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股票数据的回归分析

发布时间: 2021-09-03 03:54:29

㈠ 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。

㈡ 求解回归分析模型和股价变化之前的联系

影响股票价格变动的因素
基本上可分为 以下三类:市场内部因素,基本面因素,政策因素。 (1)市场内部因素它主要是指市场的供给和需求, 即资金面和筹码面的相对比例,如一定阶段的股市扩 容节奏将成为该因素重要部分。(2)基本面因素 包括宏观经济因素和公司内部因素,宏观经济因素主 要是能影响市场中股票价格的因素,包括经济增长, 经济景气循环,利率,财政收支,货币供应量,物价, 国际收支等,公司内部因素主要指公司的财务状况。 (3)政策因素是指足以影响股票价格变动的国内外 重大活动以及政府的政策,措施,法令等重大事件, 政府的社会经济发展计划,经济政策的变化,新颁布 法令和管理条例等均会影响到股价的变动

炒股,三个步骤:选股,买股,卖股。

三个步骤,都包括了一定的技术含量,掌握了这些技术,就可以在股市 收银子了。

1、选股:一选行业,选择国家和政策倡导的行业,例如目前的“五朵金花”,不要选择国家正在治理的行业,例如“两高一过”;二选股票,股票要选择上述行业的行业龙头公司的股票;三选价格,在选择的股票价格相对低的时候,分批买入。

2、买股:按照一般跌幅3%左右价格买入,可以获取可观收益。

3、卖股:在获利10%~20%的时候,卖出。

就这样了。

㈢ 数据回归分析的目的和意义是什么

数据回归分析的目的和意义是将一系列影响因素和结果进行一个拟合,拟合出一个方程,然后通过将这个方程应用到其他同类事件中,可以进行预测。

在统计学中,回归分析指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。

大数据要分析的数据类型主要有四大类:

1、交易数据(TRANSACTION DATA)

大数据平台能够获取时间跨度更大、更海量的结构化交易数据,这样就可以对更广泛的交易数据类型进行分析,不仅仅包括POS或电子商务购物数据,还包括行为交易数据,例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志。

2、人为数据(HUMAN-GENERATED DATA)

非结构数据广泛存在于电子邮件、文档、图片、音频、视频,以及通过博客、维基,尤其是社交媒体产生的数据流。这些数据为使用文本分析功能进行分析提供了丰富的数据源泉。

3、移动数据(MOBILE DATA)

能够上网的智能手机和平板越来越普遍。这些移动设备上的App都能够追踪和沟通无数事件,从App内的交易数据(如搜索产品的记录事件)到个人信息资料或状态报告事件(如地点变更即报告一个新的地理编码)。

4、机器和传感器数据(MACHINE AND SENSOR DATA)

这包括功能设备创建或生成的数据,例如智能电表、智能温度控制器、工厂机器和连接互联网的家用电器。这些设备可以配置为与互联网络中的其他节点通信,还可以自动向中央服务器传输数据,这样就可以对数据进行分析。

㈣ 利用回归分析的方法,计算该股票的贝塔值,并分析各月是否有较大的差异

文内容需要包括以下要点。


1


该股票过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性统
计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)



2


上证综指过去五年日收益率、
日波动幅度、
交易量的总体及各年的描述性
统计(用平均值、中位数、标准差、离差等指标进行分析)



3


利用相关系数的统计方法,
分析该股票日收益率与上证综指日收益率之间
的关系,并分析各年是否有较大的差异;


4


利用回归分析的方法,
计算该股票的贝塔值,
并分析各年是否有较大的差
异;


5


利用相关系数的统计方法,
分析该股票日波动幅度与该股票的成交量的对
数之间的相关关系,并分析各年是否有较大的差异;


6


利用相关系数的统计方法,
分析该股票日波动幅度与上证综指的日波动幅
度以及日成交量的对数之间的相关关系,并分析各年是否有较大的差异;


7


利用回归分析的方法,分析该股票日波动幅度的影响因素;


8


对上述的问题进行综合,总结股票的量价关系;

㈤ excel回归分析 估计股票β

www.tipdm.cn,这是一个在线的数据分析软件,对股票的回归分析也有

㈥ 这是用股票收盘价形成的时间序列数据线性回归模型,求大神帮忙进行回归诊断!

还诊断啥 你看看那R-squared,这模型能用吗 然后回归系数也没有通过显著性检验

㈦ 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。

㈧ 股票的贝塔系数怎么算用excel的回归分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam为证券 a 与市场的相关系数;σa为证券 a 的标准差;σm为市场的标准差。

贝塔系数利用回归的方法计算: 贝塔系数等于1即证券的价格与市场一同变动。

贝塔系数高于1即证券价格比总体市场更波动,贝塔系数低于1即证券价格的波动性比市场为低。

如果β = 0表示没有风险,β = 0.5表示其风险仅为市场的一半,β = 1表示风险与市场风险相同,β = 2表示其风险是市场的2倍。

(8)股票数据的回归分析扩展阅读

金融学运用了贝塔系数来计算在一只股票上投资者可期望的合理风险回报率: 个股合理回报率 =无风险回报率*+β×(整体股市回报率-无风险回报率) *可用基准债券的收益率代表。

贝塔系数=1,代表该个股的系统风险等同大盘整体系统风险,即受整体经济因素影响的程度跟大盘一样; 贝塔系数>1则代表该个股的系统风险高于大盘,即受整体经济因素影响的程度甚于大盘。

贝塔系数越高,投资该股的系统风险越高,投资者所要求的回报率也就越高。高贝塔的股票通常属于景气循环股(cyclicals),如地产股和耐用消费品股;低贝塔的股票亦称防御类股(defensive stocks),其表现与经济景气的关联度较低,如食品零售业和公用事业股。

个股的贝塔系数可能会随着大盘的升或跌而变动,有些股票在跌市中可能会较在升市具更高风险。

㈨ 如何获取金融数据 来做回归分析

可以去数据库里下载数据,如果数据库需要付费账号才能下载的话,可以推荐去上海证券交易所和深圳证券交易所的官网上下载股票相关数据。