1. 股票数据分析都有哪些
看盘的几个小技巧：
第一：看盘的首要重点是看板块和热点个股的轮动规律，进而推测出行情的大小和持续性时间变化。比如每天应该注意是否有涨停个股开盘，如果有，那么说明主力资金还在努力选择突破口，如果两市都有10只以上的涨停个股开盘，则说明市场处于多头气氛，人气比较旺，少于这个标准则说明市场人气不佳，投资者应该当心大盘继续下跌风险。如果每天盘面都有跌停板，并且是以板块方式出现，那么，应该警惕新一轮的中级调整开始。在热点上，如果前一交易日涨停的个股或是上涨比较好的板块难以维持两天以上的行情，那么，就说明主力资金属于短炒性质，此个股或板块不能成为一波行情的领头羊，同时也意味着这一轮上涨属于单日短线反弹。反过来讲，如果热点板块每天都有2-3个以上，平均涨幅都在2%以上，并相互进行有效轮番上涨，则中期向好行情就值得期待。2010年7月初、中期，有色资源、煤炭资源、稀土资源以及新能源、智能电网等板块交替上涨，从而产生中级行情。
第二：看盘应该注重关注成交量。根据两市目前市值情况看，上海大盘成交量小于1000亿应做震荡整理理解，700亿以下为缩量，小于500亿可以理解为地量，超过1100亿应该理解为放量。地量背后往往意味着反转，例如，2010年6月底和7月初之间，先后多个交易日上海股市成交量低于500亿，这个时候空仓资金应为自己的重新进场做好准备。当大盘摆脱下降趋势，走出一个缓慢的底部构筑的形态下，成交量温和状态下，投资者可以以不超过半仓的水平买股持股。如果，当股票持续上涨，成交量放大，换手率超过15%（中小板、创业板个股特定条件下可以放宽到20%左右，另外新股、次新股、限售股、转赠股、配股上市日不在此列），5-20日线开始死叉转向，那么此类短线题材股和概念股应该考虑逐步抛售。
第三：努力培养盘感，运用技术手段捕捉市场机会。不管是什么品种的股票，如经过短期暴跌，跌幅超过50%，下跌垂直度越大，那么关注价值就越高，当某一天突然缩量，短线买进的机会来了。因为急跌暴跌后，成交量突然萎缩就杀跌盘已经枯竭，肯定会出现反弹，这个时候可以坚决地战胜自己恐慌情绪积极进去抢一把反弹就走人。同样，如果股票价格在接连涨了很多时间，而且高位开始频繁放量，可是价格始终盘旋在某个小区域，连续用小单在尾盘直线拉高制造高位串阳K线，筹码峰密集严重扩散，则说明这个完全是主力在出货！必须坚决清仓。
第四：别小看低位的三连阳，别漠视高位的三连阴。一般讲股票价格在接连下跌一段时间后，突然在某天不那么狂跌，而且，K线上接连出现红三兵，价格波动幅度又不是那样大，通常价格一串上去又被单子砸下来了，请你注意了，这个时候往往就是有主力潜伏着开始收货中；反过来，如果在涨势继续了一段时间，股票价格已经很大幅度地脱离了主力原始成本，这个时候出现了高位几连阴，股票价格重心开始下移，尤其是在一些时候，主力利用快要收盘的时候，突然用几笔单把股票价格迅速买回日均线，在随后的几天里同样的手法经常出现，K线图上收出长下影，那说明主力出货的概率已经达到80%以上，它的这些做法都是为了麻痹经验不足的资金。假如某天连10日、20日、30日线都跌破，不管是赚还是赔，坚决离场。
第五：大涨买龙头，如何发觉龙头，其实在市场大跌气氛里很容易判断龙头股，应密切注意涨幅榜中始终跃居前几位的逆市红盘股，特别是价格处于“三低”范畴，或是股价在15-20元之间，离新多主力拉升底部区域不足50%空间，在大盘大跌的当日或随后几天时间里，果断用长阳反击K线收复前期长阴失地的，则有望成为反弹的龙头。市场的法则永远是“强者恒强，弱者恒弱”。当中级以上行情出现的时候，投资者要善于提早发现谁是龙头，并果断追进，抓稳抓牢，别因一时盘面震荡轻易下马。通常洗得越凶，后期飚涨概率越大。炒股抢占先机概念很重要。有的股票难当龙头最好在行情启动初期果断放弃，不要跟自己过不去。
第六：在涨势中不要轻视冷门股、问题股。 你只要它涨得好，涨得牛就是，“涨时重势，跌时重质”就是这个道理。任何时候，主力和庄家比我们聪明，他们不是傻瓜，当股票一个敢于在大势不好的情况下缩量封出涨停板，肯定有其不被市场大众知道的东西隐藏在后面。熊市里，很多2-5元中小盘个股就是这样无量快速涨停，通常这个时候非常考验短线高手的看盘功力，因为这样的股票往往留给人的思考、判断、下单时间不会超过一分钟，一般此类股很容易出现连续涨停，甚至是一字涨停，像2010年7月27日，很多ST股大跌的时候，ST黑化却震荡走高，上方买盘都被逐步吃掉，并在临近收盘的最后10分钟封上涨停，这说明市场已有嗅觉灵敏的资金闻到了变盘气息在重组前夜下手。
2. stata中probit的分析结果怎么看啊！
X3显著，其他的变量无影响，从P>Z那一列看出来，小于0.1 0.05 0.01 三个比例 也就是置信区间90% 95% 99% 的把握上显著， Z值那一列和和第4列是一起看的，所以只用看第4列就好，第一列叫做 系数 第2列叫做标准误 第一列最重要 你这个结果 X3显著 X3为正，也就是说X3越多（例如探究奶茶好不好喝，X3代表意义是温度 分值是12345段，这个结果表明X3温度越高则越好喝，只是个人假设，且这里要符合理论分析），每增加1X3则带来0.321的正面影响，log不能为正值，你的是-57，还好也不能太大，其他都还好，主要是表格里面的第一列和第三列，祝你好运
3. 如何分析股票公司的各项数据
你如果想炒业绩,把钱交给基金就好了,基金经理每天不干别的,就和研究团队考察各大公司业绩、前景
但是奉劝你一句，炒业绩很难的，这么多年能炒业绩赚钱的只有巴菲特，剩下的人都是炒技术，像巴鲁克，梨为摩尔，克劳德，江恩等人
一个公司不管基本面多么好，他的股票也可能下跌，同样一个公司不管怎么亏损，他的股价都会上涨，标的股票的价格背后的价值高低其实没有什么区别，关键是价值和价格的差才是决定你获利或者亏损的关键
而且我们国家的政权市场初期不健全，很多报表都是虚假的，不是不想帮你找那方面的资料，主要是我曾经上过这类圈套，炒基本面亏一塌糊涂，你看看中国神华的业绩，再看看它的股价，完全理解不了
如果觉得我说的有道理，可以加我qq，相互交流下
4. 在论文中如何描述用probit处理数据的结果
我能为你处理.
5. 股票数据分析方法
股票价格的涨跌，简单来说，供求决定价格，买的人多价格就涨，卖的人多价格就跌。做成买卖不平行的原因是多方面的，影响股市的政策面、基本面、技术面、资金面、消息面等，是利空还是利多，升多了会有所调整，跌多了也会出现反弹，这是不变的规律。
6. 如何分析股票的“成交明细”数据
在股票成交明细中，左起第一列式成交时间，一般15秒公布一次，第二列是成交价，第三列是成交手数，如果是主动性买入成交就显示成红色和一个向上的箭头，如果是主动性卖出成交就显示成绿色和一个向下的箭头，第四列是成交笔数，也就是总共有多少笔委托成交，通过成交手数和对应的笔数，可以大略的估计出成交参与方有没有机构，大户还是全是散户。
1、逐笔成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格分几笔成交了多少手。在这里我们要注意的是成交手数有时候是带小数点的，这是因为股票买进的股数最少是100股，委托的股数也应是100的整数倍，卖出却没有限制，因此成交的手数会有小数点。另外一点就是如果在成交价格和手数前面没有显示，则一半是默认的1笔。
2、分时成交一般显示的数据格式为在几分几秒以多少价格成交了多少手。这里需要注意的是成交手数永远是整数，不会出现小数点数字。
3、一个孤独的数字是缺乏意义的，但是一些连续的数字则是充满想像的。一般来说，成交笔数越少，金额越大，表示成交比较强势，反之是弱势。尤其是成交笔数比较大而集中的时候，表示有大资金活跃迹象，该股出现价格异动的概率就大，应该引起投资者的注意。而如果半天也没人买或者都是一些小单子在交易，则至少短期不大可能成为好股。
4、交易数据三维元素----数量、价格和笔数。不陌生的是前面两个，笔数就是交易批次。在数量一定的前提下，笔数少说明交易力度强，反之就弱。笔数的变动与数量方向一致，交易为常态，反之就是非常态。
这些在以后的操作中可以慢慢去领悟，为了提升自身炒股经验，新手前期可以用个牛股宝模拟炒股去学习一下股票知识、操作技巧，对在今后股市中的赢利有一定的帮助。希望可以帮助到您，祝投资愉快！
7. 股票实时数据应该怎么分析
成交量只代表多空分歧高低，交投的活跃度，与价格没有必然联系，比如某只股票某一天有10万手的成交量，说明总共卖出了10万手，同时也说明被其他人买进了10万手。常见的几种量价关系
1，放量上涨，这个要看位置，一般底部的放量上涨意味着可能会走一波上升走势，而高位的放量上冲则可能是主力在出货
2，缩量上涨，这个一般是主力拉升阶段，一致看多，没啥人卖股票，导致成交量低
3，放量下跌，也得看位置，长期缩量阴跌之后的放量下跌，有可能是底部企稳。高位的放量下跌，一般是主力不计成本的杀跌出货
4，缩量下跌，这个在上涨途中，可能是主力洗盘。如果是一波加速上涨之后，可能是主力出货完毕，只剩散户了，然后缩量阴跌
上面之是一般情况，具体还要具体分析其他因素，不能按量价关系就作为买卖依据了
8. 一般分析股票的财务数据，看重哪些数据
要看每股收益的增长情况 以及主营业务收入 这两项可以判断企业的现状 所以最重要
9. 求怎么分析数据 用有序probit模型
Eviews做PROBIT模型方法是：
选中变量，确定你的被解释变量第一个选；
然后右键open, as equation, method 里选择binary；
然后会出现logit probit的选项，选择probit就可以了。
probit model是解决0-1变量的问题的。
最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量，事件发生的概率是依赖于解释变量，即P（Y=1）=f(X)，也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数，其中f(.)服从标准正态分布。若f（.)是累积分布函数，则其为Logistic模型