沪深300指数历史数据2016年
2016年股市大盘行情走势回顾
文章标题：2016年股市大盘行情走势回顾：从波动到复苏在2016年，我国股市经历了一年里起起落落的大起大落，投资者和市场参与者都深受其影响。
2016年股市大盘行情的走势回顾，不仅是对过去一年股市走势的总结，更是对市场运行规律和风险应对机制的反思和认识。
本文将从多个角度来分析2016年股市大盘行情走势的回顾和总结，帮助读者更好地理解市场的运行规律和风险控制的重要性。
一、2016年股市大盘行情波动的背景2016年，我国股市经历了一系列大事件和政策调控的影响，全球宏观经济形势的变化也对我国股市造成了较大的影响。
无论是国内经济下行压力加大，还是外部环境的不确定性因素增加，都让我国股市陷入了波动的漩涡之中。
2016年全球股市的波动也对我国股市造成了较大的冲击，市场的情绪波动和投资者的预期变化也是股市波动的重要原因之一。
二、2016年股市大盘行情波动的具体表现2016年，股市大盘行情的波动主要表现在以下几个方面：1. A股市场整体呈现先抑后扬的特点，上半年经历了一波大幅下跌，下半年则出现了一定程度的反弹。
2. 金融板块、地产板块等受到政策调控和市场资金的影响而波动较大，市场情绪波动明显。
3. 市场交易量和成交额的波动也比较大，投资者交易行为不规范，市场波动性增加。
三、2016年股市大盘行情的复苏与展望尽管2016年股市大盘行情经历了波动，但在政策调控和市场因素的相互影响下，股市的复苏信号也逐渐显现。
尤其是在下半年，市场情绪逐渐稳定，投资者信心得到提振，股市复苏的迹象明显。
展望未来，尽管股市仍面临许多不确定因素，但是投资者可以通过更加深入的研究和理性的投资来降低风险，把握投资机会。
个人观点和理解：对于2016年股市大盘行情的波动和复苏，我个人认为是市场规律和宏观经济形势的具体表现。
股市的波动和复苏往往受到多种因素的影响，包括政策、市场情绪、投资者预期等。
在未来的投资中，我们需要更加深入地研究和理解市场的运行规律，从而更好地把握投资机会，降低风险。
沪深300指的GARCH—VaR模型的实证分析
沪深300指的GARCH—VaR模型的实证分析作者：高晓巍来源：《市场周刊》2016年第05期摘要：VaR模型是目前金融机构广泛采用的风险管理的工具。
文章选取最新的沪深300指的日收盘价作为数据样本，基于GARCH族模型，探讨其在不同置信水平以及不同分布下的VaR值，并通过回测检验对模型的有效性进行检验。
实践证明，非对称的GARCH模型能够更好地拟合收益序列。
关键词：VaR法； GARCH模型；非对称GARCH模型中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1008-4428（2016）05-69 -03一、引言金融衍生产品的价格风险，实质是利率风险、汇率风险、证券价格风险等的一部分。
但由于金融衍生产品的交易额一般都很大，其价格的微小变化都可能造成重大损失和严重后果。
因此，金融衍生产品价格风险引起了金融界的广泛关注，大家迫切寻求一些能够度量和控制金融衍生产品风险的有效方法。
VaR法称为风险价值模型，由于其简单容易操作，事前计算风险，及能够应对投资组合风险等特点成为国内外金融界广泛应用的风险度量方式。
目前，计算风险价值模型常用的计算方法有参数法、历史模拟法和随机模拟法，主要的参数方法包括高斯分布法、t分布法、广义ARCH模型（GARCH）等。
其中GARCH模型除了具有一般回归模型的共同特征之外，还对误差的方差作出了进一步的建模，能够切实刻画收益波动的集群效应，并能较精确地度量VaR值从而对投资者的决策起到非常重要的指导性作用。
目前，关于GARCH模型在VaR的度量与分析方面也有了一定的研究。
本文选取2014至今的沪深300指的日收盘价作为研究对象，通过对比GARCH模型、GARCH-M模型、EGARCH模型和TGARCH模型，找到能最有效地拟合收益曲线的模型。
分别计算其在正态分布、t分布和GED分布下的VaR值并通过回测检验验证模型的准确性。
二、基本概念（一）VaR方法定义1：VaR（Value at Risk）称为风险价值，又称为在险价值、受险价值，是指在市场正常波动下即在给定的置信水平和一定的持有期限内，某项金融资产或证券组合的价值在预期的最大可能损失。
2016年上证主板涨幅榜前50只股票(不含新股)
2016 年上证主板涨幅榜前 50 只股票 （不含新股）
三季营收同 三季净利润 证券代码 证券简称 年涨跌幅 比增长率 同比增长率 市盈率 PE 所属行业 (TTM) （%） （%） （%） 601116 三江购物 238.25 20.36 218.29 商业贸易 -4.78 603299 井神股份 228.65 600069 银鸽投资 153.14 603778 乾景园林 126.33 600233 圆通速递 103.38 600275 武昌鱼 101.13 91.46 74.34 72.06 61.91 61.09 60.51 58.57 58.10 56.45 56.36 55.95 53.47 52.74 50.62 49.58 49.13 47.71 47.46 46.61 46.50 46.06 45.14 43.85 43.56 43.19 41.37 41.19 38.66 35.18 34.44 33.83 33.74 33.40 33.28 33.23 33.20 31.56 31.32 31.29 30.73 30.15 29.98 29.63 600679 上海凤凰 600547 山东黄金 600710 *ST 常林 600419 天润乳业 603010 万盛股份 600084 中葡股份 600609 金杯汽车 600608 上海科技 600519 贵州茅台 600793 宜宾纸业 600531 豫光金铅 600149 廊坊发展 600230 *ST 沧大 600779 水井坊 600693 东百集团 600506 香梨股份 600890 中房股份 600298 安琪酵母 600113 浙江东日 600120 浙江东方 600995 文山电力 601668 中国建筑 600227 600182 赤天化 S 佳通 600764 中电广通 600647 同达创业 600237 铜峰电子 600338 西藏珠峰 600817 *ST 宏盛 603799 华友钴业 600722 金牛化工 603558 健盛集团 600099 林海股份 600988 赤峰黄金 600746 江苏索普 600321 国栋建设 600809 山西汾酒 600116 三峡水利 600486 扬农化工 603306 华懋科技 600714 金瑞矿业 600489 中金黄金 600539 ST 狮头 -3.77 -7.27 0.23 43.53 -5.87 19.03 16.48 3.31 53.86 35.80 -1.64 7.37 -35.67 15.05
基准沪深300指数
基准沪深300指数全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：基准沪深300指数是中国证券市场上的一个重要指数，它涵盖了沪深两市300只规模较大、流动性较好的股票，可以作为中国股票市场整体走势的代表。
本文将从基准沪深300指数的定义、历史发展、影响因素以及投资价值等方面进行详细探讨。
基准沪深300指数是由中国证监会和上交所、深交所共同研究制定的，旨在反映沪深两市上市公司的整体情况和走势。
指数成分股是根据市值和流通市值的大小来确定的，规模较大、流动性较好的股票会被纳入指数中，从而能够全面反映国内股票市场中最具代表性的股票的走势。
基准沪深300指数的制定对于国内投资者和外资投资者都具有重要意义，可以作为他们进行投资决策的一个重要参考指标。
基准沪深300指数的历史发展可以追溯到2005年，当时指数的起始点为1000点，经过多年的发展，目前基准沪深300指数已经超过了4000点。
在过去的十几年中，基准沪深300指数一直处于不断上涨的过程中，尤其在2014年至2015年之间更是涨势迅猛，吸引了大量投资者的关注和资金的涌入。
尽管在后来的一段时间中，基准沪深300指数经历了一些震荡和调整，但它依然是中国股票市场中最具影响力和代表性的指数之一。
基准沪深300指数的涨跌受到多种因素的影响，其中包括宏观经济政策、货币政策、公司业绩等。
宏观经济政策的变化会直接影响到股市的走势，一些宏观经济数据的好坏都可能对基准沪深300指数产生影响。
货币政策的变化也会带动市场的涨跌，尤其是央行降息或者加息都会直接影响到股市的波动。
公司的业绩表现也是决定基准沪深300指数涨跌的一个重要因素，一些公司的业绩好坏都会直接影响到股价的表现。
投资者可以通过买卖基准沪深300指数的交易型基金（ETF）来获取股市表现，这种方式相对简单便捷，具有一定的投资吸引力。
不过，投资基准沪深300指数也需要注意风险，因为指数中的个股涨跌不尽相同，某些股票的大涨或大跌都可能对整个指数的表现产生影响。
历年沪深300成分股名单
201720162015 000001.SZ平安银行000001.SZ平安银行000001.SZ平安银行000002.SZ万科A000002.SZ万科A000002.SZ万科A 000008.SZ神州高铁000008.SZ神州高铁000009.SZ中国宝安000060.SZ中金岭南000009.SZ中国宝安000027.SZ深圳能源000063.SZ中兴通讯000027.SZ深圳能源000039.SZ中集集团000069.SZ华侨城A000039.SZ中集集团000046.SZ泛海控股000100.SZ TCL集团000060.SZ中金岭南000060.SZ中金岭南000157.SZ中联重科000061.SZ农产品000061.SZ农产品000166.SZ申万宏源000063.SZ中兴通讯000063.SZ中兴通讯000333.SZ美的集团000069.SZ华侨城A000069.SZ华侨城A 000338.SZ潍柴动力000100.SZ TCL集团000100.SZ TCL集团000402.SZ金融街000156.SZ华数传媒000156.SZ华数传媒000413.SZ东旭光电000157.SZ中联重科000157.SZ中联重科000415.SZ渤海金控000166.SZ申万宏源000166.SZ申万宏源000423.SZ东阿阿胶000333.SZ美的集团000333.SZ美的集团000425.SZ徐工机械000338.SZ潍柴动力000338.SZ潍柴动力000503.SZ国新健康000402.SZ金融街000400.SZ许继电气000538.SZ云南白药000413.SZ东旭光电000402.SZ金融街000540.SZ中天金融000415.SZ渤海金控000413.SZ东旭光电000559.SZ万向钱潮000423.SZ东阿阿胶000415.SZ渤海金控000568.SZ泸州老窖000425.SZ徐工机械000423.SZ东阿阿胶000623.SZ吉林敖东000503.SZ国新健康000425.SZ徐工机械000625.SZ长安汽车000538.SZ云南白药000503.SZ国新健康000627.SZ天茂集团000540.SZ中天金融000538.SZ云南白药000630.SZ铜陵有色000555.SZ神州信息000539.SZ粤电力A 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601688.SH华泰证券601669.SH中国电建601669.SH 601699.SH潞安环能601688.SH华泰证券601688.SH 601727.SH上海电气601699.SH潞安环能601699.SH 601766.SH中国中车601717.SH郑煤机601717.SH 601800.SH中国交建601766.SH中国中车601718.SH 601808.SH中海油服601800.SH中国交建601766.SH 601818.SH光大银行601808.SH中海油服601788.SH601857.SH中国石油601818.SH光大银行601808.SH 601866.SH中远海发601857.SH中国石油601818.SH 601888.SH中国国旅601866.SH中远海发601857.SH 601898.SH中煤能源601888.SH中国国旅601866.SH 601899.SH紫金矿业601898.SH中煤能源601888.SH 601901.SH方正证券601899.SH紫金矿业601898.SH 601928.SH凤凰传媒601901.SH方正证券601899.SH 601929.SH吉视传媒601918.SH新集能源601901.SH 601933.SH永辉超市601928.SH凤凰传媒601918.SH 601939.SH建设银行601933.SH永辉超市601919.SH 601958.SH金钼股份601939.SH建设银行601928.SH 601988.SH中国银行601958.SH金钼股份601933.SH 601989.SH中国重工601988.SH中国银行601939.SH 601992.SH金隅集团601989.SH中国重工601958.SH 601998.SH中信银行601991.SH大唐发电601988.SH 603000.SH人民网601992.SH金隅集团601989.SH 603288.SH海天味业601998.SH中信银行601991.SH 603699.SH纽威股份603000.SH人民网601992.SH 603993.SH洛阳钼业603993.SH洛阳钼业601998.SH20112010平安银行000001.SZ平安银行000001.SZ平安银行万科A000002.SZ万科A000002.SZ万科A中国宝安000009.SZ中国宝安000009.SZ中国宝安南玻A000012.SZ南玻A000012.SZ南玻A深科技000021.SZ深科技000021.SZ深科技招商地产000024.SZ招商地产000024.SZ招商地产中集集团000027.SZ深圳能源000027.SZ深圳能源泛海控股000031.SZ中粮地产000031.SZ中粮地产华锦股份000039.SZ中集集团000039.SZ中集集团中金岭南000059.SZ华锦股份000046.SZ泛海控股农产品000060.SZ中金岭南000059.SZ华锦股份中兴通讯000061.SZ农产品000060.SZ中金岭南华侨城A000063.SZ中兴通讯000061.SZ农产品TCL集团000069.SZ华侨城A000063.SZ中兴通讯中联重科000100.SZ TCL集团000069.SZ华侨城A 潍柴动力000157.SZ中联重科000089.SZ深圳机场冀东水泥000338.SZ潍柴动力000100.SZ TCL集团金融街000401.SZ冀东水泥000157.SZ中联重科*ST宜化000402.SZ金融街000338.SZ潍柴动力东阿阿胶000422.SZ*ST宜化000401.SZ冀东水泥徐工机械000423.SZ东阿阿胶000402.SZ金融街美的电器000425.SZ徐工机械000422.SZ*ST宜化柳工000527.SZ美的电器000423.SZ东阿阿胶云南白药000528.SZ柳工000425.SZ徐工机械万向钱潮000536.SZ华映科技000488.SZ晨鸣纸业宏源证券000538.SZ云南白药000527.SZ美的电器泸州老窖000559.SZ万向钱潮000528.SZ柳工威孚高科000562.SZ宏源证券000538.SZ云南白药吉林敖东000568.SZ泸州老窖000562.SZ宏源证券长安汽车000612.SZ焦作万方000568.SZ泸州老窖*ST钒钛000623.SZ吉林敖东000612.SZ焦作万方铜陵有色000625.SZ长安汽车000623.SZ吉林敖东格力电器000630.SZ铜陵有色000625.SZ长安汽车山推股份000651.SZ格力电器000630.SZ铜陵有色东北证券000680.SZ山推股份000631.SZ顺发恒业恒逸石化000685.SZ中山公用000651.SZ格力电器河钢股份000686.SZ东北证券000652.SZ泰达股份苏宁环球000690.SZ宝新能源000667.SZ美好置业京东方A000709.SZ河钢股份000680.SZ山推股份国元证券000718.SZ苏宁环球000685.SZ中山公用燕京啤酒000725.SZ京东方A000686.SZ东北证券中色股份000728.SZ国元证券000690.SZ宝新能源中航飞机000729.SZ燕京啤酒000709.SZ河钢股份广发证券000758.SZ中色股份000717.SZ韶钢松山新兴铸管000768.SZ中航飞机000718.SZ苏宁环球平庄能源000776.SZ广发证券000725.SZ京东方A长江证券000778.SZ新兴铸管000728.SZ国元证券盐湖股份000780.SZ平庄能源000729.SZ燕京啤酒一汽轿车000783.SZ长江证券000758.SZ中色股份云铝股份000792.SZ盐湖股份000768.SZ中航飞机太钢不锈000800.SZ一汽轿车000778.SZ新兴铸管中信国安000807.SZ云铝股份000780.SZ平庄能源五粮液000825.SZ太钢不锈000783.SZ长江证券张裕A000839.SZ中信国安000792.SZ盐湖股份新希望000858.SZ五粮液000800.SZ一汽轿车云南铜业000869.SZ张裕A000807.SZ云铝股份双汇发展000876.SZ新希望000825.SZ太钢不锈鞍钢股份000878.SZ云南铜业000839.SZ中信国安神火股份000895.SZ双汇发展000858.SZ五粮液冀中能源000898.SZ鞍钢股份000876.SZ新希望锡业股份000927.SZ一汽夏利000878.SZ云南铜业中南建设000933.SZ神火股份000895.SZ双汇发展蓝焰控股000937.SZ冀中能源000897.SZ津滨发展安泰科技000951.SZ中国重汽000898.SZ鞍钢股份西山煤电000960.SZ锡业股份000900.SZ现代投资华润三九000961.SZ中南建设000927.SZ一汽夏利新和成000968.SZ蓝焰控股000932.SZ华菱钢铁华兰生物000969.SZ安泰科技000933.SZ神火股份苏宁易购000983.SZ西山煤电000937.SZ冀中能源双鹭药业000999.SZ华润三九000951.SZ中国重汽獐子岛002001.SZ新和成000959.SZ首钢股份软控股份002007.SZ华兰生物000960.SZ锡业股份金螳螂002024.SZ苏宁易购000961.SZ中南建设中泰化学002028.SZ思源电气000968.SZ蓝焰控股莱宝高科002069.SZ獐子岛000969.SZ安泰科技*ST天马002073.SZ软控股份000983.SZ西山煤电露天煤业002092.SZ中泰化学000999.SZ华润三九宁波银行002106.SZ莱宝高科002001.SZ新和成荣盛发展002122.SZ*ST天马002007.SZ华兰生物湖南黄金002128.SZ露天煤业002024.SZ苏宁易购金风科技002142.SZ宁波银行002028.SZ思源电气歌尔股份002146.SZ荣盛发展002122.SZ*ST天马圣农发展002155.SZ湖南黄金002128.SZ露天煤业洋河股份002202.SZ金风科技002142.SZ宁波银行东方园林002244.SZ滨江集团002155.SZ湖南黄金海宁皮城002294.SZ信立泰002202.SZ金风科技杰瑞股份002304.SZ洋河股份002242.SZ九阳股份章源钨业002310.SZ东方园林002244.SZ滨江集团大北农002385.SZ大北农002304.SZ洋河股份海普瑞002399.SZ海普瑞600000.SH浦发银行四维图新002405.SZ四维图新600004.SH白云机场海康威视002415.SZ海康威视600005.SH武钢股份科伦药业002422.SZ科伦药业600006.SH东风汽车。
股指期货的波动溢出效应
股指期货收益率（沪深 ３００） －００００５２３ －００００８３８ ００６２７５２ －００７３８１３ ００１４６０６ －００３１８１７ ５８０３７６７ ３０９６９０６ ０００００００
两个市场间的“波动溢出效应”。
由表 ３－１可知，对数收益率序列的偏度均小于 ０，通常 认为偏度小于 ０的序列其分布有长的拖尾。从峰度高于 ３ 和 ＪＢ统计量的 ｐ值，则可以看出两个市场收益率序列具有 “左偏尖峰厚尾”的特点。
通过比较分析发现，股指期货与指数收 盘价 均 值皆 为 负，说明市场在大多数时刻处于下降状态；从标准差角度，期 货波动幅度更大，则说明期货的波动冲击更强劲。现货市场 和股指期货市场收益率的偏度均为下于零的值，说明高于平 均收益的天数要多于低于平均收益的天数，但指数现货市场 的离 偏 程 度 要 更 大 一 些。 期 现 货 市 场 的 峰 度 分 别 为 ４８５６８６１和 ５８０３７６７，都比 ４大，并且股指期货市场的峰度 略大，则说明股指期货市场收益率出现极端值的可能性明显 高于现货市场。
提供一定的依据，使其能更有针对性地对风险进行监控。在 防止风险的同时提高风险监管的效率和水平。本文利用沪
收益率序列的平稳性，计算公式为 Ｒｔ＝（ｌｎＰｔ－ｌｎＰｔ－１ 本文采用 ＥＶｉｅｗｓ６０和 ＷｉｎＲＡＴＳ７０计量软件。
深 ３００股指期货与现货市场的收盘价格通过定量分析，实证
三、实证结果与分析
出效应进行研究。通过对股指期货运行四年来的交易数据
二、研究设计与数据选取
建立双变量 ＢＥＫＫ－ＧＡＲＣＨ模型进行研究。研究表明，我
（一）模型设定
国股指期货和股票市场之间存在双向非对称的波动溢出效
ＢＥＫＫ－ＧＡＲＣＨ模型
应，并且股指期货的溢出效应相对更加明显。 关键词：沪深 ３００；股指期货；价格发现；波动溢出效应
沪市历年重要点位的市盈率A股历史大底和大顶统计
2009.8.4，平均市盈率为36.83倍，点位3478（最高点），市净率在3.5倍左右，比率94.43
2009.9.1，平均市盈率为21.38倍，点位2639.76点（09年调整的最低点），比率123.47
2009.9.4，平均市盈率为23.18倍，点位2861.6点，比率123.45
2009.12.14,平均市盈率27.37倍，点位3302.9点，比率120.68 A股历史大底源自大顶统计(2008-07-19)
1994.1.20-- 35.28倍---大盘见所谓777"铁底――---平均股价12.06元 1994.7.29-- 10.65倍---大盘见历史大底325点-----平均股价4.24元 1994.9.13-- 33.56倍---大盘见阶段顶1052点------平均股价13.91 1995.2.7--- 18.97倍---大盘见阶段顶926点-------平均股价7.14元 1996.1.19-- 19.44倍---大盘见历史大底512点-----平均股价6.17元、大牛市开始1996.12.11 47.89倍---大盘见短期阶段顶1258点--平均股价13.1元 1996.12.25 33.62倍---大盘见历史大底855点-----平均股价9.44元 1997.5.12-- 59.64倍---大盘见阶段大顶1510点----平均股价15.16 元 1997.7.8--- 38.17倍---大盘见阶段大底1025点----平均股价10.43元 1998.6.4--- 46.27倍---大盘见阶段顶1422点------平均股价13.13元 1998.8.18-- 38.83倍---大盘见阶段大底1043点----平均股价9.96元 1998.11.17- 47.04倍---大盘见阶段顶1300点------平均股价11.97元 1999.5.17-- 38.09倍---大盘见阶段大底1047点----平均股价9.26元、5.19行情爆发、大牛市开始1999.6.30-- 63.08倍---大盘见中级调整顶1756点－平均股价14.1元 1999.12.27- 48.75倍---大盘见大底1341点—－--－平均股价10.96元2.14行情爆发、大牛市开始2000.2.17-- 58.42倍---大盘见1770创出历史新高--平均股价13.68元 2000.8.22-- 63.73倍---大盘见2114阶段顶--------平均股价16.4元 2000,9.25-- 57.37倍---大盘见阶段低点1874点----平均股价15.06元 2001.1.11-- 63.01倍---大盘见阶段高点2131.98点 2001.2.22-- 56.83倍---大盘见阶段低点1893点 2001.6.14-- 66.16倍---大盘见历史大顶2245点----平均股价17.51元 2002.1.29-- 40.68倍---大盘见阶段低点1339点 2002.6.25-- 76.70倍----大盘见阶段高点1748点---平均股价12.69元 2003.1.6--- 42.18倍---大盘见阶段低点1311点 2003.4.16-- 36.14倍---大盘见阶段高点1649点 2003.11.13- 39.91倍---大盘见阶段底1307点------平均股价7.46元 2004.4.7--- 38.81倍---大盘见阶段顶1783点------平均股价10.17元 2005.6.6---15.42倍---大盘见历史大底998点-------平均股价4.77元 2006.7.5---23.31倍---大盘位于1757点 2007.2.27--35.25倍---大盘位于3049点------------平均股价9.91元 2007.5.29--36.4倍----大盘见阶段顶4335点--------平均股价18.31元 2007.6.5---31.1倍----大盘阶段性底3404点--------平均股价14.55元 2007.10.16-47.04倍---大盘见顶6124点------------平均股价20.16元 2007.11.6--44.53倍---大盘见顶5536点------------平均股价17.9元
沪深300 指数基本面分析
沪深300指数基本面分析沪深300作为即将推出的股指期货的交易标的，越来越受到市场的关注，与此同时，其良好的市场表现也使得以其为投资标的的指数基金业绩表现较为突出，那么作为一种强调交易性和投资性的指数，其成分股基本面上的特征是否满足投资性的要求呢？在这里，我们主要基于财务指标从盈利能力、成长能力、分红派息以及估值等角度对沪深300指数推出以来其基本面特征变化进行一个简单的分析。
一、沪深300成分股的盈利能力突出盈利能力直接反映了指数的篮筹特征和长期回报能力，图1反映了前后四批沪深300成分股的税后利润及其市场占比以及主营收入市场占比的情况：图1：沪深300成分股盈利能力分析（一）数据来源：中证指数图1显示，沪深300成分股主营收入市场占比基本稳定在70％左右，而其净利润市场占比更是维持在85％以上，且还呈现一定上升趋势。
而从沪深300指数成分股的净利润分布来看，2006年底沪深300成分股占整个市场净利润的比重为92.2％。
进一步，我们对其净利润占市场比进行了分析，如下图所示：图2：2006年沪深300成分股净利润市场贡献度数据来源：中证指数由上图我们可以看出，沪深300指数成分股的净利润权重集中度较高，其总共300只成分股净利润合计占市场的比重为92.2％，但其中前5位就贡献了全市场43.56％的净利润，也占整个沪深300成分股净利润的一半，前40位成分股净利润的市场贡献度更是高达70％。
图3的单位指标统计同样显示了沪深300的篮筹长期回报特征，根据统计，沪深300指数成分股的加权EPS和ROE基本都在全市场水平的1.2倍以上。
图3：沪深300成分股盈利能力分析（二）数据来源：中证指数以上的分析表明，沪深300成分股将市场上盈利能力最强的公司基本已经全部囊括，总体而言，其成分股的资产质量极佳，盈利能力较强，堪称整个市场的中流砥柱。
二、沪深300成分股具备较好的成长性进一步，我们以主营业务收入以及净利润的加权平均增长率指标来考察沪深300指数成分股的成长性特征，考察结果如下图所示：图4：沪深300成分股成长性指标数据来源：中证指数由图中我们可以看出，除了2006年沪深300成分股的加权净利润增长率略低于市场平均水平外，其余时段上，其成长性指标明显高于市场平均水平。
基于动量交易法则的量化策略
基于动量交易法则的量化策略摘要中国证券市场历经三十多年的发展，从无到有、从小到大，制度不断完善、产品不断创新，伴随计算机技术的飞速发展，近年来量化投资已经成为了市场主流的投资方式。
量化投资相对于传统投资具有系统性、规范性、准确性、收益稳定性等投资优势。
无论是在2008年的金融危机，还是2015年我国的股灾，量化投资都较好的弥补了投资者贪婪、恐惧和迟疑等人性的弱点，具有更少的主观情绪，更多的理性交易，拥有着持续稳定的盈利能力。
本文借鉴动量交易思想，在聚宽平台设计量化投资策略，实现策略的程序化自动交易，并通过筛选沪深300成分股进行策略回测。
根据我国市场环境和国情，分别对策略入市、持仓组合、组合再平衡等参数进行测试和优化，最后得到了较为稳定的收益率曲线，对于量化投资策略的研究提供一定的参考与借鉴作用。
关键词：量化投资，动量交易，量化策略第1章引言量化投资是指随着计算机信息技术的发展，投资者通过将数学模型转化为计算机代码形成交易系统来代替人工进行交易的一种投资方式；利用计算机技术从庞大的历史数据中海选出能带来超额收益的多种“大概率”事件，制定并优化出对自己有利的投资策略。
量化投资目前已经成为证券、期货、银行等金融行业最热门的领域之一，越来越受到个人投资者和机构投资者追捧。
相对于传统的投资，量化投资具有系统性、规范性、客观性、收益稳定性等投资优势。
在近些年来的金融大事件中总能捕获市场潜在的投资机会，以一种更加客观、公正且理性的投资方式逐步登上投资领域的舞台。
在2008年的金融危机中，无论个人还是机构投资者都难以幸免，然而美国著名的量化投资基金大奖章基金，却仍然保持着接近80%获利。
2015年，中国股市经历大幅度上涨、断崖式下跌，但其中有一部分的量化基金在这大幅波动的行情中仍旧保持相对稳定的收益；同样在2016年熔断之年，大部分的量化基金实现了正的收益。
可见，量化投资正以其低回撤、稳健收益的特点慢慢获得了市场的认可，并逐渐成为银行、基金、券商等投资机构的主流投资方式。
2000—2019年沪深300指数走势及影响因素分析
2000—2019年沪深300指数走势及影响因素分析专业品质权威编制人：______________审核人：______________审批人：______________编制单位：____________编制时间：____________序言下载提示：该文档是本团队精心编制而成，期望大家下载或复制使用后，能够解决实际问题。
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农林牧渔行业周报：猪价周环比上涨2%，持续关注生猪、种植板块
农林牧渔行业研究/行业周报主要观点：生猪价格周环比涨2%，能繁母猪三元占比近50%，散户补栏积极性回落 ①本周六生猪价格37.53元/公斤，周环比上涨2%。
周六全国生猪价格36.81元/公斤，周环比上涨2%，周五全国猪肉批发价48.4元/公斤，周环比上涨0.3%。
非瘟疫情造成种猪产业链重创，二元母猪断档三元补，而三元留种又造成生产效率大降，我们维持2020-2021年猪价高位运行的判断不变。
②生猪产能恢复不易、能繁母猪中三元占比近50%。
我们在近期广东草根调研生猪产业链时了解到：i ）今年5-8月两广生猪产能较前期下降15%-20%，非瘟疫苗推出难度大，生猪产能恢复仍有很长的路要走；ii)大型养殖集团补栏积极性，但仍存在拿地或养殖项目落地难等问题；散户补栏积极性相对偏弱，面临非瘟疫苗尚未推出、环保政策和生猪养殖政策多变，资金压力大甚至因非瘟背负债务等多重问题；iii ）补栏仍以三元母猪为主，只有大型企业才有实力从引原种猪，这与涌益咨询公布数据相吻合。
根据涌益咨询披露数据，2019年7月监测二元能繁占比90%，三元能繁占比10%，2020年5月二元能繁占比降至53%，三元能繁占比则大幅提升至47%；③非瘟疫情周环比下降，散户补栏积极性回落。
据涌益咨询公布数据，8月14日-20日全国90公斤以内生猪出栏占比14%，周环比下降0.29个百分点，较5月29日-6月4日最低点8.94%提升5.06个百分点，各省份周环比数据相对平稳。
本周散养户补栏积极性回落，规模场15公斤仔猪出栏价1906元/头，周环比下跌1.2%，较3月中旬高点2356元降19.1%；规模猪场补栏积极性平稳，本周50公斤二元母猪价格5462元/头，已连续六周持平，较4月初高点5794元/头回落5.7%。
玉米价格趋势上行、转基因玉米商业化逻辑不变，持续关注玉米种子板块 ①据国家粮食和物资储备局公布，截至8月5日，主产区小麦累计收购4285.7万吨，同比减少938.3万吨。
沪深300成分股的特点
沪深300成分股的特点道富投资为大家讲述沪深300成分股的特点。
说到沪深300成分股我们就得先说下沪深300指数。
一、沪深300指数概述沪深300指数是由中证指数有限公司负责编制和维护的成份股票指数，该指数是从沪深两市中选取300只股票作为其成份股，也就是沪深300成分股，其样本市值约占整个股票市场的六成左右，具有良好的代表性。
沪深300指数也是我国第一只用以反映A股整体市场表现的股票指数，有利于投资者观察和把握国内股票市场的整体变化，具有很好的投资参考价值。
二、沪深300指数的编制沪深300指数是根据流动性和市值规模从沪深两市中选取300只A股股票作为成份股，既复审00成分股，其样本空间为剔除如下股票后的A股股票：上市时间不足一个季度的股票(大市值股票可以有例外)、暂停上市股票、经营状况异常或最近财务出现严重亏损的股票、市场价格波动异常明显受操纵的股票、其他经专家委员会认为应剔除的股票。
沪深300成份股的选取方法为：对样本空间股票在最近一年(新股为上市以来)的日均成交额进行排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按日均总市值进行排序，选取前300位的股票作为成份股。
沪深300成份股的调整：指数根据样本稳定性和动态跟踪的原则，每半年进行一次调整，每次调整数量不超过10%。
沪深300指数采用派氏加权法进行计算，其计算公式为：报告期指数=报告期成份股的调整市值/基日成份股的调整市值×1000调整市值= ∑(市价×调整股本数)，其中基日成份股的调整市值又称为除数。
调整股本数采用分级靠档的方法进行计算，比如，某股票流通股比例(流通股本/总股本)为7%，低于10%，则采用流通股本为权数;某股票流通比例为35%，落在区间(30，40 )内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。
具体加权比例见下表：流通比例(%) ≤10 (10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60] (60,70] (70,80] >80加权比例(%) 流通比例 20 30 40 50 60 70 80 100指数的修正：当沪深300成份股发生替换或股本结构出现变化，或者成份股市值由于非交易因素产生变动时，需要对指数进行修正，以保证指数价格的连续性。
沪深300指数与美元指数、GDP、CPI、PPI的相关性研究
沪深300指数与美元指数、GDP、CPI、PPI的相关性研究作者：周子敬来源：《时代金融》2020年第21期摘要：研究目的：研究中国沪深300指数与美元指数、GDP、CPI、PPI的相关性。
方法：Microsoft office2013版;皮尔逊相关系数r计算方法;CORREL函数;单位根检验"Johansen”以及向量误差修正模型（VECM），VEC 格兰杰因果关系检验等统计方法。
结论：中国沪深300指数与美元指数、GDP、CPI、PPI受中国货币政策的影响，呈现阶段性的正负相关性反转。
关键词：沪深300 美元指数股票指数相关性分析美元作为全球主要的避险货币，对国际资本流动具有显著的代表性和指向性。
美元指数，可以衡量美元在国际外汇市场汇率变化，一般来说，当美元指数上升时，可能提示国际资本撤出新兴市场、回流成熟市场。
反之，当美元指数下降时，可能提示国际资本撤出成熟市场，涌入新兴市场。
随着世界多极化及全球经济一体化的加速发展，各国经济都在不同程度地受到世界经济波动的影响，反映为各国证券市场的股市呈现出同步波动。
作为世界主要货币的美元，由于其历次趋势性波动对全球不同的经济体造成较强的影响，美元指数成为美国外汇市场的风向标，其国际影响力逐渐增强。
据报道，自从布雷顿森林体系瓦解之后，美元与黄金脱钩，致使黄金在1970年以来的10年里上涨了13.5倍;20世纪90年代美元指数的下跌造成了日本严重的通货膨胀;1996年美元指数的走强，引发了东南亚金融危机;但中国的沪深300指数与美元指数、居民消费价格指数（consumer price index，CPI）、国内生产总值（Gross Domestic Product，GDP）、生产物价指数（Producer Price Index，PPI）关系，罕见有系统报道。
本研究对2005年1月4日至2016年7月15日期间的美元指数与中国沪深300指数、GDP、CPI、PPI，应用皮尔逊相关系数数据作一一分析与研究，汇报如下：一、数据来源与方法（一）数据来源采集2005年1月4日至2016年7月4日沪深300 与美元指数数据。
基于沪深300指数股票的多因子模型研究
基于沪深300指数股票的多因子模型研究王婧橦;周生彬;王玉文【摘要】随着中国资本市场的发展、金融产品的完善以及市场竞争的客观需求,量化选股策略随之不断丰富,该文基于R、SPSS软件和choice金融数据库利用回归法构建了多因子选股模型.该文选取的样本数据为2011 ～ 2016年间的沪深300股票市场上的财务指标、行情指标等.对于因子的选取考虑了市场的经验以及因子对公司的代表性.首先对因子进行了初步的单因子检验删除了相关性不明显的部分因子;其次对剩余的因子做进一步的相关性分析,删除了相关性较高的因子;最后进行逐步回归,得到了最终的回归选股模型.【期刊名称】《哈尔滨师范大学自然科学学报》【年(卷),期】2019(035)002【总页数】4页(P19-22)【关键词】多因子模型;回归分析;投资者情绪【作者】王婧橦;周生彬;王玉文【作者单位】哈尔滨师范大学;哈尔滨师范大学;哈尔滨师范大学【正文语种】中文【中图分类】O2110 引言Markowitz 1952年在《portfllio selection》[1]中提出均值方差模型，首次把数学工具引入到金融研究中.1964年，在Markowitz模型的基础上William Sharpe 做了进一步研究，提出了单一模型；威廉夏普、约翰林德纳、Jan Mossin等人先后对资产定价理论进一步研究，提出了CAPM模型.这一模型后来发展为现代金融市场价格理论的支柱，被广泛应用到金融投资决策和公司理财等各个金融相关领域. Ross对套利定价理论APT进行了研究并提出资产收益率的状态空间是由因子矢量和常熟矢量所构成；Fama等认为资产定价模型中的定价因子可以从CAPM模型未能解释的市场异象中寻找，基于此两位学者提出了经典的三因子定价模型，这三因子是市场溢酬、市值因子和帐面市值比因子.继三因子模型之后，2015年Fama 和French[2]在三因子模型的基础上增加了盈利因素RMW和投资因素CMA，提出了五因子模型，并通过美国50余年的市场上数据证实了模型的有效性.随后，多因子模型逐渐受到各方的关注.1 基础知识考虑多个因素对证券收益率的影响，则产生多因素模型，多因素模型更加清晰明确解释了系统风险，从而展示不同的股票对不同的因素有不同的敏感性，这使得精确性得以提高.多因素模型的一般式是:Ri=ai+βi1F1+βi2F2+…βikFk+εi式中E(FK)=0,K=1,2,…,K；E(εj)=0,ai代表所有影响因素为零时的股票收益率的期望水平，各个F代表风险因素影响的实际水平，而相应的βi表明股票收益率对该因素的敏感度，从不同股票对同一风险因素F相关联的参数β可比较出不同股票对该因素的反应程度，并可因此得出某股票对该因素的风险评价[3].2 建立模型首先将影响股票收益的因子按估值因子、成长因子、宏观因子、行为因子进行划分，初步选取影响股票收益的常见因子见表1.表1 因子初选因子类型因子名称因子计算方法市净率(PB)每股市价/每股净资产估值因子市盈率(PE)股票价格和每股收益的比率股息率(DYR)股息/股票买入价格×100%市现率股票价格/每股现金流量资产收益率(ROA)净利润/平均资产总额×100%成长因子净资产收益率(ROE)净利润/平均股东权益×100%净利润增长率(NPG)(当期净利润-上期净利润)/上期净利润×100%换手率(TT)成交量/流通总股数(手)×100%宏观因子国内生产总值(GDP)预测宏观经济走势消费者信息指数(CCI)预测经济走势和消费趋势的一个先行指标,同时是监测经济周期变化的依据消费物价指数(CPI)衡量经济体的通货膨胀率行为因子投资者情绪投资者行为的量化2.1 因子选取说明市净率指的是每股股价与每股净资产的比率；市盈率亦称本益比，是股票价格除以每股盈利的比率；股息率，是一年的总派息额与当时市价的比例；市现率是股票价格与每股现金流量的比率；资产收益率，又称资产回报率，它是用来衡量每单位资产创造多少净利润的指标；净资产收益率ROE，是净利润与平均股东权益的百分比，该指标反映股东权益的收益水平，用以衡量公司运用自有资本的效率；净利润是指利润总额减所得税后的余额，是当年实现的可供出资人(股东)分配的净收益，也称为税后利润；“换手率”也称“周转率”，是反映股票流通性强弱的指标之一；GDP指标在宏观经济分析中占有重要地位；投资者信心指数，也成为信心风险，指的是股票对于投资者信心变化的敏感程度，大多数资产和信心风险有正相关关系；消费物价指数，该指标可以衡量经济体的通货膨胀率；许多实证表明有些股票横截面收益中未能被CAPM模型、Fama-French三因子模型和动量因子解释的部分，往往与股票市场中投资者的情绪、投资者认知偏差等非理性因素存在系统相关性[4].投资者情绪是一个抽象的概念，没有具体的表现形式，该文主要是将一些可作为市场风向标的金融变量作为投资情绪的代理指标，选取换手率、A股市场IPO数量、首日募集资金数量、A股新增开户数量四个指标，并运用主成分分析法构建投资者情绪指数.2.2 股票数据的选取该文所使用的所有数据均来源于choice金融客户端，所有行情数据均来自不复权的每日收盘价数据.所有的财务数据均为当年的季度财报数据.剔除有过ST和*ST的股票，因为这两类股票在市场上具有更大波动性，不适合采用价值投资的方法进行投资.剔除掉数据缺失的股票，剩余207只股票样本，样本选自2011～2016年6年的股票进行分析，其中因子检验筛选期是2011年1月～2013年12月共3年的数据，多因子选股模型检验期为2014年1月～2016年12月，共3年的数据.2.3 因子筛选该文使用的单因子检验方法为Fama-MacBech检验，将单因子取值与股票收益率进行一元线性回归得到回归系数b，然后代入公式t(bt)= 计算t统计量，与临界值2作比较，alpha取值为0.05,具体结果见表2.表2 因子检验结果因子名称t值FM检验结果市净率(PB)-4.35通过市盈率(PE)-2.87通过股息率(DYR)1.34未通过市现率0.79未通过资产收益率(ROA)2.06通过净资产收益率(ROE)-2.26通过净利润增长率(NPG)2.85通过换手率(TT)-2.12通过国内生产总值(GDP)0.63未通过消费者信息指数(CCI)2.21通过消费者物价指数(CPI)-0.33未通过投资者情绪指数 3.67通过由t统计量检验值可以知道，通过检验的因子有：市净率(PB)、市盈率(PE)、资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)、换手率(TT)、消费者信息指数(CCI)、投资者情绪指数7个因子.利用相关系数判定，将入选的因子进行相关性检验，发现市净率(PE)和市盈率(PB)之间，资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)之间相关性很高，比较回归检验结果后，剔除市盈率(PB)以及资产收益率(ROA).剩余6个因子进入下一步的逐步回归和模型构建.2.4 逐步回归法逐步回归是将变量逐个引入模型，每引入一个解释变量后都要进行F检验，并对已经选入的解释变量逐个进行t检验，当原来引入的解释变量由于后面解释变量的引入变得不再显著时，则将其删除.以确保每次引入新的变量之前回归方程中只包含显著性变量.这是一个反复的过程，直到既没有显著的解释变量选入回归方程，也没有不显著的解释变量从回归方程中剔除为止.以保证最后所得到的解释变量集是最优的[5].逐步回归的因子有6个，加上常数项共有7个因子，通过逐步回归分析得到表3结果.表3 回归分析结果VARIABLECOCFFSTD.ERRSTATUSPC2.15623.9871IN0.0012PE1.01050.2135I N0.0619ROE-0.17160.0258IN3.7821NPG-0.00170.0196OUT0.6785TT0.00890.0875IN1.8972c-19CCI-0.02670.0436OUT0.1967SENT0.21930.0027IN0.0135于是，得到了多因子模型：Y=2.1562+1.01PE-0.17ROE+0.01TT+0.22SENT3 结束语该文以量化投资中常用的模型之一，多因子模型为基础，在因子选取层面上从基本面因素、宏观因素、行为金融因素三方面对股价的影响进行评估.通过一元回归分析、相关性检验、逐步回归筛选出较为有效的风险因子，构建了多因子模型.通过历史数据对模型进行检验，证明了量化投资在中国股市具有很强的可行性和潜力；未来，量化投资会在中国的市场上越来越得到普及.参考文献【相关文献】[1] Piotroski J D. Value Investing：The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners form Losers[J]. Journal of Accounting Research,2000(38).[2] 史永东，田渊博，马姜琼，等.多因子模型下投资者情绪对股票横截面收益的影响研究[J].投资研究，2015，5(34)：48-65.[3] Fama E F, French K R.A Five-Factor Asset Pricing Model[J].Journal of Financal Economics,2015(116).[4] 王玉文，刘冠琦，王紫，等. 随机金融数学导论[M]. 北京：科学出版社， 2015.[5] 马永开，唐小我.多因素证券组合投资决策模型[J].理论与方法研究，1998(5)：62-65.。