幢"陈-西蒙斯"专家公寓楼就是西蒙斯捐资修建的。

三岁见老西蒙斯1938年出生于波士顿牛顿镇，父亲是鞋厂老板。

三岁时他就展现了惊人的数学天分：他对汽车耗尽汽油的现象产生了兴趣，认为汽油不会完全用光--如果每次用掉油量的一半，还会剩下一半，依此类推，最后定有剩余。

这种想法同著名的"阿基里斯悖论"(注)极为相近，又与庄子的"一尺之棰，日取其半，万世不竭"异曲同工。

一个三岁幼童，居然就有意识地去思索起高难的微积分问题，不可不谓之"天降鬼才"！若依据中国"三岁看老"的古语，难不成这就是西蒙斯后来成功的前兆?从牛顿高中毕业后，西蒙斯考入麻省理工学院数学系，师从著名数学家安布罗斯(Warren Ambrose)和辛格(I.M.Singer)，"鬼才"依旧，大一时就达到了毕业生水平。

股票底部四维交易战法

巴菲特说过：投资就是投国运，投资家应该是爱国者。

什么是国运？投资圈有个很著名的段子：三个人坐电梯，一个不停原地跑，一个不停撞头，一个不停做俯卧撑。

电梯到顶后，三人被问到：你们是怎么上来的？一个说我跑上来的，一个说我撞头撞上来的，一个说我做俯卧撑上来的。

在投资圈看来，真正让他们快速上楼的“电梯”，就是国运。

投资大师们如巴菲特、芒格、费雪、彼得林奇、塞斯·卡拉曼、霍华德·马克斯等等，无不是通过长期持有伴随伟大公司成长而获得了巨大的收益回报，而伟大公司诞生的背后就是长期向上的国运。

所以，本质上，投资最重要的是投资国运。

巴菲特曾经提到自己投资之所以取得巨大成就，其中一方面原因是中了“卵巢彩票”，也就是巴菲特在合适的时间出生在美国，伯克希尔的成功在很大程度上只是搭了美国经济的顺风车。

在今年的巴菲特股东大会上，90岁的老人花了将近一个小时带大家回顾了历史，并再次表达了一个观点：投资的前提是国运。

并且单独向大家展示了PPT上令人印象深刻的一页，他写道：不要做空美国。

•回顾美国的历史，历经1929年大萧条、二战、古巴导弹危机、石油危机、越战、科技股泡沫破裂、2018年次贷危机，每一次危机都导致了股市的大幅暴跌，但每一次股市都从危机中走出，并一次次创出新高。

因为二战后，美国是全球最强大的国家，无论是经济、军事，还是科技，都引领着世界的发展。

如果再将时间拉长看，从日美之间股市的占比来看，也可以看出国运对于股市长期投资而言具有的决定性作用。

自上世纪六十年代到九十年代，日本经济的狂飙突进，让日本股市开始挤压美国在全球的份额，但日本泡沫被击破后，其股市份额开始随着国运回撤。

观察数据，我们可以得出结论：股市的长期表现和经济增长基本吻合，“经济是不断发展的，股市长期而言是上涨的”在绝大多数国家都得到了印证；遭遇经济危机的国家，股市表现往往不佳，比如泰国（东南亚金融危机）、希腊（欧债危机）；最后回到中国，回到我们的A股。

几种经典的选股模型 -4

几种经典的选股模型关注tomav999的发言【大中小】打印推荐给朋友收藏点击2290次回复10次复制本帖地址哈格斯琼姆的巴菲特选股策略第一部分：引言股票代表着对一个公司的所有权，每一股份对应拥有公司的一部分资产，并能够获得相应的收益。

股东一般不直接参与公司经营活动，而是通过选举董事会来进行经营管理。

尽管这是一个众所周知的浅显道理，但由于股票市场每日的交易和波动吸引了大部分投资者的注意力，用股票价格的高低来评估一个公司的成败成为了一种时尚。

当市场上乐观或悲观情绪占主导地位的时候，股票价格就会偏离公司的内在价值，但从长远来看，股价是公司内在价值的反映。

因此，基础的研究方法就是首先研究公司的业务价值，然后判断当前股价是否提供了一个有吸引力的买点。

长期投资者中的精英当今世上恐怕没有人比巴菲特更深得价值投资的精髓了。

巴菲特通过投资积累了350亿美元的财富，并成为福布斯世界富豪榜的第二名。

巴菲特因此成为了大众的焦点，并成为了研究的目标。

一些研究者认为，巴菲特的战略是无法被复制的，但是罗伯特·哈格斯琼姆不同意这种观点。

哈格斯琼姆写了三本书，专门研究巴菲特投资思想。

在他最近的一本书《巴菲特精华：新经济的永恒原则》（2001，John Wiley &Sons出版）中，哈格斯琼姆认为巴菲特的投资方法是可以复制并为投资者所用的。

他通过一系列的提问来展示这种投资方法。

这种方法要求：l 分析公司的业务l 对每一个购买都要求一个安全边际l 管理一个由自己高度关注的股票构成的投资组合l 使自己不受市场情绪或投机气氛的影响本文的选股方法就是以哈格斯琼姆的这本最新力作为基础。

巴菲特简介沃伦·巴菲特1930年出生于内布拉斯加州的奥马哈，他的父亲是一个股票经纪人和国会议员。

在父亲的股票经纪公司工作期间，巴菲特偶尔读到了本杰明·格雷厄姆的《聪明的投资人》，于是申请了哥伦比亚大学的学习机会并师从格雷厄姆。

四因子模型

从规模因素收益的回归系数si,T上来看,样本内所有基金的si,T系数都在1%的水平上显著。
应用
因子选股模型总结。因子选股模型是量化ห้องสมุดไป่ตู้资策略中应用最为广泛的选股模型之一。备选的因子需满足以下标准：第一、能捕获经济信息；第二、有相同因子的证券其行为路劲相同；第三、在不同市场和样本中较有区分度；第四、在时间维度上能够表现稳定。因子选股模型已被成熟市场广泛运用，但其也存在较多类型的风险，在模型设计之初应该加以考虑。
市场因素收益的回归系数bi,T,均通过了1%水平的显著性检验。从bi,T的大小上来看,样本内几乎所有的基金的bi,T都大于1.0,即这些基金采取了高贝塔的策略。只有银河收益一只基金采取了低贝塔策略。从市场风险因素上看这些混合型开放式基金大多承担的风险要大于市场风险因素,这与我们设立混合型开放式基金,增加机构投资者多样性的初衷相悖。
四因子模型
对Fama-French三因素的模型的改进
01 模型来源
03 应用
目录
02 模型介绍 04 三因素模型
四因子模型是为了控制系统性风险对股票的影响，对原始回报进行调整，取得控制了风险因素后的超常回报。 Carhart四因素模型是对Fama-French三因素的模型的改进，包含了市场因素(market factor),规模因素(size factor),价值因素(value factor)和动量因素(momentum factor).
经典四因子模型及其运用。Fama和French（1992）引入两个新的解释变量：市净率、公司规模，与CAPM中的市场指数一同估计股票的回报水平，构建了三因子模型。Carhart（1997）认为研究股票收益应在Fama和 French的三因子模型基础上加入动量效应，构建了四因子模型。我们借鉴经典的四因子模型构建因子选股策略，对市净率和公司规模两个因子在A股市场是否有效进行验证，随后检验对A股市场是否具有动量效应和反转效应。测试结果显示A股市场上市净率较低、市值较小的股票收益率较高，且存在较明显的反转效应。

基于人工智能的股票选股模型研究

基于人工智能的股票选股模型研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，其在金融领域的应用越来越广泛。

其中，基于人工智能的股票选股模型备受关注。

本文就基于人工智能技术的股票选股模型进行研究，并探讨其在投资领域中的意义和应用。

一、人工智能技术在股票选股模型中的应用基于人工智能技术的股票选股模型可以通过对各种相关数据的收集、处理和分析，来分析股票价格的走势，以达到更好的股票选股效果。

这种技术在股票投资领域中具有较强的优势。

1.数据收集股票市场中有非常多的变量和因素影响股票价格的波动。

基于人工智能技术的选股模型在收集数据时几乎没有任何限制，可以涵盖绝大部分与股票价格相关的数据，如利润表、资产负债表、现金流量表等公司财务数据，市场环境的宏观经济指标、政策法规、产业报告等。

通过分析这些数据，制作股票投资决策模型，对股票价格走势进行预测。

2.数据处理和分析人工智能可以对大量数据进行快速处理和分析，将信息筛选和加工，去掉多余数据，保留对股票价格的预测有帮助的数据。

同时，人工智能技术具备较强的自动学习能力，能够不断调整预测模型，提高股票选股的准确率。

3.预测模型基于以上数据的处理和分析，人工智能技术的股票选股模型可以制定出较为准确的股票价格预测模型。

这些预测模型能够较为准确地预测股票价格的未来走势，并进行量化的评价和分析。

这样便能够帮助投资人员进行更加准确的股票选择，提高投资效益。

二、基于人工智能股票选股模型的投资意义基于人工智能技术的股票选股模型可以较好地解决很多股票选股难题，具有显著的优势。

1.提高选股成功率相比传统的股票分析技术，基于人工智能的股票选股模型所使用的数据更加充分和准确，其股票选择的成功率也较高。

通过对大量数据的处理和分析，人工智能技术能够快速识别股票价格波动的特征，准确预测未来走势，提高选股效率。

2.降低风险基于人工智能的股票选股模型寻找低风险股票的效果也更为显著。

这是因为，该模型所使用的股票预测技术能够对股票价格波动特征的敏感度比传统分析技术更高，优秀的预测模型让用户能够事先测知具体风险，从而进行更科学的股票选择，降低投资风险。

四维看盘主图公式

★四维看盘主图公式V AR3:=LLV(HIGH,240);VAR4:=100*(CLOSE-V AR3)/V AR3;V AR5:=(CLOSE-LLV(LOW,528))/(HHV(HIGH,528)-LLV(LO W,528))*100;V AR6:=(CLOSE-LLV(CLOSE,530))/(HHV(CLOSE,530)-LLV( CLOSE,530))*100;V AR8:=SMA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0),34,1)/SMA(A BS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),7,1)*100;V AR9:=SMA(MAX(CLOSE-REF(CLOSE,1),0),13,1)/SMA(A BS(CLOSE-REF(CLOSE,1)),13,1)*100;VARA:=BARSCOUNT(CLOSE);VARB:=V AR8<20 AND V AR9<23 AND V ARA>35; VARC:=V ARB AND COUNT(V ARB,1)=1;VARD:=EMA(CLOSE,21)-EMA(CLOSE,8);VARE:=EMA(V ARD,5);VARF:=TROUGHBARS(3,6,1)<4 ANDCROSS(V ARD,V ARE);VAR10:=IF(TROUGHBARS(3,16,1)=0 ANDHIGH>LOW+0.04,4,0);VAR11:=ZIG(3,6)>REF(ZIG(3,6),1) ANDREF(ZIG(3,6),1)<=REF(ZIG(3,6),2) ANDREF(ZIG(3,6),2)<=REF(ZIG(3,6),3);VAR12:=ZIG(3,6)<REF(ZIG(3,6),1) ANDREF(ZIG(3,6),1)>=REF(ZIG(3,6),2) ANDREF(ZIG(3,6),2)>=REF(ZIG(3,6),3);VAR13:=ZIG(3,22)>REF(ZIG(3,22),1) AND REF(ZIG(3,22),1)<=REF(ZIG(3,22),2) AND REF(ZIG(3,22),2)<=REF(ZIG(3,22),3);VAR14:=ZIG(3,22)<REF(ZIG(3,22),1) AND REF(ZIG(3,22),1)>=REF(ZIG(3,22),2) AND REF(ZIG(3,22),2)>=REF(ZIG(3,22),3);VAR15:=ZIG(3,51)>REF(ZIG(3,51),1) AND REF(ZIG(3,51),1)<=REF(ZIG(3,51),2) AND REF(ZIG(3,51),2)<=REF(ZIG(3,51),3);VAR16:=ZIG(3,51)<REF(ZIG(3,51),1) AND REF(ZIG(3,51),1)>=REF(ZIG(3,51),2) AND REF(ZIG(3,51),2)>=REF(ZIG(3,51),3);VAR17:=ZIG(3,72)>REF(ZIG(3,72),1) AND REF(ZIG(3,72),1)<=REF(ZIG(3,72),2) AND REF(ZIG(3,72),2)<=REF(ZIG(3,72),3);VAR18:=ZIG(3,72)<REF(ZIG(3,72),1) ANDREF(ZIG(3,72),1)>=REF(ZIG(3,72),2) ANDREF(ZIG(3,72),2)>=REF(ZIG(3,72),3);VAR19:=EMA(CLOSE,2)-EMA(CLOSE,150);VAR1A:=EMA(V AR19,100);VAR1B:=2*(V AR19-V AR1A);VAR1C:=POW(V AR1B,3)*0.1+POW(V AR1B,1);VAR1D:=SQRT(SQRT(LOW*HIGH*OPEN*CLOSE)); VAR1E:=EMA(V AR1D*0.97,3);VAR1F:=(HIGH+LOW+CLOSE)/3;V AR20:=(V AR1F-MA(VAR1F,14))/(0.015*A VEDEV(V AR1F,1 4));VAR21:=CROSS(V AR1E,LOW);选股买点:V AR10,coloryellow;组合买:(V AR11+V AR13+V AR15+V AR17),colorred;组合卖:(V AR12+V AR14+V AR16+V AR18),colorgreen;黑马线:IF(V AR1B>0.1,V AR1C,0)*1;黑马信号介入点:选股买点AND VARF AND VARC AND V AR21 AND V AR4<0 AND V AR5<2 ANDV AR6=0,COLORFFFF99;DRAWTEXT(VAR13,0.6,'●'),colorred;DRAWICON(组合买,组合买,1);DRAWICON(组合卖,组合卖,9);DRAWTEXT(黑马信号介入点>0,4.5,'●我的黑马介入点'),colorred;DRAWICON(选股买点>0,4.2,1);DRAWTEXT(选股买点AND V ARF AND V ARC,2.8,' 30%下单莫错过！'),colormagenta;DRAWTEXT(VAR18,3,'空仓'),colorgreen;DRAWTEXT(VAR20<-110 AND 选股买点>0,2,'选股买点'),coloryellow;DRAWTEXT(VAR17,1.3,'发现黑马'),COLORFF6600;DRAWTEXT(选股买点AND V AR20<-100 AND V ARF AND V ARC>0,4.1,'★组合5分钟线选股思路获利5%以上'),colorred。

全球投资大师欧奈尔七步选股法

全球投资大师欧奈尔七步选股法威廉·欧奈尔的股市生涯开始于1958年，他当时担任海登·史东公司的证券经纪商，而他日后的投资策略就是在这个时期成型的。

欧奈尔从事证券交易一开始便相当成功。

从1962年到1963年间，他以多空交替的操作手法，将自己5000美元的资本增长到20万美元。

1964年，他在纽约证券交易所买下一个席位，并成立一家证券公司——欧尼尔公司，目前是全球600位基金经理人的投资顾问。

欧奈尔在1983年创办《投资者财经日报》，该报成长迅速，是《华尔街日报》的主要竞争对手。

C-A-N-S-L-I-M选股七法威廉·欧奈尔1988年以其30年来研究股市的心得和经营共同基金的实证经验，著有《股市赚钱术》一书，他将他的选股艺术淬炼出C-A-N-S-L-I-M的选股模式，这个选股模式可以成为你最简单的分析手段。

我们现在来看看这七个字母分别代表什么。

C=Current quarterly earnings per share最近一个季度报表显示的盈利大黑马的特征就是盈余有大幅度的增长，尤其是最近一季。

最好的情况，就是每股收益能够加速增长。

但若是去年同季获利水平很低，例如每股收益去年仅1分，今年5分，就不能包括在内。

当季每股收益成长率8%或10%是不够的，至少应在20%-50%或更高，这是最基本的要求。

当季收益高速增长，应当排除非经常性的收益，比如靠出售资产取得的巨额收益。

A=Annual earning increases每年度每股盈利的增长幅度值得你买的好股票，应在过去的4-5年间，每股收益年度复合成长率达25%至50%，甚至100%以上。

据统计，所有飙升股票在启动时的每股收益年度复合成长率平均为24%，中间值则是21%。

一只好股票必须是年度每股收益成长与最近几季每股收益同步成长。

N=New products，New management，New highs新产品、新管理方法、股价创新高公司展现新气象，是股价大涨的前兆。

四维产品功能价值评判方法论：Idea、Value、Solution、Effect

四维产品功能价值评判方法论：Idea、Value、Solution、Effect 编辑导语：产品经理在工作中总会遇到一些问题，这个功能做不做？这个功能有什么价值？这个功能能解决什么问题？等等，这些问题都要从多维度进行判断；本文作者分享了关于四维产品功能价值评判方法论，我们一起来看一下。

如何评判一个产品功能做还是不做？这是一个产品经理或者产研团队都需要面临的高频问题。

做过调研，大家对于这个问题往往会提出如下解法：看价值有多大，价值大于成本就做；看时机是不是成熟，成熟就做；看解决了用户什么问题，解决了就做；看是否符合俞军公式：新价值—原价值—切换成本就做等等。

诸如此类的回答都对也都不对。

这些一维（yes or no）决策方法都能够从某一个维度过滤掉一些次要功能，但往往忽略了其它因素。

比如当只看俞军公式的时候，新价值—原价值—切换成本，那么滴滴应该all in无人车，大幅度削减人力成本；但背后的因素诸如就业问题、企业研发成本、政策时机就完全没有考虑到。

所以为了能够建立起一个足够完整和体系化的模型，帮助我们筛选掉无用功能，我们需要一个充分考虑各方面因素的功能价值评判方法论。

在这里推荐四维评判模型，为了避免中文同义词产生的误会，我定义了四维为：Idea、Value、Solution、Effect，会用这四个名词来阐述。

一、Idea层面四维评判模型和对产品价值的思考层次有关系，一个产品功能本质是“提供一个Value的Solution”，它往往起源于一个Idea，最后对整个产品生态产生一个Effect，这四个维度是基本的产品价值逻辑。

越高层次的产品经理，越应该充分考虑到这四个维度。

举个例子：一些产品门外汉往往会有很多Idea，经常会因为想到一个Idea而高兴到手舞足蹈，然而往往想不到更深的3个层次：这个Idea有多大价值、用什么方案（Solution）来实现这个Idea、这个Solution在实现Idea之外有哪些负面影响和成本。

产业链金字塔四维模型 36新竞争力公司诞生

产业链金字塔四维模型 36新竞争力公司诞生我们每年要准备一些重大的策划，每年都有一次对所有上市公司业绩的全面检索，谓之《财务机要》，从此处去触及中国经济的体温与我们投资的新风向。

但是，当我们着手梳理2009年度和2010年一季度A股上市公司财务报表的时候，我们突然决定推翻所有陈旧的框架，因为我们意识到，一个不得不向你指出的困难时代，已然兵临。

本次特刊的尖锐背景如你所见，股市如风筝断线。

这半年时间，几乎所有投资人都在和自己对决：难道感受到的欢快都是不存在的？一路砸破2700点，很多人仍旧不知所以。

我们坚持认为，原因在中国主流投资者的心态发生了变化，对未来一段时间的经济盘面产生了悲观。

制造业危机、地产调控、流动性收紧、人民币升值压力、通胀预期，多重预期，每一个都足以使大盘立于危墙之下。

我们来看看1800家上市公司一季度财报透露的信号。

非金融扣除石油石化的2010年一季报主营业务同比增长46.9%，毛利增长57.8%，并不超预期，同时，单季总资产周转率70%，环比下降。

而利润的现金保障率分别为0.11，处于历史低谷。

这些都表明，经济复苏的质地依旧脆弱，而去年的狂欢实在是中国人自信心太爆棚。

我们甚至认为，2009年中国的复苏其实是旧生产方式的一次回光返照。

为了这一次信心，我们把固定资产投资、房地产投资、地方融资平台、流动性推到极致，把高耗能行业从悬崖拉回来，把从2007年开始的结构调整软禁了3年才放出来。

于是造就了昨日之癫狂与喧嚣，于是有了今日之惶恐与错乱。

“产业链金字塔”四维理论的提出我们还提出，以地产调控为标志，中国强制性进入以速度换空间的转型岁月，大量旧的生产体系、生产效率、生产工具、生产方式，正式进入衰亡阶段。

全球都面临着新的方向性选择，面临着升级换代和技术革命。

而中国的艰难才刚刚来临。

我们需要找到中国的诺亚方舟。

这些公司，必须具备强大的生命力、或者较充分的生存空间，或者全新的商业模式和技术能力，他们必将是中国新一轮的新竞争力公司。

《四维选股模型》

上证指数
单次收益率% 交易成功率% 交易频率
图3-2 三种时间组合MACD指标交易稳定性比较
10.0 9.0 8.0 7.0 6.0 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 0.0
短周期中周期长周期短周期中周期长周期短周期中周期长周期短周期中周期长周期短周期中周期长周期短周期中周期长周期
• （1）采集数据历经6至12年，数据覆盖完整的牛市周期与熊市周期，有突出的市场表达能力。研究样本均属大型蓝筹股，具广泛市场代表性。此前相关研究数据采集普遍存在缺陷或局限。
• （2）全面考虑了实际交易成本与交易可行性，与实际操作完全接轨，这点上与前期相关技术指标实质分析形成区别。此前实证分析多属于数学统计，往往不考虑交易成本或交易可行性。
五粮液
宝钢股份
万科A
深发展
买点滞后卖点滞后
四股均值
上证指数
图3-3 三种时间组合MACD买卖时滞比较（日）整理课件
注：交易频率指以实际交易间隔除以各组合MACD 交易次数。如35天/次，其含义指35天交易一次。
买卖时滞上，短周期灵敏性明显，长周期迟缓，中周期在大多数情况下较为适合。
（ 3）MACD指标系统具有出色的长期趋势表达能力。
项目投资收益率%
-0.56 熊市周期Ⅱ06.27-08.06
-28.29
图4-1 MACD实施石化CWB1回转交易的项目收益率与市场实际涨跌幅比较
➢ 107个交易日内利用中周期MACD（12-26-9）交易模式进行了117次成功交易（买-卖），区间短线交易累计投资收益率为+41%，显著好于区间投资标的实际跌幅的-60.84%。
买-卖时间差 24 5 18 2 23 8 27 15

互联网企业如何估值：详解国泰君安四维模型

互联网企业如何估值：详解国泰君安四维模型对于互联网公司的估值确实是比较难的一件事，传统的现金流折现法显然不够用，而在市场火爆之时大家都开始用“市梦率”代替市盈率。

本文针对这个问题，思考颇深，是个不错的样本，建议阅读。

互联网公司如何估值？这已经成为挑战投资界的大问题。

PE、PB、DCF等等传统经典方法于互联网完全失效。

于是有人想出来以用户数看算市值，或者再看下ARPU值，但其实这种方式太粗糙了（后面看了我们建立的四维模型你就知道只看这两项有多粗糙了）。

于是我们想着自创一套方法来评估互联网。

为什么评估互联网入口？互联网包括入口和内容。

这篇报告里我们偷懒一下只评估入口。

一则内容更迭变化太快，我们认为很难长青，价值有限；二则现在移动化后在线时间大幅变长，上网设备变多，入口花样变多，所以入口的价值在提升。

于是就只评估入口。

入口价值能否货币化？如果能有套方法，可以精准计算出每个入口值多少亿，当然是最好的。

可惜不能。

就好像评估一个足球球星，可以建立一套脚法、速度、身高、体能等综合评价体系，但这样能算出球员的身价吗？显然不行。

C罗球技成就很可能不如马拉多纳，但身价比老马高太多了。

但至少可以横向比较C罗梅西内马尔，就可以知道谁的身价有泡沫谁是洼地。

入口也是一样，要非说某个入口一定值多少钱，这是刻舟求剑。

但我们可以横向比较来判断，哪个入口被高估哪个被低估。

入口价值怎么评估？我们自创了一个四维评估模型。

入口价值= 入口流量 x 入口品质 x （粘性系数+集聚系数）。

其中每个维度又有若干项细化指标，如入口流量又包括用户规模、潜在用户规模、访问频率、滞留时间，先不展开了。

这篇报告里绝大部分篇幅都在阐述或举例说明，每个指标的含义，并且演示了当前所有主流热门入口的评估方式和结果。

综合评估下来，如高德地图、大众点评被低估，91无线与前程无忧被高估等等。

可以看好哪些标的？我们在报告最后一部分梳理了A股所有相关的互联网入口标的。

梳理得应该是比较全面的。

四维股票期货技术详解

四维股票期货技术详解四维股票期货技术详解一、主要思想：1、易经周期的思想－易有太极，极生两仪。

两仪生四象，四象生八卦。

2、万物始生于有，有生于无，无极－>太极－>万有。

二、具体解释：太极－圆，股票的空间周期，其大无外，其小无内两仪－将圆划分成180度，360度四象－将圆细分成90，180，270，360度八卦－将圆再细分成45，90，135，180，225，270，315，360度三、将两仪四象八卦映射到股票期货市场：1、360度的圆股价3.1-10元，以八卦为小周期，45度－升跌0.45元，90度－升跌0.9元...股价11 -30元，以四象为大周期，90度－升跌0.9元，180度－升跌1.8元...2、3600度的圆股价31- 40元，以八卦为小周期，45度－升跌4.5元，90度－升跌9元...股价41-160元，以四象为大周期，90度－升跌9元，180度－升跌18元...3、36度的圆股价0.045-3元，以八卦为小周期，45度－升跌0.045元，90度－升跌0.09元...四、股票升跌规律：以大小周期为一个跳跃点，升跌达到或接近该位置，下一轮升跌又会开始，如此周而复始，四维股票的目的就是判断下一轮的升跌势（股价升到还是降到下一个小周期45度或大周期90度）。

五、空间周期点计算方法.空间周期：四象八卦生成的大小周期（45度，90度，135度，... ）1、当前考察波段为上升波段时，确定当前波段的最低点股价为太极点，加上一个空间周期的数字。

例如3.4元为太极点，加上90度的中周期（0.9元）后变成4.3元，4.3即为空间周期点数字；2、当前为下跌波段，与上升波段类似，只是太极点为当前波段最高点股价，空间周期点为太极点减去中周期或小周期对应的股价。

六、时间周期点计算方法时间周期：每一个大周期或小周期经历过后，该周期内的K线数目。

考察的图包括：日K线，60分钟K线，30分钟K线，15分钟K线，10分钟K线，5分钟K线和1分钟K线；1、标准上升波段K线，即该波段只有一根K线含有太极点（最低点）。

一项破译宏观经济规律和外汇、期货、股票规律密码的技术――四维金融投资技术

一项破译宏观经济规律和外汇、期货、股票规律密码的技术――四维金融投资技术宏观经济规律和外汇、期货、股票规律是一种“有生无”的转化规律，不属于三维空间科学研究的范围，不能用三维空间科学的方法把握这种规律。

200多年来经济学家、金融学家、金融投资者错误地认为宏观经济规律和外汇、期货、股票规律属于三维空间中的有形物质规律，因而使用三维空间科学的分析、预测等有为方法，去把握存在于四维时空中的宏观经济规律和外汇、期货、股票规律，结果只能达到50%左右的准确率。

根据宏观经济和外汇、期货、股票“有生无”转化规律的自然属性，“四维金融投资技术”在破译了老子“有生无”数字式“2→1→0”的基础上成功地创立出一套自然无为的、可重复使用的四维时空数字计算式，所以能够十分准确地计算出宏观经济趋势和外汇、期货、股票的变化趋势。

论文关键词：四维金融投资技术在当今世界经济研究领域，各种经济理论如雨后春笋，蓬勃兴起，经济理论研究工作呈现出一派繁荣景象。

然而，在这表面繁荣景象的掩盖下，经济学家的研究工作实际上早已进入了一个徘徊不前，无法突破的研究怪圈：忽视对宏观经济走势的研究，过分重视和追求经济理论和方法的创新。

比如，当我们以“实践是检验真理的唯一标准”的观点去检验经济学家的理论是否有效时，我们发现经济学家的新理论、新方法、新法则，无论是多么富有创见，多么令人耳目一新，但最终还是经不起实践的检验，无法把握经济的变化规律。

自1825年英国第一次爆发经济危机开始，至2008年的184年间里，世界主要资本主义国家经历过21次经济危机。

期间，没有一位经济学家能做到提前把握世界主要国家的宏观经济趋势何时将出现拐点，经济危机将何时发生。

经济学家所做的只能是眼睁睁地看着经济危机发生，给世界经济带来重创，而经济学家至今却拿不出有效的理论和方法来避免和防止经济危机的发生。

经济学家认为，经济理论研究包括纯理论研究和现实经济问题研究。

前者是对经济理论的改进和完善，后者是对经济实际运行中出现的新问题进行理论研究，对有关经济现象做出理论上的解释，并创立出新的理论。

构建型战略之：四维核心特征识别模型——核心特征识别（一）

构建型战略之：四维核⼼特征识别模型——核⼼特征识别（⼀）⼀、四维核⼼特征模型四维核⼼特征模型是通过对产业本质维度、终极⽤户维度、战略性机遇、政府政策维度这四个维度进⾏价值提炼，来重点认清⾏业最突出特质对战略的逆向选择，明确重点关注的企业客户，研判和选择性驾驭战略性机遇以及解读利⽤政府政策。

四维核⼼特征识别模型是⼀个较定式的思路导向，我们只需要定期的对这些要素进⾏⼀下梳理，对⼀些阶段性的战略细节进⾏修正，就可以较好的在风浪中不会偏离航道。

四维的构建⼀般可以从提炼现有的、发现潜在的、探寻趋势的、摒弃反动的、⽆中⽣有的这五个⽅⾯去进⾏。

⼆、产业本质维度产业本质维度构建是通过解读⾏业最突出特质对战略的影响，进⽽采取逆向选择。

通常可以从⾏业铁律、周期特质、⽤户特质、投⼊特质、管理特质、⽂化特质、品牌特质等要素来切⼊分析。

1、以下是华彩对产业本质研究⼀瞥：华彩认为产业的本质是隐藏在深处的规律，是数据和信息⽆法分析和还原出来的。

⽽掌握了本质后，我们可以⽤本质和规律去驾驭数据和信息，可以跨越数据和信息的不健全。

企业对⾏业本质的认识的螺旋上升的。

⾏业本质具有不同的层次，有浅表的，深层的以及内核的。

⽽不同的层次表达规律不同，对应所采取的战略措施不同。

随着⾏业不断地细分，⾏业本质将由内向外逐步地异化。

同⼀⾏业的内核本质是⼀致的。

到第⼆层不同细分⾏业，尽管内核本质⼀致，但其深层本质不同。

到第三层不同细分⾏业，其表层本质亦不同。

因此，对⾏业本质的解读不能过于粗糙，以全盖偏，也不能以偏盖全，必须根据不同层次，采取不同的战略。

房地产⾏业的本质是准⾦融产业，政府政绩产业，⾼周期敏感，⾼调控，⾼周转箱以及⾼产品⼒⾏业。

建筑⾏业的本质是⽤资产，样板⼯程放⼤公司运营资⾦流，⽤资⾦流再去创造效益。

化⼯⾏业的本质是⾼战略性成本敏感，⾼延伸，多产品群的⾏业。

医药⾏业的本质是基础产品养家，品牌产品挣钱，仿制扩规模的⾏业。

重⼯⾏业的本质是控制母机，通过密集多代多型号产品不断交错提⾼不同下游⼚商产能，促使下游恶性竞争。

我国创业板股票定价实证研究——基于市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子模型

我国创业板股票定价实证研究——基于市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子模型游郭融;吴宏旭【摘要】基于我国创业板股票周收益数据,运用CAPM模型和Fama-French三因素模型对数据进行回归分析,发现我国创业板股票市场存在明显的账面市值比效应和相对较弱的大规模效应.按照换手率对股票进行分组,发现平均周收益率随着流动性的增加而增加,与传统流动性溢价理论存在差异.在两种模型的基础上,添加流动性因子有助于消除截距项的异常收益,并且经流动性调整后的三因素模型的回归结果更优,即包含市场溢价、规模溢价、价值溢价和流动性溢价四因子的LAFF模型能更好地描述我国创业板股票周收益率情况.我国创业板市场之所以表现出高流动性(低流动性风险)资产收益率高、而低流动性(高流动性风险)资产收益率低的特点,原因在于投资者对预期收益缺乏理性分析,交易成本偏高,信息不对称,从而扭曲了收益与流动性负相关的规律.【期刊名称】《郑州轻工业学院学报（社会科学版）》【年(卷),期】2016(017)006【总页数】9页(P64-72)【关键词】创业板;CAPM模型;Fama-French三因素模型;流动性溢价【作者】游郭融;吴宏旭【作者单位】福建师范大学经济学院,福建福州350108;中国科学院大学经济与管理学院,北京101408【正文语种】中文【中图分类】F832CAPM模型；Fama-French三因素模型；流动性溢价2009年10月30日，有“中国纳斯达克”之称的创业板股票市场在深圳正式开市，至今已近6年，上市公司的数量从最初的28家达到目前的429家，创业板股票得到了较为快速的发展。

与主板市场不同，创业板市场为暂时无法在主板市场上市的企业提供了融资途径，比如创业型、中小型和具有较高成长性的高科技企业的融资。

创业板市场在我国资本市场上占有重要的位置，是对主板市场的重要补充。

探索影响我国创业板市场的风险因素，提出我国二板市场科学合理的定价模型，为投资者的理性决策提供科学的指导和依据，对于推动我国创业板市场健康稳定发展具有重要的理论意义和现实意义。