1. 股票中的術語
你好，股票交易過程中所涉及的概念或約定性的語言符號，常見的股票交易類術語有：開盤、做空、老鼠倉、吸盤、建倉、換手、跳水等。
【舉例】
1、利多：對於多頭有利，能刺激股價上漲的各種因素和消息，如：銀行利率降低，公司經營狀況好轉等。
2、利空：對空頭有利，能促使股價下跌的因素和信息，如：銀根抽緊，利率上升，經濟衰退，公司經營狀況惡化等。
3、牛市：股市前景樂觀，股票價格持續上升的行情。
4、熊市：前途暗淡，股票普遍持續下跌的行情。
5、多頭：投資人預期未來價格上漲，以目前價格買入一定數量的股票等價格上漲後，高價賣出，從而賺取差價利潤的交易行為，特點為先買後賣的交易行為。
6、空頭：預期未來行情下跌，將手中股票按目前價格賣出，待行情下跌後買進，獲得差價利潤。其特點為先賣後買的交易行為。
7、反彈：股票價格在下跌趨勢中因下跌過快而回升的價格調整現象。回升幅度一般小於下跌幅度。
8、盤整：通常指價格變動幅度較小，比較穩定，最高價與最低價之差不超過2%的行情。
9、死空頭：總是認為股市情況不好，不能買入股票，股票會大幅下跌的投資者。
10、死多頭：總是看好股市，總拿著股票，即使是被套得很深，也對股市充滿信心的投資者。
11、多翻空：多頭確信股價已漲到頂峰，因而大批賣出手中股票成為空頭。
12、空翻多：空頭確信股價已跌到盡頭，於是大量買入股票而成為多頭。
13、短多：短線多頭交易，長則兩三天短則一兩天，操作依據是預期股價短期看好。
14、斬倉(割肉)：在買入股票後，股價下跌，投資者為避免損失擴大而低價(賠本)賣出股票的行為。
15、套牢：預期股價上漲而買入股票，結果股價卻下跌，又不甘心將股票賣出，被動等待獲利時機的出現。
16、坐轎：預期股價將會大漲，或者知道有莊家在炒作而先期買進股票，讓別人去抬股價，等股價大漲後賣出股票，自己可以不費多大力氣就能賺大錢。
17、抬轎：認為目前股價處於低位，上升空間很大，於是認為，買進是坐轎，殊不知自己買進的並不低價，不見得就能賺錢，其結果是在替別人抬轎子。
18、多殺多：普遍認為股價要上漲，於是紛紛買進，然而股價未能如期上漲時，競相賣出，而造成股價大幅下跌。
19、熱門股：交易量大、換手率高、流通性強的股票，特點是價格變動幅度較大，與冷門股相對。
20、對敲：是股票投資者(莊家或大的機構投資者)的一種交易手法。具體操作方法為在多家營業部同時開戶，以拉鋸方式在各營業部之間報價交易，以達到操縱股價的目的。
21.開盤：每天股市開始交易稱為開盤。
22.做空：做空是先借入標的資產，然後賣出獲得現金，過一段時間之後，再支出現金買入標的資產歸還。
23.老鼠倉：具體指莊家在用公有資金拉升股價之前，先用自己個人（機構負責人，操盤手及其親屬，關系戶）的資金在低位建倉，待用公有資金拉升到高位後個人倉位率先賣出獲利；
24.換手："換手率"也稱"周轉率"，指在一定時間內市場中股票轉手買賣的頻率，是反映股票流通性強弱的指標之一。
25.頂背離：頂背離是指股價（指K線）是上漲的，高點一個比一個高，均線也是一波一波向上排列的，而指標（MACD或KDJ都可以）卻是向下的，即一波一波向下走，高點一個比一個低，這就說股價與指標背離了，叫「頂背離」。
26.上影線：在K線圖中，從實體向上延伸的細線叫上影線。在陽線中，它是當日最高價與收盤價之差；在陰線中，它是當日最高價與開盤價之差。由此，帶有上影線的K線形態，可分為帶上影線的陽線、帶上影線的陰線和十字星。不同的形態，多空力量的判斷是有區別的。
27：十字星：十字星是一種K線基本型態。十字星，是一種只有上下影線，沒有實體的K線圖。開盤價即是收盤價，表示在交易中，股價出現高於或低於開盤價成交，但收盤價與開盤價相等。其中：上影線越長，表示賣壓越重。下影線越長，表示買盤旺盛。通常在股價高位或低位出現十字線，可稱為轉機線，意味著出現反轉。
2. 請問股市講的洗盤和吸籌分別是什麼意思
你好，洗盤為股市用語。莊家為達炒作目的，必須於途中讓低價買進，意志不堅的散戶拋出股票，以減輕上檔壓力，同時讓持股者的平均價位升高，以利於施行做莊的手段，達到牟取暴利的目的。洗盤動作可以出現在莊家任何一個區域內，基本目的無非是為了清理市場多餘的浮動籌碼，抬高市場整體持倉成本。
主力橫盤，又叫股票的橫盤走勢，是指某種股票經常會出現股價徘徊緩滯的局面，在一定時期內既不漲上去，也不跌下來，K線圖呈現小陰小陽接近直線型的圖形。
洗盤：莊家為達炒作目的，必須於途中讓低價買進，意志不堅的散戶拋出股票，以減輕上檔壓力，同時讓持股者的平均價位升高，以利於施行做莊的手段，達到牟取暴利的目的。洗盤動作可以出現在莊家任何一個區域內，基本目的無非是為了清理市場多餘的浮動籌碼，抬高市場整體持倉成本。
莊家吸籌，是指一隻股票的投資者（即莊家，為主力或大戶）一段時間內不斷買入股票的行為。莊家大部分是為了以後的拉升主動吸籌，也有遇到意料之外的情形而被動吸納籌碼的情況。
【特點】莊家吸籌有三個比較明顯的特點：牛長熊短、股價重心緩慢上移，並伴隨緩慢放量的特徵。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
3. 怎麼就知道庄什麼時候建倉什麼時候出貨洗盤要多長時間
相信不少朋友都知道A股市場目前來說是以散戶為主導的，散戶就像一群沒有領袖的散兵游勇。那麼市場上有沒有像正規軍那樣指哪打哪的力量呢？是有的！它就是人們總會談到的「主力」，我們一起來深入了解一下主力行為吧！開始之前，不妨先領一波福利--機構精選的牛股榜單新鮮出爐，走過路過可別錯過：【絕密】機構推薦的牛股名單泄露，限時速領！！！
一、主力行為有哪些？如何識別判斷？
主力代表的是證券市場上單獨或聯合買進一隻或多隻股票籌碼，在法律允許的范圍當中，藉助市場運作這一手段，可以實現增盈的效果，且有一定的經濟實力機構或者個人。簡單點說，可以理解為擁有比流通盤較大的資金或股票籌碼，主力就是持有流通盤較大的股票籌碼，並能在短期內產生一定影響力的資本力量。就其特徵而言，普通散戶投資者在資金、信息、技術等方面難以企及主力的優勢。主力的行為有「吸貨」、「洗盤」、「拉升」、「出貨」等，然而主力行為也是極具隱蔽性的，不過我們還是可以結合上K線和籌碼分布圖分析出一些情況的：
（1）吸貨
主力吸貨也就是說指在股市中主力介入某一隻個股，就在某一段時間之內不間斷的買入（建倉或加倉）的行為。將散戶可能出現的爭搶低位籌碼的現象防範於未然，主力吸貨一般不容易被識別出，不過想要完成大規模吸貨是比較困難的：
①從低位多峰密集到單峰密集：主力慢牛式建倉
主力的行為是具有隱蔽性的，各式各樣的都有，以上只是舉例說明了幾個常見的手法，投資者朋友要結合具體投資實踐進行總結，希望大夥們投資順順利利！股票市場紛繁錯雜，如果你不知道怎麼去分析一隻股票情況的話，點擊下面這個鏈接，輸入你看中的股票代碼，即可看這個股票適不適合買，最新行情消息，讓你輕松把握時機：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
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4. 橫截面股票價格是什麼意思
資本資產定價模式(CAPM)在上海股市的實證檢驗
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論......
一、資本資產定價模式(CAPM)的理論與實證：綜述
(一)理論基礎
資產定價問題是近幾十年來西方金融理論中發展最快的一個領域。1952年，亨利·馬柯維茨發展了資產組合理論，導致了現代資產定價理論的形成。它把投資者投資選擇的問題系統闡述為不確定性條件下投資者效用最大化的問題。威廉·夏普將這一模型進行了簡化並提出了資產定價的均衡模型—CAPM。作為第一個不確定性條件下的資產定價的均衡模型，CAPM具有重大的歷史意義，它導致了西方金融理論的一場革命。
由於股票等資本資產未來收益的不確定性，CAPM的實質是討論資本風險與收益的關系。CAPM模型十分簡明的表達這一關系，即：高風險伴隨著高收益。在一些假設條件的基礎上，可導出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )為股票的期望收益率。
Rf 為無風險收益率，投資者能以這個利率進行無風險的借貸。
E(Rm )為市場組合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率對市場組合收益率的回歸方程的斜率，常被稱為"b系數"。其中s2m代表市場組合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率與市場組合收益率的協方差。
從上式可以看出，一種股票的收益與其β系數是成正比例關系的。β系數是某種證券的收益的協方差與市場組合收益的方差的比率，可看作股票收益變動對市場組合收益變動的敏感度。通過對β進行分析，可以得出結論：在風險資產的定價中，那些隻影響該證券的方差而不影響該股票與股票市場組合的協方差的因素在定價中不起作用，對定價唯一起作用的是該股票的β系數。由於收益的方差是風險大小的量度，可以說：與市場風險不相關的單個風險，在股票的定價中不起作用，起作用的是有規律的市場風險，這是CAPM的中心思想。
對此可以用投資分散化原理來解釋。在一個大規模的最優組合中，不規則的影響單個證券方差的非系統性風險由於組合而被分散掉了，剩下的是有規則的系統性風險，這種風險不能由分散化而消除。由於系統性風險不能由分散化而消除，必須伴隨有相應的收益來吸引投資者投資。非系統性風險，由於可以分散掉，則在定價中不起作用。
(二)實證檢驗的一般方法
對CAPM的實證檢驗一般採用歷史數據來進行，經常用到的模型為：
其中： 為其它因素影響的度量
對此模型可以進行橫截面上或時間序列上的檢驗。
檢驗此模型時，首先要估計 系數。通常採用的方法是對單個股票或股票組合的收益率 與市場指數的收益率 進行時間序列的回歸，模型如下：
這個回歸方程通常被稱為"一次回歸"方程。
確定了 系數之後，就可以作為檢驗的輸入變數對單個股票或組合的β系數與收益再進行一次回歸，並進行相應的檢驗。一般採用橫截面的數據，回歸方程如下：
這個方程通常被稱作"二次回歸"方程。
在驗證風險與收益的關系時，通常關心的是實際的回歸方程與理論的方程的相合程度。回歸方程應有以下幾個特點：
(1) 回歸直線的斜率為正值，即 ，表明股票或股票組合的收益率隨系統風險的增大而上升。
(2) 在 和收益率之間有線性的關系，系統風險在股票定價中起決定作用，而非系統性風險則不起決定作用。
(3) 回歸方程的截矩 應等於無風險利率 ，回歸方程的斜率 應等於市場風險貼水 。
(三)西方學者對CAPM的檢驗
從本世紀七十年代以來，西方學者對CAPM進行了大量的實證檢驗。這些檢驗大體可以分為三類：
1.風險與收益的關系的檢驗
由美國學者夏普（Sharpe）的研究是此類檢驗的第一例。他選擇了美國34個共同基金作為樣本，計算了各基金在1954年到1963年之間的年平均收益率與收益率的標准差，並對基金的年收益率與收益率的標准差進行了回歸，他的主要結論是：
a、在1954—1963年間，美國股票市場的收益率超過了無風險的收益率。
b、 基金的平均收益與其收益的標准差之間的相關系數大於0.8。
c、風險與收益的關系是近似線形的。
2.時間序列的CAPM的檢驗
時間序列的CAPM檢驗最著名的研究是Black，Jensen與Scholes在1972年做的，他們的研究簡稱為BJS方法。BJS為了防止β的估計偏差，採用了指示變數的方法，成為時間序列CAPM檢驗的標准模式，具體如下：
a、利用第一期的數據計算出股票的β系數。
b、 根據計算出的第一期的個股β系數劃分股票組合，劃分的標準是β系數的大小。這樣從高到低系數劃分為10個組合。
c、採用第二期的數據，對組合的收益與市場收益進行回歸，估計組合的β系數。
d、 將第二期估計出的組合β值，作為第三期數據的輸入變數，利用下式進行時間序列回歸。並對組合的αp進行t檢驗。
其中：Rft為第t期的無風險收益率
Rmt為市場指數組合第t期的收益率
βp指估計的組合β系數
ept為回歸的殘差
BJS對1931—1965年間美國紐約證券交易所所有上市公司的股票進行了研究，發現實際的回歸結果與理論並不完全相同。BJS得出的實際的風險與收益關系比CAPM 模型預測的斜率要小，同時表明實際的αp在β值大時小於零，而在β值小時大於零。這意味著低風險的股票獲得了理論預期的收益，而高風險股票獲得低於理論預測的收益。
3.橫截面的CAPM的檢驗
橫截面的CAPM檢驗區別於時間序列檢驗的特點在於它採用了橫截面的數據進行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他們所採用的基本方法如下：
a、根據前五年的數據估計股票的β值。
b、 按估計的β值大小構造20個組合。
c、計算股票組合在1935年—1968年間402個月的收益率。
d、 按下面的模型進行回歸分析，每月進行一次，共402個方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
這里：Rp為組合的月收益率、
βp為估計的組合β值
bp2為估計的組合β值的平方
sep為估計βp值的一次回歸方程的殘差的標准差
g0、g1、g2、g3為估計的系數，每個系數共402個估計值
e、對四個系數g0、g1、g2、g3進行t檢驗
FM結果表明：
①g1的均值為正值，在95%的置信度下可以認為不為零，表明收益與β值成正向關系
②g2、g3在95%的置信度下值為零，表明其他非系統性風險在股票收益的定價中不起主要作用。
1976年Richard·Roll對當時的實證檢驗提出了質疑，他認為：由於無法證明市場指數組合是有效市場組合，因而無法對CAPM模型進行檢驗。正是由於羅爾的批評才使CAPM的檢驗由單純的收益與系統性風險的關系的檢驗轉向多變數的檢驗，並成為近期CAPM檢驗的主流。最近20年對CAPM的檢驗的焦點不是 ，而是用來解釋收益的其它非系統性風險變數，這些變數往往與公司的會計數據相關，如公司的股本大小，公司的收益等等。這些檢驗結果大都表明：CAPM模型與實際並不完全相符，存在著其他的因素在股票的定價中起作用。
(四)我國學者對風險－收益關系的檢驗
我國學術界引進CAPM的概念的時間並不長，一些學者對上海股市的風險與收益的關系做了一些定量的分析，但至今仍沒有做過系統的檢驗。他們的研究存在著一些缺陷，主要有以下幾點：
1. 股票的樣本太少，不代表市場總體，無法得出市場上風險與收益的實際關系。
2. 在兩次回歸中，同時選用同一時期的數據進行 值的估計和對CAPM模型中線性關系的驗證。
3. 在確定收益率時並沒有考慮分紅，送配帶來的影響並做相應調整，導致收益和風險的估計的偏差，嚴重影響分析的准確性。
4. 在回歸過程中，沒有選用組合的構造，而是採用個股的回歸易導致， 系數的不穩定性。
二、上海股市CAPM模型的研究方法
(一)研究方法
應用時間序列與橫截面的最小二乘法的線性回歸的方法，構造相應的模型，並進行統計檢驗分析。時間序列的線性回歸主要應用於股票β值的估計。而CAPM的檢驗則採用橫截面回歸的方法。
(二)數據選取
1.時間段的確定
上海股市是一個新興的股市，其歷史並不十分長，從1990年12月19日開市至今，不過短短八年的時間。在這樣短的時間內，要對股票的收益與風險問題進行研究，首先碰到的是數據數量不夠充分的問題。一般來說對CAPM的檢驗應當選取較長歷史時間內的數據，這樣檢驗才具有可靠性。但由於上海股市的歷史的限制，無法做到這一點。因此，首先確定這八年的數據用做檢驗。
但在這八年中，也不是所有的數據均可用於分析。CAPM的前提要求市場是一個有效市場：要求股票的價格應在時間上線性無關。在第一章中通過對上海股市收益率的相關性研究，發現93年之前的數據中，股價的相關性較大，會直接影響到檢驗的精確性。因此，在本研究中，選取1993年1月至1998年12月作為研究的時間段。從股市的實際來看，1992年下半年，上海股市才取消漲停板制度，放開股價限制。93年也是股市初步規范化的開始。所以選取這個時間點用於研究的理由是充分的。
2.市場指數的選擇
目前在上海股市中有上證指數，A股指數，B股指數及各分類指數，本文選擇上證綜合指數作為市場組合指數，並用上證綜合指數的收益率代表市場組合。上證綜合指數是一種價值加權指數，符合CAPM市場組合構造的要求。
3.股票數據的選取
這里用上海證券交易所（SSE）截止到1998年12月上市的425家A股股票的每日收盤價、成交量、成交金額等數據用於研究。這里遇到的一個問題是個別股票在個別交易日內停牌，為了處理的方便，本文中將這些天該股票的當日收盤價與前一天的收盤價相同。
三、上海股市風險－收益關系的實證檢驗
(一)股票貝塔系數的估計
中國股票市場共有8年的交易數據，應採用3年以上的數據用於估計單個股票的 系數，才能保證 具有穩定性。但是課題組在實踐中通過比較發現由於中國股票市場作為一個新興的市場，無論是市場結構還是市場規模都還有待於進一步的發展，同時各種股票關於市場的穩定性都不是很高，股市中還存在很大的時變風險，因此各種股票的 系數隨著時間的推移其變化將會很大。所以只用上一年的數據估計下一年的 系數時， 系數將更具有靈敏性，因為了使檢驗的結果更理想，均採用上一年的數據估計下一年的 系數。估計單個股票的 系數採用單指數模型，如下：
其中： : 表示股票i在t時間的收益率
: 表示上證指數在t時間的收益率
：為估計的系數
：為回歸的殘差。
進行一元線性回歸，得出 系數的估計值 ，表示該種股票的系統性風險的測度。
(二)股票風險的估計
股票的總風險，可以用該種股票收益率的標准差來表示，可以用下式來估計總風險
其中：N為樣本數量， 為 的均值。
非系統風險，可用估計 的回歸方程中的殘差 的標准差來表示，用 表示股票i的非系統性風險，可用下式求出：
其中： 為一次回歸方程的殘差
為 的均值
(三)組合的構造與收益率計算
對CAPM的總體性檢驗是檢驗風險與收益的關系，由於單個股票的非系統性風險較大，用於收益和風險的關系的檢驗易產生偏差。因此，通常構造股票組合來分散掉大部分的非系統性風險後進行檢驗。構造組合時可採用不同的標准，如按個股b系數的大小，股票的股本大小等等，本文按個股的b系數大小進行分組構造組合。將所有股票按b系數的大小劃分為15個股票組合，第一個股票組合包含b系數最小的一組股票，依次類推，最後一個組合包含b數子最大的一組股票。組合中股票的b系數大的組合被稱為"高b系數組合"，反之則稱為"低b系數組合"。
構造出組合後就可以計算出組合的收益率了，並估計組合的b系數用於檢驗。這樣做的一個缺點是用同一歷史時期的數據劃分組合，並用於檢驗，會產生組合b值估計的偏差，高b系數組合的b系數可能會被高估，低b系數組合的b系數可能被低估，解決此問題的方法是應用Black,Jenson與Scholes研究組合模型時的方法（下稱BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的數據計算股票的b系數。
(2)利用第一期的b系數大小劃分組合
(3)採用第一期的數據，對組合的收益與市場收益率進行回歸，估計組合的b系數
(4)將第一期估計出的組合b值作為自變數，以第二期的組合周平均收益率進行回歸檢驗。
在計算組合的平均周收益率時，我們假設每個組合中的十隻股票進行等額投資，這樣對平均周收益率 只需對十隻股票的收益率進行簡單平均即可。由於股票的系統風險測度，即真實的貝塔系數無法知道，只能通過市場模型加以估計。為了使估計的貝塔系數更加靈敏，本研究用上一年的數據估計貝塔系數，下一年的收益率檢驗模型。
(四)組合貝塔系數和風險的確定
對組合的周收益率求標准方差，我們可以得到組合的總風險sp
組合的b值的估計，採用下面的時間序列的市場模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t時期投資組合的收益率
：為估計的系數
Rmt表示t期的市場組合收益率
ept為回歸的殘差
對組合的每周收益率與市場指數收益率回歸殘差分別求標准差即可以得到組合sep值。
表1：組合周收益率回歸的b值與風險（1997.01.01～1997.12.31)
組合 組合b值 組合а值 相關系數平方 總風險 非系統風險
1 0.781 0.001 0.888 0.063 0.021
2 0.902 0.000 0.943 0.071 0.017
3 0.968 0.000 0.934 0.076 0.02
4 0.989 0.000 0.902 0.079 0.025
5 1 0.000 0.945 0.078 0.018
6 1.02 0.000 0.958 0.079 0.016
7 1.04 0.002 0.935 0.082 0.021
8 1.06 0.000 0.925 0.084 0.023
9 1.08 0.000 0.938 0.085 0.021
10 1.1 0.000 0.951 0.086 0.019
11 1.11 0.000 0.951 0.087 0.019
12 1.12 0.000 0.928 0.089 0.024
13 1.13 0.000 0.937 0.089 0.022
14 1.16 0.000 0.912 0.092 0.027
15 1.17 0.000 0.922 0.092 0.026
(五)組合平均收益率的確定
對組合按前面的構造方法，用第98年的周收益率求其算術平均收益率。
表2：組合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
組合 組合b 平均周收益率
1 0.781 0.0031
2 0.902 -0.0004
3 0.968 0.0048
4 0.989 0.0052
5 1 0.0005
6 1.02 -0.002
7 1.04 0.0038
8 1.06 0.003
9 1.08 0.0016
10 1.1 0.0026
11 1.11 0.005
12 1.12 0.0065
13 1.13 0.0044
14 1.16 0.0067
15 1.17 0.0074
(六)風險與收益關系檢驗
以97年的組合收益率估計b，以98年的組合收益率求周平均收益率。對15組組合得到的周平均收益率與各組合b系數按如下模型進行回歸檢驗：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
g0，g1為估計參數
按照CAPM應有假設：
1.g0的估計應為Rf的均值，且大於零，表明存在無風險收益率。
2.g1的估計值應為Rm-Rf>0,表明風險與收益率是正相關系，且市場風險升水大於零。
回歸結果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%顯著水平下回歸系數g1顯著不為0，即在上海股市中收益率與風險之間存在較好的線性相關關系。論文在實踐檢驗初期，發現當以93年至97年的數據估計b，而用98年的周收益率檢驗與風險b關系時，回歸得到的結論是5%顯著水平下不能拒絕回歸系數g1顯著為0的假設。這些結果表明，在上海股市中系統性風險b與周收益率基本呈現正線性相關關系。同時，上海股市仍為不成熟證券市場，個股b十分不穩定，從相關系數來看,尚有其他的風險因素在股票的定價中起著不容忽視的作用。本文將在下面進行CAPM模型的修正檢驗。
四、CAPM的橫截面檢驗
(一)模型的建立
對於橫截面的CAPM檢驗，採用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
該模型主要檢驗以下四個假設：
1，系統性風險與收益的關系是線性的，就是要檢驗回歸系數E（g2）=0。
2，b是衡量證券組合中證券的風險的唯一測度，非系統性風險在股票的定價中不起作用，這意味著回歸方程的系數E（g3）=0。
3，對於風險規避的投資者，高系統性風險帶來高的期望回報率，也就是說：E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，對只有無風險利率才是系統風險為0的投資收益，要求E（g0）=Rf。
(二)檢驗的結果及啟示
對CAPM模型的橫截面的檢驗採用多元回歸中的逐步回歸分析法（stepwise），即在回歸分析中首先從所有自變數選擇一個自變數，使相關系數最大，再逐步假如新的自變數，同時刪去可能變為不顯著的自變數，並保證相關系數上升，最終保證結果中的所有自變數的系數均顯著不為0，並且被排除在模型之外的自變數的系數均不顯著。
表4：多元回歸的stepwise法結果
g0 g1 R2
系數 -0.0143 0.0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
從表中可以得出如下結論：
1．bp2項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明風險與收益之間並不存在非線性相關關系。
2.sep 項的系數的T檢驗結果並不顯著，表明非系統風險在資產組合定價中並不起作用。
3．g0的估計值為負，即資金的時間價值為負，表明市場具有明顯的投機特徵。
五、影響收益的其他因素分析
(一)歷史回顧
長期以來，Sharp,linter和Mossin分別提出的CAPM模型一直是學術界和投資者分析風險與收益之間關系的理論基石，尤其是在Black,Jensen,和Scholes（1972）以及 Fama 和MacBeth（1973）通過實證分析證明了1926-1968年間在紐約證券交易所上市的股票平均收益率與貝塔之間的正的相關關系以後。然而八十年代，Reinganum(1981)和Lakonishok ，Shapiro（1986）對後來的數據分析表明這種簡單的線性關系不復存在。Roll對CAPM的批評文章發表之後，對CAPM的檢驗也轉向對影響股票收益的其他風險因素的檢驗，並發現了許多不符合CAPM的結果。Fama和French（1992）更進一步指出，從四十年代以後，紐約股票市場股票的平均收益率與貝塔系數間不存在簡單的正線性相關關系。他們通過對紐約股票市場1963年至1990年股票的月收益率分析發現存在如下的多因素相關關系：
R=1.77%-(0.11*ln(mv))+(0.35*ln(bv/mv))
其中：mv是公司股東權益的市場價值，bv是公司股東權益的賬面價值。
從前一節我們對上海股票市場的檢驗結果可以看出，當選用的歷史數據變化以後，上海股市中收益與系統性風險相關的顯著程度並不如CAPM所預期的那樣。羅爾對CAPM的解釋同樣適合於上海市場，即一方面我們無法證實市場指數就是有效組合，以我們分析的上海股票市場而言，上證指數遠沒有包括所有金融資產，比如投資者完全可以自由投資於債券市場和在深圳證券交易所上市的股票。另一方面，在實際分析中我們無法找到真正的貝塔（true beta）。為了找出上海股市中股票定價的其他因素，本文結合上海股票市場曾經出現炒作的"小盤股"、"績優股"、"重組股"等現象，對公司的股本大小，公司的凈資產收益率，市盈率等非系統因素對收益的影響進行了分析。具體方法是：論文首先對影響個股收益率的各因素進行逐年分析，然後構造組合，再對影響組合收益率的各因素進行分析，組合的構造方法與前相同。
(二)單股票的多因素檢驗及結果
檢驗方法是用歷史數據計算b系數，再對b系數、前期總股本、前期流通股本、預期凈資產收益率、預期PE比率對收益率的解釋程度進行分析。例如在分析年所有股票收益率的決定因素時，採用93年股票的收益率計算貝塔系數，總股本為93年末的總股本，凈資產收益率和市盈率根據94年的財務指標計算。由於股票在此之後4年交易期間，凈資產收益率（ROE）和每股收益（EPS）尚未公布，因此凈資產收益率和市盈率都稱為預期凈資產收益率和預期市盈率。具體模型如下：
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj+g4PEj+ej
其中 : Rj 是股票 j的第t期年平均周收益率
bj 是股票j的b系數，b系數由第（t-1）期歷史數據算出
Gj 是股票j的第（t-1）期總股本對數值
ROEj是股票j的第t期凈資產收益率
PEj 是股票j的第t期期末市盈率
STEPWISE多元回歸發現94年各股票收益率與以上因素並無顯著關系，其他各年的結果如下：
表5：95年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.05 -0.013 -3.568 0.0011 2.958
表6：96年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.171 -0.011 -1.93 0.002 2.845 0.024 5．249
表7：97年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g2Gj
R2 g0 g2
均值 T值 均值 T值
0.099 0.0317 6.328 -0.0028 -5.325
表8：98年個股收益率的STEPWISE多元回歸結果
Rj=g0+g1bj+g2Gj+g3ROEj
R2 g0 g1 g2 g3
均值 T值 均值 T值 均值 T值 均值 T值
0.195 0.0343 7.799 0.005 3.582 -0.003 -8.548 0.0013 0.0045
(三)組合的檢驗及結果
組合的構造方法與前面所描述的一致。對所有組合98年平均周收益率與組合的97年數據所計算出的貝塔系數、97年末平均總股本、98年平均凈資產收益率、98年底平均市盈率進行回歸分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
Gpj 是組合j的 97年總股本對數值
ROEpj 是組合j的98年凈資產收益率
PEpj 是組合j的98年末市盈率
表9：98年組合收益率的STEPWISE多元回歸結果
g0 g3 R2
均值 0.0425 -0.0039 0.593
T值 4.736 -4.355
(四)結果分析
對組合的收益率以及97年以來個股的收益率採用stepwise回歸分析可以看出，公司的股本因素在上海股票市場的股票定價中起著顯著的作用。股票的定價因素同西方成熟股市一樣，存在規模效應（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。這個結論與中國股市的近幾年價格波動實際特點相一致，其原因可以從以下三方面分析：首先，小公司股本擴張能力強。在我國股市中，投資人主要是希望公司股本擴張後帶來的資產增值盈利。其次，小股本的股票便於機構投資者炒作。我國機構投資者的實力總體偏弱，截止98年年底，注冊資本在5億元以上的券商只有10多家。最後，小公司往往被市場認為是資產收購與兼並的目標。許多早期上市的公司，市場規模較小，在激烈的市場競爭中無行業壟斷優勢和規模經濟效益，無法與大企業抗衡。而許多高科技企業或具有較強市場競爭力的企業迫切需要進入資本市場，將收購目標瞄準這些小規模上市公司實行低成本借殼上市。這三方面的因素都導致小股本公司的股票受到市場的青睞。因此在論文的檢驗結果中，無論是個股還是組合在歷年的收益率中都是顯著地與股本相關
5. 股票的二階段三階段定價法的基本思想
(三)組合的構造與收益率計算
對CAPM的總體性檢驗是檢驗風險與收益的關系，由於單個股票的非系統性風險較大，用於收益和風險的關系的檢驗易產生偏差。因此，通常構造股票組合來分散掉大部分的非系統性風險後進行檢驗。構造組合時可採用不同的標准，如按個股b系數的大小，股票的股本大小等等，本文按個股的b系數大小進行分組構造組合。將所有股票按b系數的大小劃分為15個股票組合，第一個股票組合包含b系數最小的一組股票，依次類推，最後一個組合包含b數子最大的一組股票。組合中股票的b系數大的組合被稱為"高b系數組合"，反之則稱為"低b系數組合"。
構造出組合後就可以計算出組合的收益率了，並估計組合的b系數用於檢驗。這樣做的一個缺點是用同一歷史時期的數據劃分組合，並用於檢驗，會產生組合b值估計的偏差，高b系數組合的b系數可能會被高估，低b系數組合的b系數可能被低估，解決此問題的方法是應用Black,Jenson與Scholes研究組合模型時的方法（下稱BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的數據計算股票的b系數。
(2)利用第一期的b系數大小劃分組合
(3)採用第一期的數據，對組合的收益與市場收益率進行回歸，估計組合的b系數
(4)將第一期估計出的組合b值作為自變數，以第二期的組合周平均收益率進行回歸檢驗。
在計算組合的平均周收益率時，我們假設每個組合中的十隻股票進行等額投資，這樣對平均周收益率 只需對十隻股票的收益率進行簡單平均即可。由於股票的系統風險測度，即真實的貝塔系數無法知道，只能通過市場模型加以估計。為了使估計的貝塔系數更加靈敏，本研究用上一年的數據估計貝塔系數，下一年的收益率檢驗模型。
(四)組合貝塔系數和風險的確定
對組合的周收益率求標准方差，我們可以得到組合的總風險sp
組合的b值的估計，採用下面的時間序列的市場模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t時期投資組合的收益率
：為估計的系數
Rmt表示t期的市場組合收益率
ept為回歸的殘差
對組合的每周收益率與市場指數收益率回歸殘差分別求標准差即可以得到組合sep值。
表1：組合周收益率回歸的b值與風險（1997.01.01～1997.12.31)
組合 組合b值 組合а值 相關系數平方 總風險 非系統風險
1 0.781 0.001 0.888 0.063 0.021
2 0.902 0.000 0.943 0.071 0.017
3 0.968 0.000 0.934 0.076 0.02
4 0.989 0.000 0.902 0.079 0.025
5 1 0.000 0.945 0.078 0.018
6 1.02 0.000 0.958 0.079 0.016
7 1.04 0.002 0.935 0.082 0.021
8 1.06 0.000 0.925 0.084 0.023
9 1.08 0.000 0.938 0.085 0.021
10 1.1 0.000 0.951 0.086 0.019
11 1.11 0.000 0.951 0.087 0.019
12 1.12 0.000 0.928 0.089 0.024
13 1.13 0.000 0.937 0.089 0.022
14 1.16 0.000 0.912 0.092 0.027
15 1.17 0.000 0.922 0.092 0.026
(五)組合平均收益率的確定
對組合按前面的構造方法，用第98年的周收益率求其算術平均收益率。
表2：組合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
組合 組合b 平均周收益率
1 0.781 0.0031
2 0.902 -0.0004
3 0.968 0.0048
4 0.989 0.0052
5 1 0.0005
6 1.02 -0.002
7 1.04 0.0038
8 1.06 0.003
9 1.08 0.0016
10 1.1 0.0026
11 1.11 0.005
12 1.12 0.0065
13 1.13 0.0044
14 1.16 0.0067
15 1.17 0.0074
(六)風險與收益關系檢驗
以97年的組合收益率估計b，以98年的組合收益率求周平均收益率。對15組組合得到的周平均收益率與各組合b系數按如下模型進行回歸檢驗：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是組合 j的98年平均周收益率
bpj 是組合j的b系數
g0，g1為估計參數
按照CAPM應有假設：
1.g0的估計應為Rf的均值，且大於零，表明存在無風險收益率。
2.g1的估計值應為Rm-Rf>0,表明風險與收益率是正相關系，且市場風險升水大於零。
回歸結果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%顯著水平下回歸系數g1顯著不為0，即在上海股市中收益率與風險之間存在較好的線性相關關系。論文在實踐檢驗初期，發現當以93年至97年的數據估計b，而用98年的周收益率檢驗與風險b關系時，回歸得到的結論是5%顯著水平下不能拒絕回歸系數g1顯著為0的假設。這些結果表明，在上海股市中系統性風險b與周收益率基本呈現正線性相關關系。同時，上海股市仍為不成熟證券市場，個股b十分不穩定，從相關系數來看,尚有其他的風險因素在股票的定價中起著不容忽視的作用。本文將在下面進行CAPM模型的修正檢驗。
6. 股票委託價格和成交價格為什麼不一樣
成交的價格是要看當時賣盤第一檔的價格是多少，也就是說不管委託多高，也只能按賣一檔的價格自動買入，這才是成交價格。
連續競價時，在當市最近一次成交價或當時揭示價連續兩個升降單位內，其價格依下列原則決定 ：
(1)最高買進申報與最低賣出申報價格優先成交。
(2)買(賣)方申報價格高(低)於賣(買)方申報價格時，採用較接近當市最近的一次成交價格或當時揭示價格的價位成交價格。報價當時沒有對應賣價，較市價高，系統自動以市價撮合。
並且還要收取手續費。
買進費用：
1.傭金0.2%-0.3%，根據證券公司決定，但是擁擠最低收取標準是5元。比如買了1000元股票，實際傭金應該是3元，但是不到5元都按照5元收取
2.過戶費（僅僅限於滬市）。每一千股收取1元，就是說買賣一千股都要交1元
3.通訊費。上海，深圳本地交易收取1元，其他地區收取5元
賣出費用：
1.印花稅0.1%
2.傭金0.2%-0.3%，根據證券公司決定，但是擁擠最低收取標準是5元。比如買了1000元股票，實際傭金應該是3元，但是不到5元都按照5元收取
3.過戶費（僅僅限於滬市）。每一千股收取1元，就是說買賣一千股都要交1元
4.通訊費。上海，深圳本地交易收取1元，其他地區收取5元
7. 股票是如何定價的
最主要的依據是該公司的每股凈資產。
一家公司，如果沒有上市前，每股凈資產是12元，那麼發行價當然不會是幾元了。這個道理很明顯。
但是，發行價總是高於凈資產價，原因也很簡單，因為上市目的就是為企業融資。例如，如果某公司每股凈資產5元，發行價8元，那麼8-5的那3元，乘上總的發行股數，就是公司上市時融到的資金，可以用於公司的發展，屬於資本公積金。
因此，發行價如果定得低，公司上市融資的目的就不能達到，失去上市的意義。但是，如果發行價定得過高，就沒有人願意買，也照樣融不到資。於是，根據市場的接受能力，參考同類公司的市場價格，考慮各種因素之後，定一個折中的價格，既滿足融資的需要，市場又能接受。
8. 斐波那契數列是什麼在股市中怎麼應用
斐波那契數列指的是這樣一個數列：
1、1、2、3、5、8、13、21、……
這個數列從第三項開始，每一項都等於前兩項之和。
通用公式：
(8)n矩子股票價格擴展閱讀
斐波那契數列中的斐波那契數會經常出現在我們的眼前——比如松果、鳳梨、樹葉的排列、某些花朵的花瓣數（典型的有向日葵花瓣），蜂巢，蜻蜓翅膀，超越數e（可以推出更多），黃金矩形、黃金分割、等角螺線，十二平均律等。
斐波那契數列在自然科學的其他分支，有許多應用。例如，樹木的生長，由於新生的枝條，往往需要一段「休息」時間，供自身生長，而後才能萌發新枝。所以，一株樹苗在一段間隔，例如一年，以後長出一條新枝；第二年新枝「休息」，老枝依舊萌發；此後，老枝與「休息」過一年的枝同時萌發，當年生的新枝則次年「休息」。這樣，一株樹木各個年份的枝椏數，便構成斐波那契數列。這個規律，就是生物學上著名的「魯德維格定律」。
另外，觀察延齡草、野玫瑰、南美血根草、大波斯菊、金鳳花、耬斗菜、百合花、蝴蝶花的花瓣，可以發現它們花瓣數目具有斐波那契數：3、5、8、13、21、……
其中百合花花瓣數目為3，梅花5瓣，飛燕草8瓣，萬壽菊13瓣，向日葵21或34瓣，雛菊有34,55和89三個數目的花瓣。
9. 股票為什麼5元到10元就是漲了100%，而10元到5元就是降了50%呢，求從籌碼的價格原理解釋.感激不盡！！
炒股是利潤和風險的綜合體,這兩項都很高,別想著只掙錢不虧損的事,什麼事都有可能.實戰是讓人進步最快的方法，但是風險過大.還是建議你模擬炒股一陣吧.炒股你先要有基本的基礎知識,你可以看看(炒股就這幾招)作者李璋頡(音),我覺得講得很全面.不同人的理解和學習能力差異很大,所以不同人的操作水平差距也很大.新開戶的朋友應該多學點基礎的股票知識後再進行股票交易.降低自己的風險.學習股票沒有捷徑可走,要逐漸的積累.個人認為大智慧免費版的很多功能就已經足夠你分析個股和大盤的了，軟體不是再收費與否，而是在你看懂沒有。授人以魚不如授人以漁！書上的東西有用因為那是基礎，但是能夠完全運用於實戰的東西不超過25%順應趨勢，順勢而為，是最重要的一點，不要逆勢而動。上升通道中順勢做多，下降通道中謹慎抄底，輕倉和持幣為主，在主力資金堅決做多前，在放巨量突破壓力位之前都要謹慎做多。錢在主動權就在，主動權在就能去尋找最合適的戰機。而在順應趨勢的情況下投資就要以價值投資結合主力投資為主，這才能夠適應中國的具體國情。炒股要想長期賺錢靠的是長期堅持執行正確的投資理念！價值投資！長期學習和堅持,才能持續穩定的賺錢，如果想讓自己變的厲害，沒有捷徑可以走所以也不存在必須要幾年才能學會，股市是隨時都在變化的，而人炒股也得跟隨具體的新情況進行調整，就像一句老話那樣，人活一輩子就得學一輩子，沒有結束的時候！選擇一支中小盤成長性好的股票, 選股標準是：1、同大盤或者先於大盤調整了近2、3個月的股票，業績優良（長期趨勢線已經開始扭頭向了）2、主營業績利潤增長達到100%左右甚至以上，2年內的業績增長穩定，具有較好的成長性，每股收益達到0.5元以上最佳。3、市盈率最好低於20倍，能在15倍下當然最好(隨著股價的上漲市盈率也在升高,只要該企業利潤高速增長沒有出現停滯的現象可以繼續持有,忽略市盈率的升高,因為穩定的利潤高增長自然會讓市盈率降下來的)4、主力資金占整支股票籌碼比例的50%左右（流通股份最好超過30%能達到40%以上更好，主力出貨時間周期加長,小資金選擇出逃的時間較為充分）5、留意該公司的資產負債率的高低，太高了不好，流動資金不充足，公司經營容易出現危機（如果該公司長期保持穩定的高負債率和高利潤增長具有很強的成長性，那忽略次問題，只要高成長性因素還在可以繼續持有）6、具體操作時在進入一支股票時就要設置好止損點位，這是非常重要的，在平時是為了防止主力出貨後導致自己被深套，在弱勢時大盤大跌時是為了使自己躲脫連續大跌的風險，止損位擊穿後短時間內收不回來就要堅決止損，要堅決執行自己指定的止損位，一定要克服怕買出後又漲起走了的想法。不要相信所謂股評專家堅決不賣以後再來補倉攤低的說法，這是非常惡劣的一種說法，使投資者限於被動喪失了資金的主動權。7、熊市股市總體來說是震盪走低的趨勢，當然大多數股都是這樣，所以，熊市無長線股，只有短線股（中線股需要題材和資金支持）「超跌」後的反彈以普漲為主，介入風險遠遠比在下跌途中的反彈小（下跌途中的反彈經常是曇花一現），所以穩健的短線操作有條件限制的投資者可以考慮趨勢投資，迴避熊市風險。如果你要真正看懂上面這幾點，你還是先學點最基本的東西，而炒股心態是很重要的，你也需要多磨練！不過還是希望你學點最基礎的知識，把地基打牢實點。(在指標的傾向上個人認為大眾化的MACD\KDJ\WVAD\和均線K線系統只要你真的看懂了基本上可以應付現在的股市了,並不再於用的指標有好多)以上純屬個人經驗總結，請謹慎採納
10. 10塊錢的股票多少個漲停能到20塊，還有20塊的股票多少個跌停就能跌到10塊呢怎麼計算，有公式嗎
如果是非ST股，正常的股票的話，漲停即為漲10%，那麼一個漲停後為11，即10*1.1=11，那麼第二天再漲停則為11*1.1=12.1，這樣算下去，連續七個漲停可到19.49附近，不到八個漲停可到20元。而跌停即為跌10%，跌停後為18，即20*0.9=18，這樣算下去，連續六個跌停可到10.63，不到七個跌停即可到10元。跌總是比漲經快。