1. 股票中的术语
你好，股票交易过程中所涉及的概念或约定性的语言符号，常见的股票交易类术语有：开盘、做空、老鼠仓、吸盘、建仓、换手、跳水等。
【举例】
1、利多：对于多头有利，能刺激股价上涨的各种因素和消息，如：银行利率降低，公司经营状况好转等。
2、利空：对空头有利，能促使股价下跌的因素和信息，如：银根抽紧，利率上升，经济衰退，公司经营状况恶化等。
3、牛市：股市前景乐观，股票价格持续上升的行情。
4、熊市：前途暗淡，股票普遍持续下跌的行情。
5、多头：投资人预期未来价格上涨，以目前价格买入一定数量的股票等价格上涨后，高价卖出，从而赚取差价利润的交易行为，特点为先买后卖的交易行为。
6、空头：预期未来行情下跌，将手中股票按目前价格卖出，待行情下跌后买进，获得差价利润。其特点为先卖后买的交易行为。
7、反弹：股票价格在下跌趋势中因下跌过快而回升的价格调整现象。回升幅度一般小于下跌幅度。
8、盘整：通常指价格变动幅度较小，比较稳定，最高价与最低价之差不超过2%的行情。
9、死空头：总是认为股市情况不好，不能买入股票，股票会大幅下跌的投资者。
10、死多头：总是看好股市，总拿着股票，即使是被套得很深，也对股市充满信心的投资者。
11、多翻空：多头确信股价已涨到顶峰，因而大批卖出手中股票成为空头。
12、空翻多：空头确信股价已跌到尽头，于是大量买入股票而成为多头。
13、短多：短线多头交易，长则两三天短则一两天，操作依据是预期股价短期看好。
14、斩仓(割肉)：在买入股票后，股价下跌，投资者为避免损失扩大而低价(赔本)卖出股票的行为。
15、套牢：预期股价上涨而买入股票，结果股价却下跌，又不甘心将股票卖出，被动等待获利时机的出现。
16、坐轿：预期股价将会大涨，或者知道有庄家在炒作而先期买进股票，让别人去抬股价，等股价大涨后卖出股票，自己可以不费多大力气就能赚大钱。
17、抬轿：认为目前股价处于低位，上升空间很大，于是认为，买进是坐轿，殊不知自己买进的并不低价，不见得就能赚钱，其结果是在替别人抬轿子。
18、多杀多：普遍认为股价要上涨，于是纷纷买进，然而股价未能如期上涨时，竞相卖出，而造成股价大幅下跌。
19、热门股：交易量大、换手率高、流通性强的股票，特点是价格变动幅度较大，与冷门股相对。
20、对敲：是股票投资者(庄家或大的机构投资者)的一种交易手法。具体操作方法为在多家营业部同时开户，以拉锯方式在各营业部之间报价交易，以达到操纵股价的目的。
21.开盘：每天股市开始交易称为开盘。
22.做空：做空是先借入标的资产，然后卖出获得现金，过一段时间之后，再支出现金买入标的资产归还。
23.老鼠仓：具体指庄家在用公有资金拉升股价之前，先用自己个人（机构负责人，操盘手及其亲属，关系户）的资金在低位建仓，待用公有资金拉升到高位后个人仓位率先卖出获利；
24.换手："换手率"也称"周转率"，指在一定时间内市场中股票转手买卖的频率，是反映股票流通性强弱的指标之一。
25.顶背离：顶背离是指股价（指K线）是上涨的，高点一个比一个高，均线也是一波一波向上排列的，而指标（MACD或KDJ都可以）却是向下的，即一波一波向下走，高点一个比一个低，这就说股价与指标背离了，叫“顶背离”。
26.上影线：在K线图中，从实体向上延伸的细线叫上影线。在阳线中，它是当日最高价与收盘价之差；在阴线中，它是当日最高价与开盘价之差。由此，带有上影线的K线形态，可分为带上影线的阳线、带上影线的阴线和十字星。不同的形态，多空力量的判断是有区别的。
27：十字星：十字星是一种K线基本型态。十字星，是一种只有上下影线，没有实体的K线图。开盘价即是收盘价，表示在交易中，股价出现高于或低于开盘价成交，但收盘价与开盘价相等。其中：上影线越长，表示卖压越重。下影线越长，表示买盘旺盛。通常在股价高位或低位出现十字线，可称为转机线，意味着出现反转。
2. 请问股市讲的洗盘和吸筹分别是什么意思
你好，洗盘为股市用语。庄家为达炒作目的，必须于途中让低价买进，意志不坚的散户抛出股票，以减轻上档压力，同时让持股者的平均价位升高，以利于施行做庄的手段，达到牟取暴利的目的。洗盘动作可以出现在庄家任何一个区域内，基本目的无非是为了清理市场多余的浮动筹码，抬高市场整体持仓成本。
主力横盘，又叫股票的横盘走势，是指某种股票经常会出现股价徘徊缓滞的局面，在一定时期内既不涨上去，也不跌下来，K线图呈现小阴小阳接近直线型的图形。
洗盘：庄家为达炒作目的，必须于途中让低价买进，意志不坚的散户抛出股票，以减轻上档压力，同时让持股者的平均价位升高，以利于施行做庄的手段，达到牟取暴利的目的。洗盘动作可以出现在庄家任何一个区域内，基本目的无非是为了清理市场多余的浮动筹码，抬高市场整体持仓成本。
庄家吸筹，是指一只股票的投资者（即庄家，为主力或大户）一段时间内不断买入股票的行为。庄家大部分是为了以后的拉升主动吸筹，也有遇到意料之外的情形而被动吸纳筹码的情况。
【特点】庄家吸筹有三个比较明显的特点：牛长熊短、股价重心缓慢上移，并伴随缓慢放量的特征。
本信息不构成任何投资建议，投资者不应以该等信息取代其独立判断或仅根据该等信息作出决策，如自行操作，请注意仓位控制和风险控制。
3. 怎么就知道庄什么时候建仓什么时候出货洗盘要多长时间
相信不少朋友都知道A股市场目前来说是以散户为主导的，散户就像一群没有领袖的散兵游勇。那么市场上有没有像正规军那样指哪打哪的力量呢？是有的！它就是人们总会谈到的“主力”，我们一起来深入了解一下主力行为吧！开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、主力行为有哪些？如何识别判断？
主力代表的是证券市场上单独或联合买进一只或多只股票筹码，在法律允许的范围当中，借助市场运作这一手段，可以实现增盈的效果，且有一定的经济实力机构或者个人。简单点说，可以理解为拥有比流通盘较大的资金或股票筹码，主力就是持有流通盘较大的股票筹码，并能在短期内产生一定影响力的资本力量。就其特征而言，普通散户投资者在资金、信息、技术等方面难以企及主力的优势。主力的行为有“吸货”、“洗盘”、“拉升”、“出货”等，然而主力行为也是极具隐蔽性的，不过我们还是可以结合上K线和筹码分布图分析出一些情况的：
（1）吸货
主力吸货也就是说指在股市中主力介入某一只个股，就在某一段时间之内不间断的买入（建仓或加仓）的行为。将散户可能出现的争抢低位筹码的现象防范于未然，主力吸货一般不容易被识别出，不过想要完成大规模吸货是比较困难的：
①从低位多峰密集到单峰密集：主力慢牛式建仓
主力的行为是具有隐蔽性的，各式各样的都有，以上只是举例说明了几个常见的手法，投资者朋友要结合具体投资实践进行总结，希望大伙们投资顺顺利利！股票市场纷繁错杂，如果你不知道怎么去分析一只股票情况的话，点击下面这个链接，输入你看中的股票代码，即可看这个股票适不适合买，最新行情消息，让你轻松把握时机：【免费】测一测你的股票当前估值位置？
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4. 横截面股票价格是什么意思
资本资产定价模式(CAPM)在上海股市的实证检验
资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个领域。1952年，亨利·马柯维茨发展了资产组合理论......
一、资本资产定价模式(CAPM)的理论与实证：综述
(一)理论基础
资产定价问题是近几十年来西方金融理论中发展最快的一个领域。1952年，亨利·马柯维茨发展了资产组合理论，导致了现代资产定价理论的形成。它把投资者投资选择的问题系统阐述为不确定性条件下投资者效用最大化的问题。威廉·夏普将这一模型进行了简化并提出了资产定价的均衡模型—CAPM。作为第一个不确定性条件下的资产定价的均衡模型，CAPM具有重大的历史意义，它导致了西方金融理论的一场革命。
由于股票等资本资产未来收益的不确定性，CAPM的实质是讨论资本风险与收益的关系。CAPM模型十分简明的表达这一关系，即：高风险伴随着高收益。在一些假设条件的基础上，可导出如下模型：
E(Rj)-Rf=(Rm-Rf)bj
其中： E(Rj )为股票的期望收益率。
Rf 为无风险收益率，投资者能以这个利率进行无风险的借贷。
E(Rm )为市场组合的期望收益率。
bj =sjm/s2m，是股票j 的收益率对市场组合收益率的回归方程的斜率，常被称为"b系数"。其中s2m代表市场组合收益率的方差，sjm 代表股票j的收益率与市场组合收益率的协方差。
从上式可以看出，一种股票的收益与其β系数是成正比例关系的。β系数是某种证券的收益的协方差与市场组合收益的方差的比率，可看作股票收益变动对市场组合收益变动的敏感度。通过对β进行分析，可以得出结论：在风险资产的定价中，那些只影响该证券的方差而不影响该股票与股票市场组合的协方差的因素在定价中不起作用，对定价唯一起作用的是该股票的β系数。由于收益的方差是风险大小的量度，可以说：与市场风险不相关的单个风险，在股票的定价中不起作用，起作用的是有规律的市场风险，这是CAPM的中心思想。
对此可以用投资分散化原理来解释。在一个大规模的最优组合中，不规则的影响单个证券方差的非系统性风险由于组合而被分散掉了，剩下的是有规则的系统性风险，这种风险不能由分散化而消除。由于系统性风险不能由分散化而消除，必须伴随有相应的收益来吸引投资者投资。非系统性风险，由于可以分散掉，则在定价中不起作用。
(二)实证检验的一般方法
对CAPM的实证检验一般采用历史数据来进行，经常用到的模型为：
其中： 为其它因素影响的度量
对此模型可以进行横截面上或时间序列上的检验。
检验此模型时，首先要估计 系数。通常采用的方法是对单个股票或股票组合的收益率 与市场指数的收益率 进行时间序列的回归，模型如下：
这个回归方程通常被称为"一次回归"方程。
确定了 系数之后，就可以作为检验的输入变量对单个股票或组合的β系数与收益再进行一次回归，并进行相应的检验。一般采用横截面的数据，回归方程如下：
这个方程通常被称作"二次回归"方程。
在验证风险与收益的关系时，通常关心的是实际的回归方程与理论的方程的相合程度。回归方程应有以下几个特点：
(1) 回归直线的斜率为正值，即 ，表明股票或股票组合的收益率随系统风险的增大而上升。
(2) 在 和收益率之间有线性的关系，系统风险在股票定价中起决定作用，而非系统性风险则不起决定作用。
(3) 回归方程的截矩 应等于无风险利率 ，回归方程的斜率 应等于市场风险贴水 。
(三)西方学者对CAPM的检验
从本世纪七十年代以来，西方学者对CAPM进行了大量的实证检验。这些检验大体可以分为三类：
1.风险与收益的关系的检验
由美国学者夏普（Sharpe）的研究是此类检验的第一例。他选择了美国34个共同基金作为样本，计算了各基金在1954年到1963年之间的年平均收益率与收益率的标准差，并对基金的年收益率与收益率的标准差进行了回归，他的主要结论是：
a、在1954—1963年间，美国股票市场的收益率超过了无风险的收益率。
b、 基金的平均收益与其收益的标准差之间的相关系数大于0.8。
c、风险与收益的关系是近似线形的。
2.时间序列的CAPM的检验
时间序列的CAPM检验最著名的研究是Black，Jensen与Scholes在1972年做的，他们的研究简称为BJS方法。BJS为了防止β的估计偏差，采用了指示变量的方法，成为时间序列CAPM检验的标准模式，具体如下：
a、利用第一期的数据计算出股票的β系数。
b、 根据计算出的第一期的个股β系数划分股票组合，划分的标准是β系数的大小。这样从高到低系数划分为10个组合。
c、采用第二期的数据，对组合的收益与市场收益进行回归，估计组合的β系数。
d、 将第二期估计出的组合β值，作为第三期数据的输入变量，利用下式进行时间序列回归。并对组合的αp进行t检验。
其中：Rft为第t期的无风险收益率
Rmt为市场指数组合第t期的收益率
βp指估计的组合β系数
ept为回归的残差
BJS对1931—1965年间美国纽约证券交易所所有上市公司的股票进行了研究，发现实际的回归结果与理论并不完全相同。BJS得出的实际的风险与收益关系比CAPM 模型预测的斜率要小，同时表明实际的αp在β值大时小于零，而在β值小时大于零。这意味着低风险的股票获得了理论预期的收益，而高风险股票获得低于理论预测的收益。
3.横截面的CAPM的检验
横截面的CAPM检验区别于时间序列检验的特点在于它采用了横截面的数据进行分析，最著名的研究是Fama和Macbeth（FM）在1973年做的，他们所采用的基本方法如下：
a、根据前五年的数据估计股票的β值。
b、 按估计的β值大小构造20个组合。
c、计算股票组合在1935年—1968年间402个月的收益率。
d、 按下面的模型进行回归分析，每月进行一次，共402个方程。
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
这里：Rp为组合的月收益率、
βp为估计的组合β值
bp2为估计的组合β值的平方
sep为估计βp值的一次回归方程的残差的标准差
g0、g1、g2、g3为估计的系数，每个系数共402个估计值
e、对四个系数g0、g1、g2、g3进行t检验
FM结果表明：
①g1的均值为正值，在95%的置信度下可以认为不为零，表明收益与β值成正向关系
②g2、g3在95%的置信度下值为零，表明其他非系统性风险在股票收益的定价中不起主要作用。
1976年Richard·Roll对当时的实证检验提出了质疑，他认为：由于无法证明市场指数组合是有效市场组合，因而无法对CAPM模型进行检验。正是由于罗尔的批评才使CAPM的检验由单纯的收益与系统性风险的关系的检验转向多变量的检验，并成为近期CAPM检验的主流。最近20年对CAPM的检验的焦点不是 ，而是用来解释收益的其它非系统性风险变量，这些变量往往与公司的会计数据相关，如公司的股本大小，公司的收益等等。这些检验结果大都表明：CAPM模型与实际并不完全相符，存在着其他的因素在股票的定价中起作用。
(四)我国学者对风险－收益关系的检验
我国学术界引进CAPM的概念的时间并不长，一些学者对上海股市的风险与收益的关系做了一些定量的分析，但至今仍没有做过系统的检验。他们的研究存在着一些缺陷，主要有以下几点：
1. 股票的样本太少，不代表市场总体，无法得出市场上风险与收益的实际关系。
2. 在两次回归中，同时选用同一时期的数据进行 值的估计和对CAPM模型中线性关系的验证。
3. 在确定收益率时并没有考虑分红，送配带来的影响并做相应调整，导致收益和风险的估计的偏差，严重影响分析的准确性。
4. 在回归过程中，没有选用组合的构造，而是采用个股的回归易导致， 系数的不稳定性。
二、上海股市CAPM模型的研究方法
(一)研究方法
应用时间序列与横截面的最小二乘法的线性回归的方法，构造相应的模型，并进行统计检验分析。时间序列的线性回归主要应用于股票β值的估计。而CAPM的检验则采用横截面回归的方法。
(二)数据选取
1.时间段的确定
上海股市是一个新兴的股市，其历史并不十分长，从1990年12月19日开市至今，不过短短八年的时间。在这样短的时间内，要对股票的收益与风险问题进行研究，首先碰到的是数据数量不够充分的问题。一般来说对CAPM的检验应当选取较长历史时间内的数据，这样检验才具有可靠性。但由于上海股市的历史的限制，无法做到这一点。因此，首先确定这八年的数据用做检验。
但在这八年中，也不是所有的数据均可用于分析。CAPM的前提要求市场是一个有效市场：要求股票的价格应在时间上线性无关。在第一章中通过对上海股市收益率的相关性研究，发现93年之前的数据中，股价的相关性较大，会直接影响到检验的精确性。因此，在本研究中，选取1993年1月至1998年12月作为研究的时间段。从股市的实际来看，1992年下半年，上海股市才取消涨停板制度，放开股价限制。93年也是股市初步规范化的开始。所以选取这个时间点用于研究的理由是充分的。
2.市场指数的选择
目前在上海股市中有上证指数，A股指数，B股指数及各分类指数，本文选择上证综合指数作为市场组合指数，并用上证综合指数的收益率代表市场组合。上证综合指数是一种价值加权指数，符合CAPM市场组合构造的要求。
3.股票数据的选取
这里用上海证券交易所（SSE）截止到1998年12月上市的425家A股股票的每日收盘价、成交量、成交金额等数据用于研究。这里遇到的一个问题是个别股票在个别交易日内停牌，为了处理的方便，本文中将这些天该股票的当日收盘价与前一天的收盘价相同。
三、上海股市风险－收益关系的实证检验
(一)股票贝塔系数的估计
中国股票市场共有8年的交易数据，应采用3年以上的数据用于估计单个股票的 系数，才能保证 具有稳定性。但是课题组在实践中通过比较发现由于中国股票市场作为一个新兴的市场，无论是市场结构还是市场规模都还有待于进一步的发展，同时各种股票关于市场的稳定性都不是很高，股市中还存在很大的时变风险，因此各种股票的 系数随着时间的推移其变化将会很大。所以只用上一年的数据估计下一年的 系数时， 系数将更具有灵敏性，因为了使检验的结果更理想，均采用上一年的数据估计下一年的 系数。估计单个股票的 系数采用单指数模型，如下：
其中： : 表示股票i在t时间的收益率
: 表示上证指数在t时间的收益率
：为估计的系数
：为回归的残差。
进行一元线性回归，得出 系数的估计值 ，表示该种股票的系统性风险的测度。
(二)股票风险的估计
股票的总风险，可以用该种股票收益率的标准差来表示，可以用下式来估计总风险
其中：N为样本数量， 为 的均值。
非系统风险，可用估计 的回归方程中的残差 的标准差来表示，用 表示股票i的非系统性风险，可用下式求出：
其中： 为一次回归方程的残差
为 的均值
(三)组合的构造与收益率计算
对CAPM的总体性检验是检验风险与收益的关系，由于单个股票的非系统性风险较大，用于收益和风险的关系的检验易产生偏差。因此，通常构造股票组合来分散掉大部分的非系统性风险后进行检验。构造组合时可采用不同的标准，如按个股b系数的大小，股票的股本大小等等，本文按个股的b系数大小进行分组构造组合。将所有股票按b系数的大小划分为15个股票组合，第一个股票组合包含b系数最小的一组股票，依次类推，最后一个组合包含b数子最大的一组股票。组合中股票的b系数大的组合被称为"高b系数组合"，反之则称为"低b系数组合"。
构造出组合后就可以计算出组合的收益率了，并估计组合的b系数用于检验。这样做的一个缺点是用同一历史时期的数据划分组合，并用于检验，会产生组合b值估计的偏差，高b系数组合的b系数可能会被高估，低b系数组合的b系数可能被低估，解决此问题的方法是应用Black,Jenson与Scholes研究组合模型时的方法（下称BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的数据计算股票的b系数。
(2)利用第一期的b系数大小划分组合
(3)采用第一期的数据，对组合的收益与市场收益率进行回归，估计组合的b系数
(4)将第一期估计出的组合b值作为自变量，以第二期的组合周平均收益率进行回归检验。
在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的十只股票进行等额投资，这样对平均周收益率 只需对十只股票的收益率进行简单平均即可。由于股票的系统风险测度，即真实的贝塔系数无法知道，只能通过市场模型加以估计。为了使估计的贝塔系数更加灵敏，本研究用上一年的数据估计贝塔系数，下一年的收益率检验模型。
(四)组合贝塔系数和风险的确定
对组合的周收益率求标准方差，我们可以得到组合的总风险sp
组合的b值的估计，采用下面的时间序列的市场模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t时期投资组合的收益率
：为估计的系数
Rmt表示t期的市场组合收益率
ept为回归的残差
对组合的每周收益率与市场指数收益率回归残差分别求标准差即可以得到组合sep值。
表1：组合周收益率回归的b值与风险（1997.01.01～1997.12.31)
组合 组合b值 组合а值 相关系数平方 总风险 非系统风险
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)组合平均收益率的确定
对组合按前面的构造方法，用第98年的周收益率求其算术平均收益率。
表2：组合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
组合 组合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)风险与收益关系检验
以97年的组合收益率估计b，以98年的组合收益率求周平均收益率。对15组组合得到的周平均收益率与各组合b系数按如下模型进行回归检验：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是组合 j的98年平均周收益率
bpj 是组合j的b系数
g0，g1为估计参数
按照CAPM应有假设：
1.g0的估计应为Rf的均值，且大于零，表明存在无风险收益率。
2.g1的估计值应为Rm-Rf>0,表明风险与收益率是正相关系，且市场风险升水大于零。
回归结果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%显著水平下回归系数g1显著不为0，即在上海股市中收益率与风险之间存在较好的线性相关关系。论文在实践检验初期，发现当以93年至97年的数据估计b，而用98年的周收益率检验与风险b关系时，回归得到的结论是5%显著水平下不能拒绝回归系数g1显著为0的假设。这些结果表明，在上海股市中系统性风险b与周收益率基本呈现正线性相关关系。同时，上海股市仍为不成熟证券市场，个股b十分不稳定，从相关系数来看,尚有其他的风险因素在股票的定价中起着不容忽视的作用。本文将在下面进行CAPM模型的修正检验。
四、CAPM的横截面检验
(一)模型的建立
对于横截面的CAPM检验，采用下面的模型：
Rp=g0+g1bp+g2bp2+g3sep+ep
该模型主要检验以下四个假设：
1，系统性风险与收益的关系是线性的，就是要检验回归系数E（g2）=0。
2，b是衡量证券组合中证券的风险的唯一测度，非系统性风险在股票的定价中不起作用，这意味着回归方程的系数E（g3）=0。
3，对于风险规避的投资者，高系统性风险带来高的期望回报率，也就是说：E(g1)=E(Rmt)—E(Rft)>0
4，对只有无风险利率才是系统风险为0的投资收益，要求E（g0）=Rf。
(二)检验的结果及启示
对CAPM模型的横截面的检验采用多元回归中的逐步回归分析法（stepwise），即在回归分析中首先从所有自变量选择一个自变量，使相关系数最大，再逐步假如新的自变量，同时删去可能变为不显著的自变量，并保证相关系数上升，最终保证结果中的所有自变量的系数均显著不为0，并且被排除在模型之外的自变量的系数均不显著。
表4：多元回归的stepwise法结果
g0 g1 R2
系数 -0.0143 0.0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
从表中可以得出如下结论：
1．bp2项的系数的T检验结果并不显著，表明风险与收益之间并不存在非线性相关关系。
2.sep 项的系数的T检验结果并不显著，表明非系统风险在资产组合定价中并不起作用。
3．g0的估计值为负，即资金的时间价值为负，表明市场具有明显的投机特征。
五、影响收益的其他因素分析
(一)历史回顾
长期以来，Sharp,linter和Mossin分别提出的CAPM模型一直是学术界和投资者分析风险与收益之间关系的理论基石，尤其是在Black,Jensen,和Scholes（1972）以及 Fama 和MacBeth（1973）通过实证分析证明了1926-1968年间在纽约证券交易所上市的股票平均收益率与贝塔之间的正的相关关系以后。然而八十年代，Reinganum(1981)和Lakonishok ，Shapiro（1986）对后来的数据分析表明这种简单的线性关系不复存在。Roll对CAPM的批评文章发表之后，对CAPM的检验也转向对影响股票收益的其他风险因素的检验，并发现了许多不符合CAPM的结果。Fama和French（1992）更进一步指出，从四十年代以后，纽约股票市场股票的平均收益率与贝塔系数间不存在简单的正线性相关关系。他们通过对纽约股票市场1963年至1990年股票的月收益率分析发现存在如下的多因素相关关系：
R=1.77%-(0.11*ln(mv))+(0.35*ln(bv/mv))
其中：mv是公司股东权益的市场价值，bv是公司股东权益的账面价值。
从前一节我们对上海股票市场的检验结果可以看出，当选用的历史数据变化以后，上海股市中收益与系统性风险相关的显著程度并不如CAPM所预期的那样。罗尔对CAPM的解释同样适合于上海市场，即一方面我们无法证实市场指数就是有效组合，以我们分析的上海股票市场而言，上证指数远没有包括所有金融资产，比如投资者完全可以自由投资于债券市场和在深圳证券交易所上市的股票。另一方面，在实际分析中我们无法找到真正的贝塔（true beta）。为了找出上海股市中股票定价的其他因素，本文结合上海股票市场曾经出现炒作的"小盘股"、"绩优股"、"重组股"等现象，对公司的股本大小，公司的净资产收益率，市盈率等非系统因素对收益的影响进行了分析。具体方法是：论文首先对影响个股收益率的各因素进行逐年分析，然后构造组合，再对影响组合收益率的各因素进行分析，组合的构造方法与前相同。
(二)单股票的多因素检验及结果
检验方法是用历史数据计算b系数，再对b系数、前期总股本、前期流通股本、预期净资产收益率、预期PE比率对收益率的解释程度进行分析。例如在分析年所有股票收益率的决定因素时，采用93年股票的收益率计算贝塔系数，总股本为93年末的总股本，净资产收益率和市盈率根据94年的财务指标计算。由于股票在此之后4年交易期间，净资产收益率（ROE）和每股收益（EPS）尚未公布，因此净资产收益率和市盈率都称为预期净资产收益率和预期市盈率。具体模型如下：
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系数，b系数由第（t-1）期历史数据算出
Gj 是股票j的第（t-1）期总股本对数值
ROEj是股票j的第t期净资产收益率
PEj 是股票j的第t期期末市盈率
STEPWISE多元回归发现94年各股票收益率与以上因素并无显著关系，其他各年的结果如下：
表5：95年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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年个股收益率的STEPWISE多元回归结果
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)组合的检验及结果
组合的构造方法与前面所描述的一致。对所有组合98年平均周收益率与组合的97年数据所计算出的贝塔系数、97年末平均总股本、98年平均净资产收益率、98年底平均市盈率进行回归分析，模型如下：
Rpj=g0+g1bpj+g2Gpj+g3ROEpj+g4PEpj+ej
其中 : Rpj 是组合 j的98年平均周收益率
bpj 是组合j的b系数
Gpj 是组合j的 97年总股本对数值
ROEpj 是组合j的98年净资产收益率
PEpj 是组合j的98年末市盈率
表9：98年组合收益率的STEPWISE多元回归结果
g0 g3 R2
均值 0.0425 -0.0039 0.593
T值 4.736 -4.355
(四)结果分析
对组合的收益率以及97年以来个股的收益率采用stepwise回归分析可以看出，公司的股本因素在上海股票市场的股票定价中起着显著的作用。股票的定价因素同西方成熟股市一样，存在规模效应（Size Effect）,即小公司的股票容易取得高收益率。这个结论与中国股市的近几年价格波动实际特点相一致，其原因可以从以下三方面分析：首先，小公司股本扩张能力强。在我国股市中，投资人主要是希望公司股本扩张后带来的资产增值盈利。其次，小股本的股票便于机构投资者炒作。我国机构投资者的实力总体偏弱，截止98年年底，注册资本在5亿元以上的券商只有10多家。最后，小公司往往被市场认为是资产收购与兼并的目标。许多早期上市的公司，市场规模较小，在激烈的市场竞争中无行业垄断优势和规模经济效益，无法与大企业抗衡。而许多高科技企业或具有较强市场竞争力的企业迫切需要进入资本市场，将收购目标瞄准这些小规模上市公司实行低成本借壳上市。这三方面的因素都导致小股本公司的股票受到市场的青睐。因此在论文的检验结果中，无论是个股还是组合在历年的收益率中都是显著地与股本相关
5. 股票的二阶段三阶段定价法的基本思想
(三)组合的构造与收益率计算
对CAPM的总体性检验是检验风险与收益的关系，由于单个股票的非系统性风险较大，用于收益和风险的关系的检验易产生偏差。因此，通常构造股票组合来分散掉大部分的非系统性风险后进行检验。构造组合时可采用不同的标准，如按个股b系数的大小，股票的股本大小等等，本文按个股的b系数大小进行分组构造组合。将所有股票按b系数的大小划分为15个股票组合，第一个股票组合包含b系数最小的一组股票，依次类推，最后一个组合包含b数子最大的一组股票。组合中股票的b系数大的组合被称为"高b系数组合"，反之则称为"低b系数组合"。
构造出组合后就可以计算出组合的收益率了，并估计组合的b系数用于检验。这样做的一个缺点是用同一历史时期的数据划分组合，并用于检验，会产生组合b值估计的偏差，高b系数组合的b系数可能会被高估，低b系数组合的b系数可能被低估，解决此问题的方法是应用Black,Jenson与Scholes研究组合模型时的方法（下称BJS方法），即如下四步：
(1)利用第一期的数据计算股票的b系数。
(2)利用第一期的b系数大小划分组合
(3)采用第一期的数据，对组合的收益与市场收益率进行回归，估计组合的b系数
(4)将第一期估计出的组合b值作为自变量，以第二期的组合周平均收益率进行回归检验。
在计算组合的平均周收益率时，我们假设每个组合中的十只股票进行等额投资，这样对平均周收益率 只需对十只股票的收益率进行简单平均即可。由于股票的系统风险测度，即真实的贝塔系数无法知道，只能通过市场模型加以估计。为了使估计的贝塔系数更加灵敏，本研究用上一年的数据估计贝塔系数，下一年的收益率检验模型。
(四)组合贝塔系数和风险的确定
对组合的周收益率求标准方差，我们可以得到组合的总风险sp
组合的b值的估计，采用下面的时间序列的市场模型：
Rpt =ap+bpRmp+ept
其中：Rpt表示t时期投资组合的收益率
：为估计的系数
Rmt表示t期的市场组合收益率
ept为回归的残差
对组合的每周收益率与市场指数收益率回归残差分别求标准差即可以得到组合sep值。
表1：组合周收益率回归的b值与风险（1997.01.01～1997.12.31)
组合 组合b值 组合а值 相关系数平方 总风险 非系统风险
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)组合平均收益率的确定
对组合按前面的构造方法，用第98年的周收益率求其算术平均收益率。
表2：组合的平均收益率（1998.1.1-1998.12.31）
组合 组合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)风险与收益关系检验
以97年的组合收益率估计b，以98年的组合收益率求周平均收益率。对15组组合得到的周平均收益率与各组合b系数按如下模型进行回归检验：
Rpj=g0+g1bpj
其中 : Rpj 是组合 j的98年平均周收益率
bpj 是组合j的b系数
g0，g1为估计参数
按照CAPM应有假设：
1.g0的估计应为Rf的均值，且大于零，表明存在无风险收益率。
2.g1的估计值应为Rm-Rf>0,表明风险与收益率是正相关系，且市场风险升水大于零。
回归结果如下：
g0 g1 R2
均值 -0.0143 0．0170 0.4867
T值 -2.8078 3.5114
查表可知，在5%显著水平下回归系数g1显著不为0，即在上海股市中收益率与风险之间存在较好的线性相关关系。论文在实践检验初期，发现当以93年至97年的数据估计b，而用98年的周收益率检验与风险b关系时，回归得到的结论是5%显著水平下不能拒绝回归系数g1显著为0的假设。这些结果表明，在上海股市中系统性风险b与周收益率基本呈现正线性相关关系。同时，上海股市仍为不成熟证券市场，个股b十分不稳定，从相关系数来看,尚有其他的风险因素在股票的定价中起着不容忽视的作用。本文将在下面进行CAPM模型的修正检验。
6. 股票委托价格和成交价格为什么不一样
成交的价格是要看当时卖盘第一档的价格是多少，也就是说不管委托多高，也只能按卖一档的价格自动买入，这才是成交价格。
连续竞价时，在当市最近一次成交价或当时揭示价连续两个升降单位内，其价格依下列原则决定 ：
(1)最高买进申报与最低卖出申报价格优先成交。
(2)买(卖)方申报价格高(低)于卖(买)方申报价格时，采用较接近当市最近的一次成交价格或当时揭示价格的价位成交价格。报价当时没有对应卖价，较市价高，系统自动以市价撮合。
并且还要收取手续费。
买进费用：
1.佣金0.2%-0.3%，根据证券公司决定，但是拥挤最低收取标准是5元。比如买了1000元股票，实际佣金应该是3元，但是不到5元都按照5元收取
2.过户费（仅仅限于沪市）。每一千股收取1元，就是说买卖一千股都要交1元
3.通讯费。上海，深圳本地交易收取1元，其他地区收取5元
卖出费用：
1.印花税0.1%
2.佣金0.2%-0.3%，根据证券公司决定，但是拥挤最低收取标准是5元。比如买了1000元股票，实际佣金应该是3元，但是不到5元都按照5元收取
3.过户费（仅仅限于沪市）。每一千股收取1元，就是说买卖一千股都要交1元
4.通讯费。上海，深圳本地交易收取1元，其他地区收取5元
7. 股票是如何定价的
最主要的依据是该公司的每股净资产。
一家公司，如果没有上市前，每股净资产是12元，那么发行价当然不会是几元了。这个道理很明显。
但是，发行价总是高于净资产价，原因也很简单，因为上市目的就是为企业融资。例如，如果某公司每股净资产5元，发行价8元，那么8-5的那3元，乘上总的发行股数，就是公司上市时融到的资金，可以用于公司的发展，属于资本公积金。
因此，发行价如果定得低，公司上市融资的目的就不能达到，失去上市的意义。但是，如果发行价定得过高，就没有人愿意买，也照样融不到资。于是，根据市场的接受能力，参考同类公司的市场价格，考虑各种因素之后，定一个折中的价格，既满足融资的需要，市场又能接受。
8. 斐波那契数列是什么在股市中怎么应用
斐波那契数列指的是这样一个数列：
1、1、2、3、5、8、13、21、……
这个数列从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
通用公式：
(8)n矩子股票价格扩展阅读
斐波那契数列中的斐波那契数会经常出现在我们的眼前——比如松果、凤梨、树叶的排列、某些花朵的花瓣数（典型的有向日葵花瓣），蜂巢，蜻蜓翅膀，超越数e（可以推出更多），黄金矩形、黄金分割、等角螺线，十二平均律等。
斐波那契数列在自然科学的其他分支，有许多应用。例如，树木的生长，由于新生的枝条，往往需要一段“休息”时间，供自身生长，而后才能萌发新枝。所以，一株树苗在一段间隔，例如一年，以后长出一条新枝；第二年新枝“休息”，老枝依旧萌发；此后，老枝与“休息”过一年的枝同时萌发，当年生的新枝则次年“休息”。这样，一株树木各个年份的枝桠数，便构成斐波那契数列。这个规律，就是生物学上著名的“鲁德维格定律”。
另外，观察延龄草、野玫瑰、南美血根草、大波斯菊、金凤花、耧斗菜、百合花、蝴蝶花的花瓣，可以发现它们花瓣数目具有斐波那契数：3、5、8、13、21、……
其中百合花花瓣数目为3，梅花5瓣，飞燕草8瓣，万寿菊13瓣，向日葵21或34瓣，雏菊有34,55和89三个数目的花瓣。
9. 股票为什么5元到10元就是涨了100%，而10元到5元就是降了50%呢，求从筹码的价格原理解释.感激不尽！！
炒股是利润和风险的综合体,这两项都很高,别想着只挣钱不亏损的事,什么事都有可能.实战是让人进步最快的方法，但是风险过大.还是建议你模拟炒股一阵吧.炒股你先要有基本的基础知识,你可以看看(炒股就这几招)作者李璋颉(音),我觉得讲得很全面.不同人的理解和学习能力差异很大,所以不同人的操作水平差距也很大.新开户的朋友应该多学点基础的股票知识后再进行股票交易.降低自己的风险.学习股票没有捷径可走,要逐渐的积累.个人认为大智慧免费版的很多功能就已经足够你分析个股和大盘的了，软件不是再收费与否，而是在你看懂没有。授人以鱼不如授人以渔！书上的东西有用因为那是基础，但是能够完全运用于实战的东西不超过25%顺应趋势，顺势而为，是最重要的一点，不要逆势而动。上升通道中顺势做多，下降通道中谨慎抄底，轻仓和持币为主，在主力资金坚决做多前，在放巨量突破压力位之前都要谨慎做多。钱在主动权就在，主动权在就能去寻找最合适的战机。而在顺应趋势的情况下投资就要以价值投资结合主力投资为主，这才能够适应中国的具体国情。炒股要想长期赚钱靠的是长期坚持执行正确的投资理念！价值投资！长期学习和坚持,才能持续稳定的赚钱，如果想让自己变的厉害，没有捷径可以走所以也不存在必须要几年才能学会，股市是随时都在变化的，而人炒股也得跟随具体的新情况进行调整，就像一句老话那样，人活一辈子就得学一辈子，没有结束的时候！选择一支中小盘成长性好的股票, 选股标准是：1、同大盘或者先于大盘调整了近2、3个月的股票，业绩优良（长期趋势线已经开始扭头向了）2、主营业绩利润增长达到100%左右甚至以上，2年内的业绩增长稳定，具有较好的成长性，每股收益达到0.5元以上最佳。3、市盈率最好低于20倍，能在15倍下当然最好(随着股价的上涨市盈率也在升高,只要该企业利润高速增长没有出现停滞的现象可以继续持有,忽略市盈率的升高,因为稳定的利润高增长自然会让市盈率降下来的)4、主力资金占整支股票筹码比例的50%左右（流通股份最好超过30%能达到40%以上更好，主力出货时间周期加长,小资金选择出逃的时间较为充分）5、留意该公司的资产负债率的高低，太高了不好，流动资金不充足，公司经营容易出现危机（如果该公司长期保持稳定的高负债率和高利润增长具有很强的成长性，那忽略次问题，只要高成长性因素还在可以继续持有）6、具体操作时在进入一支股票时就要设置好止损点位，这是非常重要的，在平时是为了防止主力出货后导致自己被深套，在弱势时大盘大跌时是为了使自己躲脱连续大跌的风险，止损位击穿后短时间内收不回来就要坚决止损，要坚决执行自己指定的止损位，一定要克服怕买出后又涨起走了的想法。不要相信所谓股评专家坚决不卖以后再来补仓摊低的说法，这是非常恶劣的一种说法，使投资者限于被动丧失了资金的主动权。7、熊市股市总体来说是震荡走低的趋势，当然大多数股都是这样，所以，熊市无长线股，只有短线股（中线股需要题材和资金支持）“超跌”后的反弹以普涨为主，介入风险远远比在下跌途中的反弹小（下跌途中的反弹经常是昙花一现），所以稳健的短线操作有条件限制的投资者可以考虑趋势投资，回避熊市风险。如果你要真正看懂上面这几点，你还是先学点最基本的东西，而炒股心态是很重要的，你也需要多磨练！不过还是希望你学点最基础的知识，把地基打牢实点。(在指标的倾向上个人认为大众化的MACD\KDJ\WVAD\和均线K线系统只要你真的看懂了基本上可以应付现在的股市了,并不再于用的指标有好多)以上纯属个人经验总结，请谨慎采纳
10. 10块钱的股票多少个涨停能到20块，还有20块的股票多少个跌停就能跌到10块呢怎么计算，有公式吗
如果是非ST股，正常的股票的话，涨停即为涨10%，那么一个涨停后为11，即10*1.1=11，那么第二天再涨停则为11*1.1=12.1，这样算下去，连续七个涨停可到19.49附近，不到八个涨停可到20元。而跌停即为跌10%，跌停后为18，即20*0.9=18，这样算下去，连续六个跌停可到10.63，不到七个跌停即可到10元。跌总是比涨经快。