股市分析方法

股市分析方法（精选8篇）

篇1：股市分析方法

个人认为解套的方式有三种:

（一）第一种是一直拿着死扛，结果一年半载也没有什么好的结果

（二）第二种则是选择调仓换股，及时弥补了自己的损失

（三）最后一种是因为套的太深选择了不断做t去降低自己的成本 很多股友不了解盘中做t的交易，以为炒股就是要满仓才能挣钱，其实这里有个误区。大多数股友则因为这个误区损失惨重！

首先，很多人在炒股的过程中，总是会有两种习惯，一种则是不喜欢承认错误的习惯，不管自己做的好与坏，永远不习惯承认自己的错误，亏了就死扛，第二种则是不管如何，跌了就补，越跌越补，认为每一次的下跌都是补仓的机会，最终重仓被套！

基本条件：1 手里必须有底仓

轻仓被套可以做t，但该止损的时候需要止损，做t并不是让你死扛手里的筹码不动

做t最好是当天买当天卖，而不要把做t变成补仓了

做t保持同仓思维，同比仓位，卖多少买多少，或者买多少卖多少！

（1）第一种先卖后买。则是先采取冲高减仓的方式，然后盘中回落的时候再接回来，比如说一只票盘中拉升了五六个点左右，想要冲击涨停板，但是始终封不住了，那么这个时候你就要卖出一半或者三分之一的仓位，等它下跌了几个点，你再买回来，这样你的持仓成本就降低了几个点。有朋友会疑问万一卖了之后 又涨了怎么办？没事你还有底仓确保你的盈利的

（2）第二种：先买后卖。这种相对来说对技术有一定的要求了，就是利用技术分析，对趋势有一定的把握的情况下，在相对低位的点位，继续买进当下手中持有的个股，盘中稍微拉升几个点后卖出，因为股市是T+1的，你卖出的是你之前的仓位，你账户股票数量没有改变，但是你账户的钱却变多了

经常有人跟我说要么没T着，要么就是做T经常做反了，越做成本越高，这里要跟很多股友们说一下，做T就跟平时买股票的时候是一样，不能追涨。要在低位潜伏！

如图，开盘后在低位震荡，但分时图上面的低点是不断提高的。说明分时是走强的，那么在分时趋势回踩买点2的时候可以买入股票，后面拉升的话，不要贪心只要两三个点的利润，就可以选择卖出了。

这个图，是开盘就下跌的（没有封住跌停板，下跌的幅度不要太大，五个点左右就可以），可以适当挂单买进，待反弹时，只要有获利，任何点位都可卖出。不一定非要卖在高位，只要有获利就可以，是做T技巧的要点，因为做t的目的是减少损失，减多少都可以

开盘上涨之后高位可以考虑卖出，等待价格出现回落的时候再买入。

盘中拉升之后切记逢高是卖出，而不是买入。很多人习惯涨了才去买，追进去做T的，这样往往会越T成本越高。切记。

2是做T的买点，3是卖点。做T是一定不能追涨的，很多人在3那里做T很危险的。

这个图在分时图上有点像虎踞龙盘的战法了，分时上涨之后，分时图上表现为横盘震荡，突破分时高点之时做T买点出现，拉升之后后卖出，后面即使再涨，也不要后悔了，因为手里还有这股的股票

早盘拉升卖出手中的个股，遇到下跌再买进。

股友们一定要记住就是不追高做T，而是低位埋伏做T，或者遇直线拉升卖出做T,回落接回。

做t的话有的时候也要结合大盘去做的，因为大盘每天盘中肯定都会有上下震荡出现，比如说现在的大盘，如果你是在3150减仓，3110接回来，这再次又到3150 是否又进一步降低了自己的成本，所以如果能抓住和卖出的机会那么就可以慢慢的帮你降低你的持仓成本。

其实不管是指数也罢，个股也好。都不可能出现一直上涨或者下跌的情况去出现，必然是上涨一段有调整，下跌一段有反弹的，在我们所说的形态中就是说当K线在均线之下远离均线的时候，就是一个买入的机会。因为超跌便会反弹。均线向上发散的时候是买入的机会，因为此时主力要做多拉升股价。其次如果K线远离均线就不要追高，它一定会有个回落的过程，那么这个回落你又是一个买入的时机。当在拉升的初期如果有缺口没有回补，一般情况下这个缺口回补的可能性很大，高位卖出，回补缺口接回来！（这里是一个乖离率，当k线远离均线过远一般都会重新接近，下跌上涨都是一样的，就如同旋转时候的引力一样）

如果说是在下跌的趋势中的话，那么所有的反弹都是减仓的时机。当均线向下空头排列时要卖出，当下降趋势确立后，股价如果下跌的过快就不要急着出，而是要等着止跌反弹后再卖出，一般超跌之后都有反弹

以上就是鄙人这些年做t的一些经验，算不上什么好的方法，只希望能对那些被深套的股友们有所帮助，做t切记不能追涨，只能潜伏，而且不可贪心冒进！

--刘天明亲笔

篇2：股市分析方法

关于止损位的设置，则莫衷一是，有说5%的，10%的，两者都是相对买入价而言；有设为跌破某一均线（或5日、或10日、或30日等等）；有设为某一整数价，譬如说10.65买的一旦跌破10元就走；有的设定为某一心理价位，这种与前几种有可能重叠，但个人心理价位的设置五花八门，不好一一评述了。

以上这些止损的方法依个人的看法，设定为某一均线的办法可行性还较大，其他办法弊端较多，下面就对这些止损位设定法的弊端做一简单的评述，并提出一种较为完善的止损法。

所谓止损位的设置，有一个原则，就是要基于你对该股的股价运行趋势有一个大体的把握，再谈止损，如果心里一点没底，买入本身就是一种错误（当然并不一定赔钱），但买了就跌怎么办呢？这时候回过头来还是要来分析其跌的原因，看该股是处于什么样的运行状态，再来决定是否止损和止损位设在何处。

如果一只股票运行具有明显向上的趋势，中途出现无量的急跌，甚至于跌停板，止损是没必要的，这往往是庄家震仓的行为，你若止损则正中庄家下怀，而这种无量急跌的过程很可能会超过前期的5%或10%，而且个别时候会破重要的均线，例如1月24日以后，浦发银行连续收出阴线，5日均线也失守。但看看该股前期的走势，主力运作迹象明显，并且在回落后，量能逐步萎缩，并且该股在10日均线得到明显支撑，从这些就基本上可以认定为该股主力的震仓行为，无须止损。该股后来的走势也使主力的心思昭然若揭，如果在10日均线追入，获利犹丰；但如果某股在高位放量出货了或放量下跌了，你恰好买入，买入次日发现跌势不止，就应当果断出局，不管买入价了，哪怕2%也要止损。201月13日后的道博股份就是个典型的例子，什么均线，什么整数关通通不管用了，就看谁跑的快。

通过上面两个例子，大家就知道，跌了不一定就要止损，止损位的设置应该根据该股运行的趋势来确定，不能一概而论，这叫具体情况具体分析，并没有放之四海而皆准的具体止损位设置法，有的只是原则，就是某股下跌空间较大时应该止损，下跌空间很小时可不止损，主力虚晃一枪时（指主力未出货）不须止损，主力已走时坚决止损。如果坚持在把握特别大的情况下买入的话，被套是罕见的，止损不过是亡羊补牢万不得以的事，希望大家看好自己的羊，永远也不让狼进来。

下面是几条常见的小窍门，供大家在是否启动止损之时参考：

1、低位横盘较久，拉升第一波，未到前期套牢区，无量下探，跌速甚急或跌幅较大，不予理睬，决不止损，加码买入；

2、高位无量横盘较久，放量突破平台，上档并无套牢盘，继续放量上行，一旦涨势逆转，不管下跌是否放量，坚决止损；

3、股价在成交密集区箱形震荡，只要不跌破箱底，无须止损；

4、股价沿缓慢上升通道运行较久，累计涨幅很大，虽未放过巨量，一旦涨势逆转，坚决止损；

篇3：股市分析方法

股票的技术指标很多,这其中有些是没有规律性可循的,有些是不容易把握的,有些是相对滞后的,许多指标间还存在着矛盾,不可能同时处于良好的状态。更有甚者,许多技术指标的可信度不高,往往被主力用来作为欺骗散户的工具。因此,如何确定具有真正决策作用的核心技术指标并熟练运用,才是盈利的前提条件。本文主要介绍了布林线指标在股票投资中的分析方法和应用。

1 布林线指标概述

1.1 定义及应用原理

布林线指标又叫BOLL指标,其英文全称是“Bolinger Bands”,布林线由约翰·布林先生创造,其利用统计原理,求出股价的标准差及其信赖区间,从而确定股价的波动范围及未来走势,利用波带显示股价的安全高低价位,因而也被称为布林带。其上下限范围不固定,随股价的滚动而变化。布林线的市场含义是,股价围绕平均价波动时偏离平均价的程度。它反映了股价震荡的剧烈程度。比如,上布林线在13元,下布林线在10元,移动均线在11.5元,含义为股价围绕11.5元波动,平均偏离均价1.5元。

1.2 布林线的算法

布林线的算法很简单,就是求出过去一段时间(软件中取20日)的收盘价的标准差,然后在移动平均线加减标准差的位置各画一条线,就是布林线。优化布林线是在原来两条布林线的基础上,在移动平均线加减1.7倍标准差的位置增加两条线而成。

2 布林线的实际操作方法

布林线是揭示股价短线震荡剧烈程度的指标,其侧重点在于通过股价的震荡分析预测走势。从震荡角度着眼,则股价的基本走势为盘整和突破,股价的运动就是由一次次盘整和对盘整的突破构成。盘整过程中,股价在一定区间内震荡,此时适合的操作方法是高抛低吸。每一次涨跌震荡都在消耗着股民追涨杀跌的热情,消耗着震荡的能量,所以,盘整过程中股价振幅总是在逐渐衰减。当振幅小到高抛低吸已经没有获利空间时,游戏就无法继续玩下去了,此时,就会有人开始寻求突破盘整区间,寻找新的空间把游戏继续玩下去,于是酝酿着变盘,此所谓“静极生动”。突破过程中,股价突破原盘整区间,展开一段迅速的涨跌。除非庄家高度锁定筹码,否则不论是上涨还是下跌,这种迅猛的运动都会使参与者心态不稳,造成巨大的短线震荡能量,给继续涨跌造成阻力。同时,这一震荡能量也需要充分利用,所以,涨跌一段空间后,必然要重新进入盘整,逐渐消耗震荡能量,稳定人们心态,然后才能重新酝酿下一次突破。此所谓“动极生静”。所以,从盘整角度看,可以说每一次突破都是在为新的盘整寻找空间;从突破角度看,每一次盘整都是在为新一轮突破积蓄能量。二者互为因果,交替进行,股市就这样永远波动下去。

3 布林线指标的实战技巧——买卖点的把握

布林线之所以被确定为核心技术指标,首先是因为它不具有欺骗性,主力想在布林线上做圈套是根本不可能的,而其他指标却比较容易设局。其次,布林线指标可以准确地把握住股票的变盘,提示出股票的上涨临界爆发点和下跌调整止损点。下面具体分析如何利用布林线捕捉即将大涨的黑马。股票经过长期的下跌或反复横向震荡后,股价逐步止跌企稳,主力洗盘结束,成交量开始温和放大。此时,日K线图呈现窄幅波动,均线系统开始粘合,布林线上轨、下轨逐渐收口,中轨也摆脱了下降趋势,开始走平并上翘。当5日、10日均线形成金叉,20日均线拐头向上,同时伴随着成交量的放大,布林线开口的瞬间,就是股价大幅拉升的起涨点,投资者可以大胆介入。当然,如果能结合其他重要的技术指标做验证,效果会更好。这些指标包括:布林线、MACD、DMI、KDJ、心理线的周线指标,以及OBV、MACD的日线指标等。为何周线指标这么重要呢?因为主力不同于散户,资金量大,做任何一只股票都有着明确、严谨的操作步骤,这些步骤不是以日来衡量的。只有读懂了周线图,才能看清股价未来的趋势。在买进了布林线开口的股票后,最重要的是密切关注成交量的变化。如果在放量突破后,成交量持续放大或维持在一个较高的水平,就一定能支持股价不断地上涨。具体情况分为两种:

(1)日K线图上股价有时表现为横向整理的格局,但这种整理不会很久,只是主力在上涨途中的休息,目的是清洗短线获利浮筹。一般在3至5天后,成交量会再度放大,此时股价即开始连续的大幅拉升。如2006年6月26日的600685广船国际,股价在经过了3天的横盘整理后再度放量,布林线开口,此后便形成了持续上涨的格局。

(2)布林线开口后,在成交量的推动下,股价不经过横向整理而连续拉升,说明主力高度控盘,实力强大,这也是投资者最期待的结果。如2006年9月21日的600372中航电子,在成交量的配合下布林线开口,股价以涨停板突破底部,随后便一路连创新高。

反之,如果在布林线开口,放量突破后的次日起,连续数日明显缩量,并收出阴线,股价又跌回上轨内,说明主力只是在试盘,投资者可以先出局观望,等待整理结束后真正的主升浪。如2006年7月27日的600667太极实业,布林线开口,股价放量向上攻击。但是次日起量能却急剧萎缩,直到将近两个月后,股票才真正走出大幅飙升的行情,在十几个交易日内股价就实现了翻番。布林线指标在控制风险、及时止损方面,效果同样非常明显。具体判断标准正好和即将大幅上涨时的形态相反,即布林线中轨拐头向下,5日均线、10日均线形成或即将形成死叉,布林线收口后即将开口。比如2006年7月12日的000419通程控股,股价在经历了前期两波明显的大涨后,主力的高位震荡出货基本完成。此时布林线收口后中轨却拐头向下,均线形成死叉,一轮暴跌就此开始。在下跌途中布林线开口,又引发了第二轮暴跌。前后只有短短的十几个交易日,股价就跌去了30%以上。但是,如果能掌握布林线分析技术的话,投资者就可以在高位及时撤退,7月12日便是最后的离场点。

以上分析的是布林线的日线指标,比较适合于短线和波段操作。如果用周线指标来分析的话,其威力将是惊人的。这是因为周线可以反映股价运行的准确趋势,更适合于中长线投资者,运用布林线理论进行操作,收益将非常丰厚。

4 布林线指标——与KDJ指标的配合使用

KDJ指标是超买超卖类指标,而布林线则是支撑压力类指标。两者结合在一起的好处是:可以使KDJ指标的信号更为精准,同时,由于价格日K线指标体系中的布林线指标,往往反映的是价格的中期运行趋势,因此利用这两个指标来判定价格到底是短期波动,还是中期波动具有一定作用,尤其适用于判断价格到底是短期见顶(底),还是进入了中期上涨(下跌),具有比较好的研判效果。

布林线中的上轨有压力作用,中轨和下轨有支撑(压力)作用,因此当价格下跌到布林线中轨或者下档时,可以不理会KDJ指标所发出的信号而采取操作。当然,如果KDJ指标也走到了低位,那么应视作短期趋势与中期趋势相互验证的结果,而采取更为积极的操作策略。但要注意的是,当价格下跌到布林线下轨时,即使受到支撑而出现回稳,KDJ指标也同步上升,可趋势转向的信号已经发出,所以至多只能抢一次反弹。而当KDJ指标走上80高位时,采取卖出行动就较为稳妥,因为当股价跌破布林线中轨后将引发布林线开口变窄,此时要修复指标至少需要进行较长时间的盘整,所以说无论从防范下跌风险,还是从考虑持有的机会成本来看,都不宜继续持有。

5 布林线指标的作用及投资建议

布林线指标是通过计算股价的“标准差”,再求股价的“信赖区间”。该指标在图形上画出三条线,其中上下两条线可以分别看成是股价的压力线和支撑线,而在两条线之间还有一条股价平均线,布林线指标的参数最好设为20。一般来说,股价会运行在压力线和支撑线所形成的通道中,对行情有预告作用。虽然,像KDJ、MACD等指标可以通过低位向上交叉来作为买入讯号或通过高位向下交叉来作为卖出讯号,但这些指标都有一个缺点,就是在股价盘整的时候会失去作用或产生骗线,给投资者带来损失。通常在股价盘整的过程中,投资者最想知道的一定是股价要盘整到什么时候才会产生行情。因为如果太早买入股票,而股票却又迟迟不涨,资金的利用率就会降低,而且投资者还要承担股价下跌的风险。而布林线指标则恰恰可以在这时发挥其神奇的作用,对盘整的结束给予正确的提示,使投资者避免太早买入股票。其实利用布林线指标选股主要是观察布林线指标开口的大小,对那些开口逐渐变小的股票就要多加留意了。因为布林线指标开口逐渐变小代表股价的涨跌幅度逐渐变小,多空双方力量趋于一致,股价将会选择方向突破,而且开口越小,股价突破的力度就越大。那么到底开口多小才算小,这里可引入极限宽指标(WIDTH),即表示布林线指标开口大小的指标。有的软件没有这个指标,可以通过以下方法计算:WIDTH=(布林上限值-布林下限值)/布林股价平均值。一般来说极限宽指标小于10的股票随时有可能发生突破。但是,极限宽指标值的临界点会随个股不同而改变,所以最好观察该股一年来的极限宽指标走势以确定极限宽指标值的临界点。在选定布林线指标开口较小的股票后,先不要急于买进,因为布林线指标只告诉我们这些股票随时会突破,但却没有告诉我们股价突破的方向,如果符合以下几个条件的股票向上突破的可能性较大:

(1)上市公司的基本面要好,这样主力在拉抬时,才能吸引大量的跟风盘。

(2)在K线图上,股价最好站在250日、120日、60日、30日和10日均线上。

(3)要看当前股价所处的位置,最好选择股价在相对底部的股票,对那些在高位横盘或上升和下降途中横盘的股票要加倍小心。

(4)指标W%R(10)和W%R(30)的值都大于50;指标DMI(14)指标中+DI大于-DI,ADX和ADXR均向上走。笔者觉得最佳的买入时机是在股价放量向上突破、布林线指标开口扩大后。

通过以上论述,希望能对投资者起到科学引导作用,能够为投资者科学合理的投资提供一个新的参考工具。

摘要：本文主要阐述了在众多技术分析指标中比较特殊的布林线指标的分析方法和实际应用。首先对布林线指标进行简单介绍,然后通过与其他指标对比分析,最后通过实际操作分析与应用研究,得出布林线的神奇作用——BOLL指标中的股价信道对预测未来行情的走势起着重要的参考作用,它也是布林线指标所特有的分析手段。希望通过本文的论述能为投资者科学投资和正确决策提供一种新的参考工具。

篇4：股市分析方法

关键词：ARIMA-GARCH模型；VaR；沪深股市

自20世纪70年代以来,全球金融市场迅猛发展的同时,频频发生的金融危机事件的爆发让人们意识到金融风险的不确定性及其复杂性。中国的股票市场作为一个发展中的新兴市场,受国家调控政策和国际相关行业信息的影响比较大,潜藏更为剧烈的波动性,所以如何有效预防不可预期的金融风险,市场风险的度量一直是风险管理关注的重点。

风险价值(Value at Risk)是目前金融市场风险度量的主流方法,对风险值的估计与预测的关键在于对收益序列分布函数的估计是否准确,即取决于我们对收益序列分布的假定是否合理。而金融资产收益序列呈现出'尖峰厚尾'的特性,国内外学者针对如何有效刻画金融收益序列尾部特征进行了大量的实证研究,Danielsson and de Vries(1997)以美国7支股票构成的组合为样本比较各种度量模型的表现情况,发现EVT模型的表现明显优于参数方法和历史模拟方法。McNeil and Frey(2000)研究了异方差金融序列的尾部相关的风险度量。首先利用GARCH对收益序列滤波,然后利用极值理论对独立同分布的残差建模,进而计算VaR。周开国、缪柏其(2002)将极值理论应用于VaR的计算,用香港恒生指数进行了实证分析,发现极值方法明显优于方差-协方差方法。

极值理论虽然能有效描述收益序列厚尾的特征,但是极值理论应用的前提条件是假设模型中误差项为独立同分布的白噪音过程,而中国股票市场收益序列较之其他成熟的股票市场有较强的序列相关和条件异方差现象,直接应用极值理论方法对收益序列建模,会导致我国股市风险价值的估算结果存在一定的误差,所以本文以上证指数和深证成指为例先采用ARIMA-GARCH模型来捕获股票收益序列中的自相关和异方差现象,再利用极值理论方法对经过去除自相关和异方差现象的残差进行极值分析,得到我国股市风险价值的估计值。

一、VAR的计算和GARCH族模型

（一）VaR估计的条件方差方法

VaR估计的条件方差方法属于VaR计算的分析方法，这种方法考虑到实际金融市场中收益率的厚尾性会导致VaR对风险的低估，为此我们可以利用GARCH模型类中的条件方差来度量股票市场VaR，可以在一般的方差-协方差模型的基础上得到:VaRt=Pt-1za，其中Pt-1为t-1时刻的资产价格，za为置信度为?琢对应分布函数的临界值。

（二）GARCH模型

波动率实际上也是一个随时间变动的趋势，因此，要探讨波动率的稳定性和可预测性，本文可以引入GARCH（广义自回归条件异方差）模型来对波动率进行建模。GARCH模型是ARCH模型族中的一种带异方差的时间序列建模的方法。一般的GARCH（1，1）模型可以表示为：GARCH模型一般由两个方程组成，一个是条件均值方程，另一个是条件方差方程。

二、实证研究

（一）平稳性检验和基本统计描述

（二）模型的参数估计与VaR计算

由表1知，沪市、深市的指数原序列都是非平稳的，需要差分后建立ARIMA-GARCH的均值模型。经过分析对沪市建立ARIMA(4,1,4)，对深市建立ARIMA(2,1,2)。模型结果为：

dsht=0.391041dszt-3 -0.623005dsht-4-0.371783ut-3+0.693015ut-4+?着t(22.95549) (-39.00620) (-34.58836)(66.74287)

(-34.58836) (66.74287)

上式中，dsh为上证指数差分后的值，因为差分后的数据围绕0上下变动，加入截距项不能通过显著性检验，模型中其他滞后期的值未通过模型显著性检验

dszt=-0.560074dszt-1 +-0.627853dszt-2 +0.604169ut-1 +0.576553ut-2+?着t(-4.634263)(-6.306691)(4.800928) (5.310263)

得到估计结果后，我们对两个模型的结果后对其残差值平方序列的Q检验，结果显示残差序列存在ARCH过程。

三、结束语

通过上面的模型的实证分析可以得出以下结论:第一，深圳股票市场的风险要比上海股票市场的风险大。我们对上海股票市场与深圳股票市场的两个市场指数建立了不同的GARCH类模型,计算其VaR，发现深圳市场的平均VaR要比上海市场的平均VaR值大。第二，通过对上证指数与深圳综合指数的分析，表明正态分布与GED分布假定下GARCH类模型比t分布假定下的GARCH类模型能更好地反映出收益的风险特性。

参考文献：

[1]黎实,彭作祥,庞皓.金融时序数据建模的模型设定问题分析[J].数量经济技术经济研究,2005,(8).

篇5：股市分析

目前国家为防止经济下滑过快，试图通过拉动内需来刺激经济，银行方面在国家政策的导向下，在房地产的贷款上已经有松动的迹象，这样不久房地产板块就会好转了，加上目前万科的股价偏低，大盘的反弹一般都是由金融、券商、房地产来领头的，所以我认为目前就是战略性建仓房地产股票的好时机啊。

中国联通投资分析

一、中国联通基本面分析：

1、最新财务数据指标：（08-09-30）

每股收益(元)0.1940，每股净资产(元)2.7000，净资产收益率(％)7.20，总股本(亿股)211.9660，实际流通A股(亿股)104.4194，限售流通A股(亿股)107.5466，每股资本公积: 0.952 主营收入(万元):5367446.37同比增

3.85%，每股未分利润: 0.733

净利润(万元): 411203.19同比增 28.45% 1.849 ；

2、中国联通有利信息：

⑴12月12日工业和信息化部部长、党组书记李毅中在出席国新办的新闻发布会时表示，现行的2G通信网基本满足了经济发展和人民生活的要求，但发展的潮流要向3G、4G方向发展。工业和信息化部根据综合考虑，将通过一定的程序在今年底、明年初发放3G牌照。

二级市场上，午后联通快速发力，已经成功翻红，截止13：17分，报5.75元，涨幅达1.95%,而其他小盘3G股大幅度上涨。中卫国脉(600640)、亿阳通信都大涨4%以上。

⑵公司是我国两大移动运营商之一。公司积极开拓增值业务，大力推广掌上股市等移动增值业务，其移动增值业务收入占服务收入比重不断增加，保持快速发展的良好势头。公司未来还有望从3G牌照发放和非对称管制政策中受益，发展前景值得期待。同时，近日华为与公司携手建设其全国第一个40G波分传送网络；该网络覆盖以北京为中心的华北五大主要城市，为公司开展高带宽业务固网和移动融合业务奠定了良好的基础。从走势上看，该股近期在120日均线下方反复震荡，近日最终站上120日均线，后市一旦大盘转暖，有望随3G板块继续酝酿上攻，投资者可逢低关注。⑶中国将在年内发3张3G牌照，届时总计将有8,000亿元人民币资金，会投向3G网络和服务。我们暂时不管该消息的可靠性如何，但是市场期盼已久的3G牌照推出确实已经到了随时落实的阶段。可以想像，一旦3G牌照开始发放，标志着3G产业进入到成熟运作阶段，相关通信类上市公司将大为受益。而作为A股上市公司中在3G领域拥有绝对话语权的中国联通（600050)毫无疑问值得我们好好关注。技术上看，该股近日震荡调整，股价已打至中期均线支撑位置，反攻行情一触即发，建议密切留意。

⑷据最新的国海证券研究报告披露，中国联通A股08、09年动态市盈率分别为18.58、16.41倍，09年PE略高于国际平均水平，PB为1.41倍，低于国际平均水平2.0，考虑公司未来将受益已推出或将可能推出的不对称政策，以及国内移动用户继续发展空间，长期有较大增长潜力，净资产收益率存在较大上升空间，看好中国联通未来的前景。

⑸中国联通备战全业务运营

华为技术有限公司昨日对外宣布，华为与中国联合网络通信有限公司携手建设其全国第一个40G波分传送网络。该网络覆盖以北京为中心的华北五大主要城市，为中国联通开展高带宽业务固网和移动融合业务奠定了基础。目前，中国联通面临全业务运营的崭新需求，而固网移动融合的业务对网络带宽提出了更高的要求，40G技术成为解决网络带宽瓶颈的关键技术之一。构建一张40G波分传送网络，可以承载更多超宽带业务，更灵活地进行业务调度，以提高网络可靠性和业务发放效率，为其用户提供更多高品质全业务体验。因此，中国联通将40G WDM商用试验工程作为今年基础网络建设的重点工作之一。经过严格的测试，华为凭借领先的编码技术、全球范围的规模应用和完善的工程服务经验等优势，成为中国联通第一个40G波分网络的主要供应商。据悉，华为的40G波分产品已在欧洲、北美、亚太等地成功商用，部署了业界最长的无电中继40G商用干线。近日，华为宣布100G和100GE波分样机测试成功，成为业界唯一同时掌握100G和100GE技术的供应商。

二、中国联通股票盘面技术指标分析：

从600050中国联通目前的盘面K线形态和其它技术指标看情况还是好，该股虽然今天跌破了MA的5日均线，但股价受到10日均线的有利支撑，股价也刚好收在5日均线的下方位置，随机的KDJ指标的J线已经已经出现回头上行的迹象，KDJ指标的J线现在的数字是88.16左右；

但盘面的VOL指标和MACD指标的情况不是太好的的，从盘面看虽然MACD是在零轴以上的，但有逐渐走弱的迹象，目前MACD指标是0.03还在的强势区内，但组成指标的DIF和DEA已经紧贴在一起了，所以你可以密切关注MACD指标的DIF走向一旦DIF有效穿透DEA的话，那么MACD的趋势就是逐级下滑的情况，从VOL看到今天成交量同比缩量，下午开盘后该股有三次明显的上攻动作，效果是很明显的，的，而且股价也上攻突破了10日均线的压制，尾盘半小时攻击力加强，该股主力强行上攻的意图显而易见，但看到的上挂的五档卖盘量也比较大，说明多空双方还有一轮搏杀的；

提醒你注意的是：结合KDJ/MA/MACD这三个指标看，该股的股价是介于涨跌的临界位之间，这样走势就完全取决于大盘的走势了，大盘向好则涨，反之则跌；

从沪市大盘今天的尾盘强攻的动作情况看，由于国家净益工作会议结束，可能会有重大的政策利好出台，所以可以判断周四大盘上涨的概率是75%的，所以中国联通的股价也会继续攀升的概率是85%，建议你持有为好。

三、股票盘面技术指标的应用：

1）在一般的情况下，快速EMA一般选6日，慢速EMA一般选12日，此时差离值（DIF）的计算为：DIF＝EMA6－EMA12 至于差离值（DIF）缩小到何种程度才真正是行情反转的信号，一般情况下，MACD的反转信号为差离值的9日移动平均值，“差离平均值”用DEA来表示.计算得出的DIF与DEA为正值或负值，因而形成在0轴线上下移动的两条快速与慢速线，为了方便判断常用DIF减去DEA，并绘出柱状图。如果柱状图上正值不断扩大说明上涨持续，负值不断扩大说明下跌持续，只有柱状在0轴线附近时才表明形势有可能反转。2）使用原则： 1.差离值（DIF）向上突破MACD时为买进信号，差离值（DIF）向下跌破MACD时为卖出信号.2.差离值（DIF）与MACD在0轴之上时，市场趋向为多头市场，两者在0轴之下时则应获利了结。DIF和MACD在0轴以下时，入市策略应以卖出为主，DIF若向下跌破MACD时可向上突破，空头宜暂时平仓。

3.股价处于上升的多头形势时，如DIF远离MACD，造成两线间乖离率加大，多头应分批了结。

4.股价或指数盘整之时常会出现DIF与MACD交错，可以不必理会，只有在乖离率加大时方可视为盘整局面的突破。

5.不管是从“差离值”的交叉还是从“差离值柱线”都可以发现背离信号的使用价值。所谓“背离”就是在K线图或其他诸如条形图、柱状图上出现一头比一头高的头部，在MACD的图形上却出现一头比一头低的头部；或相反，在K线图或其它图形上出现一底比一底低，在MACD的图形上却出现一底比一底高，出现这两种背离时，前者一般为跌势信号，后者则为上升信号300070)碧水源公司总股本14700万，流通股本3700万。发行价69元，09年 PE 94.5。

水在生活中不可或缺，随着城市化的发展需求日增供应却有限，且用水污染却日益严重，能解决这个问题只有要么扩大供应，这个受自然条件限制，要么就是将污水取出污染后重新使用，污水资源化达到城市在有限的资源条件下可持续发展的目的。

原有传统的污水处理工艺，已经相当成熟，可以满足一般的污水处理需求，但在现代社会污水日趋严重，城市用地紧张的各种因素影响之下，对回收的水质的要求严格，使得MBR这种原来显得昂贵的技术进入了大规模推广期，在出水水质和占地，电耗，污泥等综合指标较优的背景下，投资成本比传统工艺高10%的缺点变得无足轻重，而且随着技术发展，投资成本和运营成本都趋于下降，MBR取代传统工艺的潜力是巨大的，尤其是再生水这一块，几乎将是必然选择。

行业趋势向好，谁会是受益者？碧水源08年全国市场占比60%，关键是建立了一批示范工程，这些是巨大的先行优势的，其他参与者有GE,SIMENS.都是半路收购技术型公司进入这个行业。在公用行业，本土公司是有本土优势的，在成本性价比，服务上都会优于国外竞争对手。产业链结构与原有的工艺路线不同，MBR产业链是一体化的，尚未分解，碧水源掌握着从膜到膜组器再到工艺路线设计的全套核心技术，能够从源头控制成本，建立行业未来标准。得到全产业链的利润，增强了公司对市场的掌控力。

当然将来市场技术成熟后，产业链分工，有独立的膜厂商，膜组器厂商和接单环保公司的组合，行业毛利会趋于下降，但目前是产业发展初期，技术专利垄断，厂商都是一体化的，一段时间内不会进入分工阶段，这个阶段的特点就是毛利率高，产业链通吃，碧水源毛利率48%，而且还会上升。

行业预测：

MBR从示范推广期进入到爆发期，我国2005年开始MBR项目的建设，MBR是最先进的污水资源化技术，这里引用行业数据，MBR技术2010年处理能力360万吨，100亿元容量，占污水处理市场的8%，2015年300亿元容量污水处理市场的27%。行业年增长24.5%。

公司特点： 掌握核心技术，从膜生产到膜组器再到工艺路线设计，示范工程实施各个环节不断创新，形成自己的独特优势。处理工程容量从小到大都已成熟。需求强烈，示范效应形成，在水资源有限污染加重的背景之下，技术优势在于出水质量高，工艺流程短，耗电少，占地省，关键是对现有的污水处理厂的改造较为容易，施工期仅半年，完工速度快。市场庞大，不光是新建水厂，还有一大批改造项目，全国有4000余座水厂，如果将来投资成本和运营成本下降到传统工艺相同，那么将会出现加速替代。4 市场拓展现在是生活污水处理，将来还可以运用到工业污水处理例如石化，食品，冶金，电子电力等行业市场。资产财务指标优良，经营现金流充沛，不像有的明星公司利润不断增长，现金却不断流出，要靠圈钱发展，公司预收款比08年大幅增加，公司09年收入3亿元，已经签署但未实施的项目有5亿元，今年新签一亿以上，收入大幅增长有保障。对应将来市场空间，公司的发展空间还很广阔。

6募集资金建设项目今年7月就可以完成，将会大幅降低用膜成本，膜的生产能力大幅增加，膜成本比外购的会下降63%。公司的毛利率会呈现上升趋势。将来可以让利于客户，增加对手的竞争压力，有充足的竞争空间。

总结：巨大的市场容量，顺应时代的要求，极少数的玩家，大市场份额领先，高技术壁垒，占有核心全产业链核心技术。结论：前景可期。

风险：行业快速成熟，技术扩散，行业出现分工，出现众多参与者（不过这个市场不是大众消费市场，只会缓慢出现）膜的生产供应商增多和膜组器的标准化系列化，工艺路线的成熟都是必然趋势，不过这有待于技术和市场的成熟，对应的表象就是行业毛利率的不断下降，参与公司的激增。现在还没有发现这种迹象。随着行业发展应该可以逐渐观察到行业的演变。

大华股份(002236)立足大安防，布局物联网2010-03-17 14:43:23 业绩及利润分配方案。报告期内公司实现营业收入8.36亿元，净利润1.17亿元，同比分别增长32.27%和12.54%，每股收益1.75元。分配方案为每10股派现金6元，每10股送5股转增5股。

四季度强劲增长。公司收入和净利润在4季度实现了大幅增长，单季度实现利润占到全年的近50%。公司4季度业绩大幅增长主要原因一是国家4万亿投资的拉动效应开始显现，来自电信、高铁、地铁等领域的订单大幅增长，主导产品DVR销售旺盛，二是公司智能交通等一系列毛利率较高的新产品开始批量销售。

销售费用增长过快，经营性现金流大幅改善。公司主要产品多数都保持增长态势，并且毛利率保持稳定，材料销售和其他类产品增长最为显著，且毛利率呈上升趋势。报告期内，公司加大了市场开拓力度，销售费用同比增长74.37%，是净利润增速低于收入增速的主要原因。公司加强市场开发的同时严格审核控制客户信用审批，销售回款大幅上升，报告期内经营性现金流净额大幅改善，由2008年的267万元增加到4640万元。

三大因素驱动业绩将持续增长。从公司未来的增长主要来自三个方面，一是随着平安城市向三、四级城市深入，高铁、公路等基础设施大量建设，车载DVR产品需求释放等因素推动下，DVR产品有望保持快速增长；二是公司依托在安防领域的持续技术积累，开发出的前端球机、模拟摄像机以及智能交通产品将逐步大批量销售；三是公司已经确立了由产品提供商向向工程商、服务商和运营参与商等多元一体的角色转换的发展思路，一方面承揽系统集成业务，另一方面切入到安防服务运营领域，拓展出新的业务和盈利模式。

物联网建设的直接受益者。我们认为，在国家推动物联网发展的大背景下，智慧城市将成为物联网建设的有效切入点，而智能交通将会在智慧城市众多建设内容中得到率先发展，公司的智能交通产品将获得飞速的发展，并且公司将凭借丰富的产品线，切入到智能交通系统集成中，成为物联网建设的直接受益者。

篇6：股市基本面怎么分析？

另外，财务指标看现金流量表(表示公司周转的资金，越多越好)、资产负债表(表示公司负债情况，负债越少越好，主要看流动比率和速动比率)、利润表(表示公司收入，越多越好)。投资者通过对行业的分析，作出合理的投资策略，比如个股属于高新技术行业，投资者可以考虑适量的买入。

如何研究股票基本面

一、了解公司的基本情况。公司概况包括行业属性、市场份额、竞争对手、宏观政策等行业研究，还包括公司的历史沿革、实际控制人、主营业务、管理团队等的历史与现状分析，还有财务分析，如过往的收入利润、资产负债、现金流量情况等等。基本情况可以根据市场公开资料，比较容易上手，它不需要你做出判断，只需要客观了解，能够对公司过往的盈利模式有一个全面的理解。

二、预测公司未来的业绩。公司概况是针对过往的，那么业绩预测就是要面向未来，这是研究环节里面最难的部分，这需要你对过往数据有一个加工的过程，你需要提取关键数据，对公司的业务布局和市场份额有一个准确的判断，存量和增量，同时反应到财务结果上，有多少可以变成收入，最终有多少转化为利润，你如果能够预测公司未来三到五年的业绩，才能说明你熟悉了这家公司，才能做到不熟不做，否则都是在投机。

篇7：股市趋势技术分析-读书笔记

股市趋势技术分析

道氏理论

1。平均指数（价格）包容一切。

2。三种趋势：

1）基本趋势：通常持续1年或数年。牛市，高点低点（每一个波浪，收盘价）都抬高，反之为熊市。

牛市-升势：建仓（主力进场，市场萧条，略有回弹）、上涨（高手进场，量价齐升）、高潮（散户进场，量高价高，垃圾股上扬，蓝筹股不涨）。阶段划分其实不重要，重要的是持有尺寸。

熊市-跌势：出货（主力出货，量高价平）、恐慌（放量下跌）、反弹或整理（修复）、慢跌（蓝筹补跌，利空出尽结束）。阶段划分其实不重要，重要的是持有现金。

2）次级趋势：牛市回调和熊市反弹，通常持续3周到数月。幅度为1/3到2/3。

3）小趋势：一般小于6天，很少超过3周。

3。两种指数必须相互验证。

4。交易量跟随趋势，牛市和熊市反弹中价升则量涨，价格比交易量重要，且只有一段时间的量才有意义。陷入争论其实意义不大。

5。平衡市-盘整（幅度5%以下）可以代替次级趋势，2、3周到数月，时间越长、空间越小，突破重要性越大。经常出现在次级趋势，有时出现在顶部（出货）或底部（建仓）。

6。只考虑收盘价。

7。明确反转信号才意味趋势结束。其实只是趋势的再次强调。

8。一旦主要趋势被确认或重新确认，过去的信号就被忽略，信号只存在于将来。每一次的再次确认，持续的概率逐步减少。

总结：两种指数收盘价高低点都抬高、压低为趋势，否则为平衡市，牛市持股，熊市持币，平衡市可做波段。

形态

买入才能上升，下跌可仅依靠重力。

1。头肩顶

右肩升势交易量较左肩和头部未能恢复，特别是价格升至左肩高点圆顶，交易量相对较少，那么应引起警告。

只有有效突破颈位线（如3%或3天）才能确认。

突破后幅度预测：从突破点最小幅度为头至颈位线的距离，或者是形态之前趋势的幅度两者的小的。

2。头肩底

头肩顶倒过来，主要区别有二，一是突破颈位线必须放量，二是很多时候有多重肩。

3。多重肩和顶：力度不如头肩顶和底。

篇8：基于方法的股市波动性研究述评

概括而言, 当今国内外研究股市波动的方法主要包括ARCH类模型、协整分析、行为金融学理论和频谱分析等。研究的主题涉及股市波动特征分析, 股市间波动溢出效应、股市与相关经济变量的波动关系以及对股市波动原因的解释等等。

一、ARCH类模型

ARCH模型是目前研究股市波动最主要的方法之一, 其在研究序列波动的时滞性和集聚性方面具发挥了重要作用。Engle与1982年首次提出ARCH模型, 之后其学生Bollerslev又提出了广义的ARCH, 即GARCH模型]。1992年, Nelson提出了指数GARCH模型, 即EGARCH。随着Black发现股价波动的杠杆效应, Glosten, Jagaannathan&Runkle, Zakoian和Nelson对传统的ARCH模型进行修正, 提出了GJR, TARCH和EGARCH这三个非对称模型。而Engle and Kroner (1995) 在综合Baba Engle, Kraft and Kroner等人工作基础上提出了以四人名字的第一个字母命名的一类多元GARCH模型——BEKK模型。之后, Baillie R T在1996年提出FIGARCH模, 该模型较好地反应了序列变动异方差的特性和长记忆变动特性, 描述了过去的冲击持续到未来, 并对未来的预测产生很大的影响。

近年来, 国内许多学者利用ARCH/GARCH类模型对股市波动性进行了研究, 但大多集中于实证分析, 理论创新较少。实证分析中主要探讨股市波动特征、股市间波动溢出效应及衡量某些经济或制度因素对股市波动的影响等。

1. 股市波动特征研究

黄庆 (2008) , 丁志刚 (2007) 都应用ARCH模型对上海股票市场日收益率的波动性进行了深入分析。研究发现, 上海指数日收益率序列存在显著的ARCH效应。另外, AR-GARCH (1, 1) -M模型和AR-TARCH (l, l) -M模型显示出上海股票市场的波动存在显著的长期记忆性, 高风险高收益性和杠杆效应。唐璐 (2008) 选取九类行业指数的日收益率作为主研究对象, 运用GARCH族模型来对我国股票市场行业指数波动特性进行了研究, 发现所选行业指数均呈现出强烈的波动聚类性和持续性。

另有一批学者着重探讨比较了不同地点、规模或性质的股票市场间的波动特征。如童明余, 董景荣 (2006) 以上证综合指数和深圳成分指数为研究对象, 运用GARCH和TARCH对比分析了中国股市日收益率波动的动态特征, 发现沪深股市都存在波动集簇性、不对称性和杠杆效应。另外, 佘坚, 陈晓红 (2005) 利用三个不同股本规模指数对我国股市中小上市公司收益率波动进行了实证研究, 结果发现随股本规模的缩小, 股票收益率的波动性在增大, 且中小盘股日收益率的短期影响比大盘股明显, 而大盘股日收益率的波动更多地受到长期因素的影响。

2. 股市间波动溢出效应研究

洪永淼 (2003) , 赵留彦、王一鸣 (2003) 和牛远 (2008) 等学者对中国股票市场A股、B股、H股或不同规模指数间的波动溢出效应作出了研究。其中, 赵留彦、王一鸣 (2003) 运用向量GARCH模型发现, 我国股市A股的波动冲击会影响到以后B股的波动, 但B股波动冲击不会对A股的波动产生明显影响, 即仅存在A股向B股的单向波动溢出。牛远 (2008) 应用多元GARCH-BEKK模型, 深入研究了不同规模指数之间的波动传导模式, 发现市场整体指数和大盘指数间与小盘股指数间均存在显著的波动溢出效应, 只是在具体的溢出方向上存在差异。

3. 衡量某些因素对股市波动的影响

多数学者通过分时间序列样本区间分别建立ARCH类模型, 探讨某些宏观或政策因素对股市波动的影响。周学农, 彭丹 (2007) 和袁良胜 (2006) 都应用GARCH与EGARCH模型, 分别探讨了机构投资者和开放式基金对我国股市波动的影响。研究表明这两个因素都有效的降低了股市的波动性, 利于我国股市的发展。靳庭良, 喻东 (2005) 和胡朝霞 (2004) 研究了涨跌停板制度对我国股市波动效用, 但二者的研究结论相反。前者认为该制度对抑制沪深两股市价格的大幅波动起到了重要作用, 而后者认为涨跌幅价格限制率会降低市场效率, 且不能降低市场的波动, 出现这种情况可能是由两者采取的样本不同而导致。

由上文可知, ARCH类模型在研究股市波动性的时滞性、聚集性和异方差性等方面具有明显的优势, 但却仅捕捉了时间序列的时域特征, 忽视了频域特征, 对股市波动的衡量具有局限性;另外, 实证研究中由于学者们选取的样本期间不同, 即使是对于相同的研究对象, ARCH类模型也有可能出现不同甚至是完全相反的实证结果。

二、协整分析

协整的概念由Granger 1981年提出以来, 得到了经济学家的极大关注。协整分析的优点是可用来检验非平稳经济变量间的长期均衡关系, 并得出相应的误差校正模型 (VECM模型) 来考察经济变量间的短期影响关系, 检验变量间的动态变化和向均衡状态的调节过程。

Mitchell Ratner (1993) 运用协整检验探讨了汇率对美国股票市场价格的影响, 研究发现美国外汇市场与股票市场之间并不存在系统的均衡关系。Chung S.Kwon and Tai S.Shin (1998) 采用协整检验和Granger因果检验调查了韩国的宏观经济变量与股市间的均衡关系, 发现韩国的股票市场反映了宏观经济的变化, 股市与产品指数、汇率和货币供给量等经济变量呈协整关系。Bwo-Nung Hunang and Chin-Wei Yang (2000) 对美国、日本和中国南方三角洲地区的股市进行了因果检验和协整分析, 发现除了上海和深圳以外, 其余股票市场间不存在协整关系。

国内主要将协整分析用于探讨不同股市之间或股市与相关经济变量间的均衡关系。如史代敏 (2002) 和李进江 (2005) 对沪深股票市场间的联动关系进行研究, 并得到了相似的结论。周海燕 (2005) 和叶青、易丹辉 (1999) 则运用协整分析探讨了我国股市与宏观经济波动之间的关系。周海燕发现虽然股市的发展很大程度上受到宏观经济的影响, 但由于我国股市尚不成熟, 其价格波动常会与宏观经济相背离, 还不足以用股市来预测宏观经济的变化。而叶青、易丹辉 (1999) 将我国1999年前的股市按照变化特征和发展条件等分为七个阶段, 对我国股票市场长期趋势 (牛市、熊市) 的形成与经济景气变化之间的关系进行了检验, 结果发现不同的股市发展阶段呈现出与宏观经济不同的协整关系。

综合来看, 协整分析的优势在于能较好地分析非平稳经济变量间在短期和长期的影响和均衡关系, 但却不能区分出经济变量间在长期和短期的具体影响或作用机制, 作用有限。

三、行为金融学理论

行为金融学从微观个体行为以及产生这种行为的心理等动因来解释、研究和预测金融市场的发展。在1990年代, 行为金融学是资产定价最活跃的领域之一, 最近采用行为金融学研究股市波动性也不断发展起来。Barberis, Huang and Santos (下称BHS) (2001) 将一个消费中的标准幂效用函数跟基于财富的前景理论结合起来。借助于Thaler and Johnson (1990) 的实验证据, BHS认为, 对损失的厌恶根据过去的结果而变化, 过去的成功降低风险厌恶, 这能生成一个解释总体股市波动风险的时变价格。

国内对于行为金融学的研究还处于起步阶段。成思危, 李自然 (2004) 基于行为金融学对投资者行为的心理学研究成果, 构建了一个反映投资者预期形成过程的行为模型。该模型考察了外部冲击对股价影响的长短期效应, 较好的解释了实证研究发现的金融市场上普遍存在的一些异常现象。贺京同和霍焰 (2004) 通过引入行为金融理论的研究思路及其对股票波动性之谜的研究成果, 对我国股票市场的波动特点进行了实证分析, 发现投资者的行为因素在我国股市波动中占较大比重。

行为金融学发展至今, 已对股市的异常波动、收益率分布的厚尾现象和信息反映不足或过度等进行了较好的解释。但同时, 也应看到行为金融学并没有深入地刻画股市的波动特征, 仅仅是对股市波动原因的另一种解释, 且没有指出应如何缓解股市的异常现象。

四、频谱分析方法

由于金融市场多具有高噪声、高随机波动性和混沌性等特征, 传统的股市波动研究方法显现出了一定的局限性。此时, 一种新的研究方法——频谱分析受到了广泛关注。鉴于频谱分析的特殊优势, 其已被广泛地应用于电子、地理、医药和气象等多个领域, 而在经济研究方面的应用正处于迅速发展阶段。

国外对谱分析的研究较早, 取得了丰硕的成果。格兰杰是最早研究时间序列谱分析的学者之一, 其早在1964年便与Hatanaka合著了《经济时间学列的谱分析》, 奠定了谱分析在经济领域的发展基础。之后几十年中, 谱分析方法在研究经济时间序列波动周期等方面得到了较广泛的应用。Casper Van Ewijk (1982) 综合运用单变量谱分析和互谱分析对Kondratieff周期进行了检验, 实证结果显示工业经济增长确实存在一个40到60年的波动周期, 这个周期不仅是从自身价格而且从实体经济变量上得到了显著反映, 而且这个长周期在世界范围内具有相似性。B.D.Mc Cullough (1995) 对在NYSE上随即挑选的20支股票的谱分析表明股票价格的变化并不是一个白噪声过程, 且单只股票之间的谱差别非常大。另外, 互谱分析发现股票价格变化和交易量之间的相互作用呈现出显著差异[30]。

针对股票市场, 国内学者多应用傅里叶频谱分析和小波变换频谱分析两种方法。其中, 傅里叶频谱分析包括单变量模型和双变量模型两种。单变量谱分析模型适用于研究单个经济时间序列的周期波动特征, 而多变量谱模型利用互谱密度函数等工具, 研究两个经济时间序列中各个频率分量的周期波动关系。如黄继平, 黄良文 (2003) 以最具市场代表性的上证A股综合指数和深证A股成分指数日数据为研究对象, 运用谱分析方法分解出了股市波动的各个周期。结果表明沪深两市的周期特征不尽相同。张瀛, 王浣尘 (2003) 则考虑了股票的规模因素, 分超大盘股、大盘股和小盘股分别探讨了股市的波动特征。

小波频谱分析在股市中的研究主要集中在如何利用小波的特点对股市进行去躁处理、奇异点检测、多分辨分析和预测等等。梁娟 (2007) 用小波多尺度分析方法, 由粗到细观察股价信号, 同时从含噪的高频数据中检测分离出了噪音。研究的结果显示出交易价格中富含噪音, 且不同的信息冲击高频噪音量不同。李智 (2007) , 傅强、彭选华 (2007) , 孟卫东、严太华 (2001) 分别采用小波变换模极大值原理和二阶B——样条小波函数对相关时间序列进行检测, 成功地提取出了奇异点, 并深入挖掘了奇异点背后的原因。邓凯旭、宋宝瑞 (2006) , 高静、张世英 (2006) , 高雷、任慧玉 (2006) 和刘海波、易东云 (2007) 都运用小波变换经过多分辨分析和重构后, 对我国股市进行了相关预测, 研究认为小波预测结果更精确, 具有很好的应用前景。

傅立叶频谱分析能很好地捕捉时间序列的频域特征, 克服了ARCH类模型和协整分析的重要缺陷, 但其在实际应用中仍然有局限之处。首先, 其对样本期间数据要求较高, 需能充分体现时间序列的波动特征, 否则, 对于相同的研究对象, 因为所取的样本期间不同, 也会如同ARCH类模型一样出现不同的研究结果。第二、傅里叶谱分析在反映时间序列的频域特征同时, 忽视了时域特征, 因此, 也不能全面衡量时间序列的波动规律。

小波变换频谱分析与其它研究股市波动的方法相比具有明显优势。首先, 其能同时反映时间序列的时域和频域特征, 全面衡量序列的波动规律;第二, 小波变换能对原始数据进行去躁处理和变异点检测, 从而剔除掉冗余信息, 保留主要信息, 为后续的实证分析打下基础;第三, 小波本身是带通滤波器, 利用其多分辨分析, 对原始数据进行分解和重构后, 能分解出原数据任意频率范围内的分量波形, 从而深入分析时间序列在长期、中期和短期的波动特征。因此, 小波变换频谱分析在研究经济变量尤其是股市的波动特征方面具有广泛的应用前景。

五、结论

总结上文, 当今研究股市波动的主要方法有ARCH类模型、协整分析和行为金融学等方法。但这些方法等都存在各自的不足之处, 在捕捉时间序列的波动特征时具有局限性。相比之下, 小波变换频谱分析能从时域和频域两个角度全面衡量时间序列的波动特征及规律, 在去噪、奇异点检测和分离特定频率分量波形方面具有得天独厚的优势。另外, 在研究双变量间的波动关系时, 互谱分析和小波变换还能刻画出变量间在长期、中期和短期的具体影响或作用机制。

由此可见, 频谱分析是研究股市波动的有效方法, 尤其是对我国堪称强噪音市场的证券市场具有广泛的应用前景。因此, 应充分发挥频谱分析的优势, 综合考虑股票规模和行业等因素, 深入探讨我国股市波动规律, 促进股市与经济的健康发展。

摘要：关于股市波动性的研究一直是国内外学者们持续关注的重要课题, 尤其是在此轮国际金融危机之后, 股市波动性研究再一次成为业界学者的研究热点。本文对当前有关股市波动的国内外研究文献进行了系统的综述, 着重阐述了ARCH类模型、协整分析、行为金融学理论和频谱分析等方法在股市波动性研究中的应用, 并对相关文献进行详细述评。