上证指数因子预测

锚定效应和指数收益的预测——来自中国上证指数的证据王思怡【摘要】本文关注的是上证指数对其历史高点和其52周高点的锚定现象,用2005年到2015年的上证指数月度数据做了实证.本文希望探索在上证指数的高点过后指数是否会产生超额收益.在对上证指数进行时间序列分析中发现:上证指数前期的收益率不会对其未来的收益率有显著正向或者负向的影响;上证指数点位与其历史高点的比和其未来的收益间没有显著的相关关系,不可用于预测其未来收益;上证指数点位和其52周高点的比和其未来—年内的超额收益是正相关的,可以正向预测其未来收益.这说明在我国股票市场中存在对上证指数52周高点的锚定异象.【期刊名称】《金融经济（理论版）》【年(卷),期】2016(000)009【总页数】3页(P76-78)【关键词】锚定效应;股票收益预测;行为金融【作者】王思怡【作者单位】对外经济贸易大学金融学院,北京100029【正文语种】中文George和Hwang于2004年提出一只近来有好消息的股票价格处于或在其52周最高点附近，恰恰是交易者对好消息的反应不足到达顶点的时刻。

因此，52周最高点的接近度与截面数据的预期收益正向相关。

另一方面，Peng和Xiong于2006发现投资者有限注意力引发了类别学习行为，即，比起公司独特的信息，投资者更关注市场总体信息。

Yuan(2012)对美国股票市场道琼斯指数进行研究，认为中小投资者受有限注意力和处置效应的影响，指数位于高点时倾向于卖出持有的股票，导致事后市场收益显著为负。

Li和Yu(2012)提出了两个变量以描述投资者对新闻反应不足或过度的程度，即，道琼斯指数52周最高点和道琼斯指数历史最高点分别的接近度，发现52周最高点的接近度正向预测了未来市场总体收益，而历史最高点反向预测了市场总体收益。

我国现阶段关于52周高点和锚定效应的研究大多集中在股票市场的横截方面。

饶育蕾，徐莎，彭叠峰(2014)和吴晶，王燕鸣(2015)分别用用超额新闻量和异常交易量代理投资者的注意力，分析注意力因素对股价历史新高后期收益的影响。

涨跌预判指标公式涨跌预判指标公式在金融和股市等领域，涨跌预判指标公式是用来预测股市或金融市场走势的数学模型。

资深的创作者通常会使用多种不同的指标公式来确定市场的涨跌趋势。

以下是一些常见的涨跌预判指标公式，以及它们的定义和解释：1. 移动平均线公式移动平均线是一条计算一段时间内股价平均值的曲线，常用于判断趋势的走势。

有以下两种常见的移动平均线公式：- 简单移动平均线（SMA）简单移动平均线是一种基本的移动平均线公式，计算方法是将一段时间内的收盘价格相加，再除以该时间段的天数。

例如，计算5天的简单移动平均线公式为：SMA(5) = (Close1 + Close2 + Close3 + Close4 + Close 5) / 5- 指数移动平均线（EMA）指数移动平均线是一种加权的移动平均线公式，计算方法是对一段时间内各个收盘价进行加权计算，最近的收盘价权重较高。

例如，计算5天的指数移动平均线公式为：EMA(5) = (Close1 * 2/(n+1) + Close2 * 2/(n+1) + Clo se3 * 2/(n+1) + Close4 * 2/(n+1) + Close5 * 2/(n+1)) / (2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1) + 2/(n+1))2. 相对强弱指标（RSI）公式相对强弱指标是一种常用的技术分析指标，用于衡量一段时间内市场的超买和超卖情况。

计算相对强弱指标公式为：RSI = 100 - (100 / (1 + RS))其中，RS（相对强度）的计算公式为：RS = (平均上涨价格 / 平均下跌价格)相对强弱指标的数值通常在0到100之间，数值越高表示市场趋势超买，数值越低表示市场趋势超卖。

3. 随机指标（KDJ）公式随机指标是一种用来判断市场超买超卖情况的指标。

它由三条线组成，分别是K线、D线和J线。

计算随机指标公式为：K = (C - L) / (H - L) * 100D = MA(K, M)J = 3 * D - 2 * K其中，C表示最新的收盘价，L表示最近的N日内的最低价，H表示最近的N天内的最高价，M表示平滑参数。

多因子选股策略经典梳理股市之道无非三点：1择时，2选股，3 仓控。

精通这三点中的任何一点，都足以在股市中所向披靡。

但是精通二字何其艰难。

在量化选股策略中。

多因子策略作为一个主要武器，被各种公募基金和私募基金长期使用（小编注：国内策略同质化相当严重，本文仅作为交流探讨推荐）。

在此我们为不熟悉多因子的各位朋友梳理一下不同风格的因子，以及他们的有效性。

股价是由资金推动的（上涨为正向推动，下跌为反向推动）。

但是影响资金进入和推出的因子确实千千万万，有基本面的，有消息面的，有人看国家政策，有人看分析师预测，有人听朋友介绍，有人跟风大V等等不一二足。

下面我将从9大类33个因子来给各位逐一分析。

首先给出在长时间来看表现优秀的因子。

1、规模因子，小市值效应。

（推荐指数5颗星）。

在国内外不管是成熟市场还是我国的不成熟市场，小市值效应一直存在。

并且小市值的逻辑也很清晰，市值越小被操纵的可能性就越来大，推动的估价上涨的资金需求就越小。

试用注意事项（震荡市或牛市表现优秀，下跌市跌幅大幅快于大盘---牛市买小股，熊市进蓝筹）2、动量反转因子。

（推荐指数5颗星）前一个月的涨跌幅度的反转效应明显。

长得多了当然要跌，跌得多了当然要涨，均值回归远离。

这个其实和我们所说的补跌补涨类似，从长期来看如果牛市来了，大家都会涨，只不过有的先涨，有的后涨；熊市来了大家一块跌（贪婪与恐惧的典型表现）3 、交投因子，即换手率因子。

（推荐指数4颗星）（我们选取一个月日均换手率）。

换手率高的后面表现的貌似都不佳（但经过测算新股和次新股貌似并不适用）。

逻辑依然很清晰，长期换手率高，总让人觉得有点出货的嫌疑，不是么？4、预测因子。

（推荐指数5颗星）预测当年主营业务收入增长率（平均值）。

预测收入增长但是是利好了，预测收入增长越高，利好越高。

不是么，逻辑依然清晰。

这个因子在万德等软件上有统计，各位可能不太容易获得。

因子包括9类，规模因子，估值因子，成长因子，盈利因子，动量反转因子，交投因子，波动率因子，分析师预测因子。

企业倍数(EV2/EBITDA)定义：企业价值收益比（EV2／EBITDA）又称企业倍数，是企业价值（剔除货币资金）与企业收益（扣除利息、税金、折旧和摊销前的公式：企业价值收益比＝EV2÷EBITDA 注：本公式中，息税折旧摊销前利润（EBITDA）是根据选定交易日向前最近一期年报（LYR）财股权价值公式：A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股）×每股净资产企业价值(含货币资金)(EV1)定义：企业的价值是该企业预期自由现金流量以其加权平均资本成公式：EV＝股权价值＋带息债务股权价值＝A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股）×每股净企业价值(剔除货币资金)(EV2)定义：企业的价值是该企业预期自由现金流量以其加权平均资本成公式：EV＝股权价值＋带息债务-货币资金股权价值＝A股收盘价×A股合计＋B股收盘价×人民币外汇牌价×B股合计＋（总股数-A股-B股股息率(股票获利率)定义：每年分配给股东股息占股价百分比。

公式：股息率＝∑每股股利（税前）÷每股市价×100％注： 1、该指标时间参数为“交易日期”和“分红年度”； 2、公式中“∑”是年度内分红年化收益率(最近24个月)定义：以指定证券最近24个月的市场表现为样本数据，计算的月收益率均值，再年化。

公式：最近24个月的月收益率均值×12年化收益率(最近100周)定义：以指定证券最近100周的市场表现为样本数据，计算的周收益率均值，再年化。

公式：最近100个周的周收益率均值×52年化波动率(最近100周)定义：以指定证券最近100周的市场表现为样本数据，计算的周收益率标准差，再年化。

公式：最近100个周的周收益率标准差×（52^0.5）年化收益率(最近60个月)定义：以指定证券最近60个月的市场表现为样本数据，计算的月收益率均值，再年化。

中国股市三因子资产定价模型实证研究中国股市三因子资产定价模型实证研究引言股票市场是衡量一个国家经济状况的重要指标之一，对于投资者和经济决策者而言，了解股市运行规律和因素对于制定合理的投资策略和经济政策至关重要。

资产定价模型则是研究股市运行规律的重要工具之一，通过分析一系列因素对于股票报酬的影响，从而进行股价的预测和定价。

本文旨在通过实证研究，探讨中国股市中三因子资产定价模型的有效性和适用性。

一、资产定价模型简介资产定价模型是用来评估资产价格的数学模型，通过分析一系列因素对资产报酬的影响，进而进行资产定价和投资决策。

经典的资产定价模型主要有CAPM模型和三因子模型。

CAPM模型是由美国学者Sharpe、Lintner和Mossin等提出，它假设了市场风险是投资风险的唯一来源，股票的收益可以通过市场投资组合和无风险利率来解释，并且收益与风险成正比。

三因子模型的核心思想在于，股票的回报不仅与整个市场的回报有关，还与市场因子、规模因子和账面市值比因子等因素相关联。

其中，市场因子是指市场组合的回报，规模因子是指股票的市值大小，账面市值比因子则是指公司的净资产与市值的比值。

二、中国股市的特点在研究中国股市的资产定价模型之前，我们首先需要了解中国股市的特点。

中国股市自1990年代初开始发展起步，相比于发达国家的股市，中国股市在市场机制和资本运作方面仍然存在许多不完善的地方。

首先，中国股市存在着高度的国家干预，政府的政策和行为对市场运行有着直接的影响力。

例如，政府在限制外资进入、控制股指下跌以及干预公司上市等方面具有较大的权力。

其次，中国股市的整体风险相对较大，市场波动较为频繁且剧烈。

这主要是由于中国经济转型期的不确定性以及投资者心理的波动导致的。

此外，中国股市中的公司类型较多，包括国有企业、民营企业和外资企业等。

这些不同类型的企业在经营模式、盈利能力和市值等方面存在着差异，从而对股票报酬产生影响。

三、中国股市三因子资产定价模型实证研究基于中国股市的特点，我们构建了中国股市的三因子资产定价模型，该模型包括市场因子、规模因子和账面市值比因子，通过收集中国股市历史数据并运用回归分析等统计方法进行实证研究。

基于ＤＥＡ模型和ＧＭ模型的指数预测法摘要：D E A模型和灰色预测模型是两个常见的、预测效果也较精确的模型，本文基于这两个模型构造了加权模型，使得预测结果更加精确，模型的应用范围也更广，并通过对上证指数和深证指数的预测来验证模型的准确性。

在实证部分还给出了新陈代谢加权模型，从实际数据的验证结果可以看出这一改进同样使得预测结果更加精确。

关键词：DEA模型；GM模型；影响因子；新陈代谢数据包络分析模型是著名运筹学家A.C h a r n e s、W.W.Coop er和E.R ho de s于1978年发展起来的一种系统分析方法，是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率，对一组或某一个同类型的决策单元作出评价。

该模型一般用来评价决策单元能否以最少的投入组合生产给定产出的能力，或者以给定的投入组合生产最大的产出能力，从而判断决策单元是否有效。

D E A方法除了具有对决策单元的评价功能外，还具有较强的预测功能，孟澄庆、高岩使用由数据包络分析法与交互式方法相结合得到的基于数据包络分析的交互式预测方法，并使用该方法对财政政策进行有效预测。

DE A模型可以预测决策单元的有效输出，本文用DEA模型的预测值来作为预测值的上界。

灰色预测模型简称G M模型，是我国著名学者邓聚龙教授1982年创立的一门新兴学科，它具有以下特点：首先建模所需信息较小，对数据量的要求不高；不必知道原始数据分布的先验特征，对无规或不服从任何分布的任意光滑离散的原始序列，通过有限次的生成即可转化成为有规序列；而且建模的精度较高，可保持原系统的特征，能较好地反映系统的实际状况。

由于股票价格的影响因素繁多，其变动杂乱无章且频繁，因而真正能用于对未来股票价格进行准确预测的历史数据，相对而言也是极为有限的。

股票价格呈现出的这种无规性造成其概率分布任意性，因而要知道这些原始数据分布的统计特征也是困难的。

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策，关系到投资者的切身经济利益、因而对预测的准确性要求也较高。

上证指数未来两年走势预测（基于傅里叶变换及周期推演）摘要：本文将上证指数时间序列差分后进行傅里叶变化，剔除噪声周期，挑选出五个主要周期。

将这五个周期按能量值加权后向未来推演，预测上证指数未来两年内走势。

这个预测的过程，没有用结果倒推参数、人为添加删除样本等行为。

为了体现本文研究结果的可验证性，本文采用2005年6月至2015年6月共512个周线数据作为研究样本，对2015年6月至2017年底的走势进行了推演。

推演显示2015年6月后将延续下跌走势至2015年7月底，2015年8月至2015年11月底会有一波反弹，然后继续下跌至2016年3月，2016年3月至2016年8月为震荡行情，2016年8月下旬开始讲有一波较大的行情涨至2017年1月，2017年1月至2017年4月经历一段回撤后市场将重拾升势，一路上行，至2017年底仍在上升途中。

截止目前，市场走势与本文预测基本一致，体现了本文在进行波段择时方面有一定的参考价值。

2011年6月本人曾采用类似方法进行过研究，在之后两年取得了较好的预测效果。

1.对股票市场周期现象的观察1.1股票市场周期的感性观察周期循环普遍存在于自然现象中。

夜晚过去就是白昼，太阳落山又会重返黑夜。

大海潮起潮落，行星运动。

季节的到来和更替。

在参与股票交易的过程中，我们也的确能隐约感觉到股票市场周期的存在。

市场仿佛总是在重复着四个阶段。

第一个阶段是低迷阶段。

行情持续屡创低价，此时投资意愿甚低，一般市场人士对于远景大多持悲观的看法，不论主力或中散户都是亏损累累。

做短线交易不易获利时，部分中散户暂时停止买卖，以待股市反弹时再予低价套现伏空；没有耐性的投资人在失望之余，纷纷认赔抛出手中的股票，退出市场观望。

罗伯特·亚雷曾将这一阶段描述为：“熊市的最后阶段是来自于价格合理股票的不合理下跌，任何人都急于求现，哪怕只是其中一小部分。

”第二阶段是上升阶段。

由于前段低迷期的长期盘跌已久，股价大多已经跌至不合理的低价，市场浮股亦已大为减少，随着抄底投资者的涌入，市场止跌上扬。

对于上证指数成分股的简单多因子筛选策略
简单多因子筛选策略是根据多个因子对上证指数成分股进行筛选和排序的方法。

以下是一个可能的简单多因子筛选策略的步骤：
1. 选择筛选因子：从众多因子中选择一些与股票收益相关的因子。

常见的筛选因子包括市盈率、市净率、市销率、ROE等。

2. 数据收集：收集上证指数成分股的相关财务数据和市场数据。

3. 因子标准化：对每个筛选因子进行标准化处理，以确保它们具有可比性。

4. 因子打分：根据每个筛选因子的数值，为每个股票打分。

比如，可以根据市盈率进行排序，市盈率较低的股票得分较高。

5. 因子加权：对每个筛选因子的打分进行加权处理，以便综合考虑不同因子的重要性。

加权可以根据经验或通过回归分析等方法确定。

6. 股票排序：根据最终的综合分数对股票进行排序，选取得分较高的股票作为筛选结果。

7. 筛选结果验证：对筛选结果进行验证和回测，看看该策略在历史数据上的表现如何。

需要注意的是，简单多因子筛选策略只是一种较为基础的策略，可能无法完全预测未来的股票表现。

在实际应用中，还需要考虑其他
因素，如市场环境、行业特点等。

同时，筛选策略的结果也需要定期调整和优化，以适应市场变化。

2014年第21期鲁兆，中国技术分析泰斗，在业界享有很高的声誉，被证券界公认为中国股市预测第一人。

鲁兆五穷六绝七翻身股市有三要素，第一要素是时间。

因此首先要选择一个太极点。

然后从太极点出发，考察一个时间段内（这个时间段即是循环周期）的波动形态以及波与波之间的比率关系，在太极中心控制下的螺旋线展开。

以老子费氏数13以及鲁加斯47为DNA 核数的股市生命线(螺旋线)。

DNA13内蕴5+8两个因子。

因此，5、8、13是重要的基因核数。

除了按比率展开之外，倍数生成常出现于生命螺旋线中。

其实，倍数生成服从对偶律。

是股市生命繁衍模式中的一种——代代相传自相似。

以图（1）的深综指为例：1、太极设在1996年1月104点底部。

运行65个月到达2001年6月的666点顶部。

65，巽卦数。

DNA13的5倍数。

5是13的一个因子。

5是母亲之数。

“五为数母”。

13与5的倍数生成衍生了一个极为重要的顶部——666。

其后调整了49个月。

4年还多1个月。

笔者说，0.618/0.666是黄金分割范畴。

666在此范畴内。

6，处在卯酉线的震卦。

6*111=666。

而111是艮卦之数。

艮为山，六个大山压顶，大顶遂成焉.2、大顶既成，大调整即至。

什么时候牛市才能重生？系辞为我们指路——“大衍之数五十，其用四十九”。

666之后的49个月，牛市重生。

2005年7月，深综指在235点见大底了。

笔者说，老子数13，鲁加斯数47，是股市生命螺旋线的两个最重要的DNA 核数。

他们在股市生命的时间与空间中，无处不在。

君不见，235就是鲁加斯核数47的5倍生成。

47*5=235！指数属股市的空间范畴。

而49个月是时间。

时间为大衍的用数(见上文)。

时间是《后天八卦方圆图》上乾卦之数。

时间是7的平方数。

笔者常说，平方数最具生命基因的繁殖能力——7的自乘。

7的自组织自相似自遗传使股市重生。

笔者在《股市预测宝典》一书中，有一章节叫做“7，是一个充满神奇色彩的数字”。

上证系列指数的总体介绍作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，由上海证券交易所编制并发布的上证指数系列是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、A股指数、B股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列，其中最早编制的为上证综合指数。

为推动长远的证券市场基础建设和规范化进程，2002年6月，上海证券交易所对原上证30指数进行了调整并更名为上证成份指数（简称上证180指数）。

上证成份指数的编制方案，是结合中国证券市场的发展现状，借鉴国际经验，在原上证30指数编制方案的基础上作进一步完善后形成的，目的在于通过科学客观的方法挑选出最具代表性的样本股票，建立一个反映上海证券市场的概貌和运行状况、能够作为投资评价尺度及金融衍生产品基础的基准指数。

上证50指数是根据科学客观的方法，挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股，以便综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批龙头企业的整体状况。

上证红利指数挑选在上证所上市的现金股息率高、分红比较稳定、具有一定规模及流动性的50只股票作为样本，以反映上海证券市场高红利股票的整体状况和走势。

上证指数系列从总体上和各个不同侧面反映了上海证券交易所上市证券品种价格的变动情况，可以反映不同行业的景气状况及其价格整体变动状况，从而给投资者提供不同的投资组合分析参照系，随着证券市场在国民经济中的地位日渐重要，上证指数也将逐步成为观察中国经济运行的"晴雨表"。

为保证指数编制的科学性和指数运做的规范性，上海证券交易所成立了国内首个指数专家委员会，就指数编制方法、样本股选择等提供咨询意见。

[编辑本段]上证系列指数上证指数列表指数名称基准日期基准点数成份股数量相关全收益指数成分指数上证180 2002-06-28 3299.06 180 上证180全收益上证50 2003-12-31 1000 50 上证50全收益上证中盘2003-12-31 1000 130 上证中盘全收益上证小盘2003-12-31 1000 320 上证小盘全收益上证中小2003-12-31 1000 450 上证中小全收益上证全指2003-12-31 1000 500 上证全指全收益综合指数上证指数1990-12-19 100 上交所全部上市股票新综指2005-12-30 1000 上交所完成股权分置改革的全部股票（G股）A股指数1990-12-19 100 上交所全部上市A股B股指数1992-02-21 100 上交所全部上市B股工业指数1993-04-30 1358.78 上交所全部工业类股票商业指数1993-04-30 1358.78 上交所全部商业类股票地产指数1993-04-30 1358.78 上交所全部地产业类股票公用指数1993-04-30 1358.78 上交所全部公用事业类股票综合指数1993-04-30 1358.78 上交所全部综合业类股票行业指数上证能源2003-12-31 1000 上证能源全收益上证材料2003-12-31 1000 上证材料全收益上证工业2003-12-31 1000 上证工业全收益上证可选2003-12-31 1000 上证可选全收益上证消费2003-12-31 1000 上证消费全收益上证医药2003-12-31 1000 上证医药全收益上证金融2003-12-31 1000 上证金融全收益上证信息2003-12-31 1000 上证信息全收益上证电信2003-12-31 1000 上证电信全收益上证公用2003-12-31 1000 上证公用全收益风格指数180成长2002-06-28 1000 60 180成长全收益180价值2002-06-28 1000 60 180价值全收益180R成长2002-06-28 1000 60 180R成长全收益180R价值2002-06-28 1000 60 180R价值全收益主题指数红利指数2004-12-31 1000 50 上证红利全收益180金融2002-06-28 1000 180金融全收益治理指数2007-06-29 1000 治理指数全收益180治理2007-06-29 1000 100 180治理全收益180基建2002-06-28 1000 180基建全收益180资源2002-06-28 1000 180资源全收益180运输2002-06-28 1000 180交通运输全收益上证央企2008-12-31 1000 50 上证央企全收益责任指数2009-06-30 1000 100 责任指数全收益上证民企2009-06-30 1000 50 上证民企全收益基金指数基金指数2000-05-08 1000 上交所全部证券投资基金债券指数国债指数2002-12-31 100 上交所上市的所有固定利率国债企债指数2002-12-31 100 从国内交易所上市企业债中挑选了满足一定条件的具有代表性的债券组成样本沪公司债2007-12-31 100 由在沪市交易的公司债券组成沪分离债2007-12-31 100 由在沪市交易的分离交易可转换债券组成其他指数超大盘2003-12-31 1000 20 上证超级大盘全收益中型综指2007-12-28 1000 中型综指全收益[编辑本段]上证综合指数狭义的上证指数指的是上证综合指数（SH000001）。

个股相对大盘强弱指标_大盘走势强弱个股相对大盘强弱指标_大盘走势强弱个股相对大盘强弱指标是什么?股市里的风险也是众所周知的，那股市里的个股投资者也是很关注的。

那我们知道有哪些吗？下面是整理的个股相对大盘强弱指标_大盘走势强弱，仅供参考，希望能够帮助到大家。

个股相对大盘强弱指标对比强弱(DBQR) 指标概述:对比强弱(DBQR)指标实际上是从变动率指标(ROC)改进发展而来的。

该指标是通过分别计算大盘和个股的变动率指标，再将两者进行比较，得出该股相对于整个大势的强弱状况。

计算公式:1.指数强弱线(DB)=(大盘收盘指数-N日前大盘收盘指数)/N日前大盘收盘指数 2.个股强弱线(QB)=(收盘价-N日前收盘价)/N日前收盘价3.MADBQR1=QB的M1日简单移动平均 MADBQR2=QB的M2日简单移动平均MADBQR3=QB的M3日简单移动平均4.参数N=5，M1=10,M2=20,M3=60 应用法则 1.QB向上金叉DB，表明个股强于大盘，是买进时机;QB向下死叉DB，表明个股弱于大盘，是卖出时机。

2.当QB与DB有较大偏离的时候，如果QB能够快速，并且几乎垂直地向上穿越DB，则是一个较好的买进时机。

3.当QB与DB有较大偏离的时候，如果QB能够快速，并且几乎垂直地向下穿越DB，则是一个较好的卖出时机。

4.如果QB与DB同时快速向上穿越三条均线，表示大势转暖，该股有跟随走强的趋势，可买进。

5.如果QB与DB同时快速向下穿越三条均线，表示大势转弱，该股有跟随走弱的趋势，可卖出正确分析大盘走势强弱一、分析第一板的股票上涨幅度不管是深市还是沪市，都会通过市场要素快速排序来为我们提示市场的本质，这一点是专业操盘手快速把握市场实质的一个重要指标，也是专业操盘手看盘的第一要素，在涨跌排行榜中的第一板会直接告诉我们目前市场中的强庄的活动情况，如果连这些强庄都露面，那么当前的市场无疑是处在弱势中，这一点是我们在早盘的时候判断大盘强弱的一个很重要的看点。

前文曾说过，我认为我最好的就是交易系统与数字化定量分析，而且我不打算私藏，计划全部拿出来与大家分享，开放它。

大家要相信在我们付出的时候，通常所得到的会比所付出的要更多。

今天公布我的信箱：xuxiaoming826@, 大家如果对于股市有独到的发现，也希望能够开放它，写信给我。

我在了解它之后，可操作性强的我会把它发扬光大，共所有人学习。

做为股市这个阶段的这批投资者，我们应该具备蓝天一样的胸怀。

分析方法设计思想：在一个具备持续性的下跌后，多方积攒了长期的做多热情于一天爆发出来，在一个阶段最底部的一根阳线，它的高度代表了多方的信心，从而决定了整波行情的力度。

应用范围：一个持续性的下跌之后；最底部日线出现一根有代表性的阳线。

方法：1、找到第一波，取模。

2、用数学求出基本震荡因子。

3、找到应用计算的阳线。

4、求本轮行情高点。

举例：上证指数：2002年1月23日----3月21日的行情用来取模公式：X=(A-B)/(C-B)A：此轮行情顶部最高收盘价格B：底部大阳线前一天收盘价格C：大阳线收盘价格X：基本震荡因子如图: 求出基本震荡因子=3.9把公式重新打开得到:A=(C-B)*X+B就能够求出本论行情的顶部区域，即单阳测顶。

2002年6月6日出现底部单阳用这个方法：A=（1521-1462）*3.9+1462=1692实际见高点1748点（没办法做到精确，但能卖到相对高点已经很重要了）2003年1月8日出现底部单阳依旧用这个方法：A=（1372-1332）*3.9+1372=1488实际见高点1529点2003年3月27日出现底部单阳A=（1499-1456）*3.9+1456=1623实际见高点1649点。

[转载]上证指数计算⽅法、指数计算修正、因素，深证综合指数原⽂地址：上证指数计算⽅法、指数计算修正、因素，深证综合指数作者：春晓盘后交流计算⽅法计算股票指数，要考虑三个因素：⼀是抽样，即在众多股票中抽取少数具有代表性的成份股；⼆是加权，按单价或总值加权平均，或不加权平均；三是计算程序，计算算术平均数、⼏何平均数，或兼顾价格与总值。

由于上市股票种类繁多，计算全部上市股票的价格平均数或指数的⼯作是艰巨⽽复杂的，因此⼈们常常从上市股票中选择若⼲种富有代表性的样本股票，并计算这些样本股票的价格平均数或指数。

⽤以表⽰整个市场的股票价格总趋势及涨跌幅度。

计算股价平均数或指数时经常考虑以下四点：（1）样本股票必须具有典型性、普通性，为此，选择样本对应综合考虑其⾏业分布、市场影响⼒、股票等级、适当数量等因素。

（2）计算⽅法应具有⾼度的适应性，能对不断变化的股市⾏情作出相应的调整或修正，使股票指数或平均数有较好的敏感性。

（3）要有科学的计算依据和⼿段。

计算依据的⼝径必须统⼀，⼀般均以收盘价为计算依据，但随着计算频率的增加，有的以每⼩时价格甚⾄更短的时间价格计算。

（4）基期应有较好的均衡性和代表性。

指数计算（⼀）计算公式派⽒加权综合价格指数公式计算。

1．上证指数系列均采⽤派⽒加权调整股本数为权数进⾏加权计算，计算公式为：　2．上证180指数、上证50指数等以成份股的调整股本数为权数报告期指数=（报告期样本股的调整市值/基期）×1000 其中，调整市值=Σ（股价×调整股本数）。

　上证180⾦融股指数、上证180基建指数等采⽤派式加权综合价格指数⽅法计算，公式如下：　报告期指数=（报告期样本股的调整市值/基期）×1000 其中，调整市值= Σ（股价×调整股本数×权重上限因⼦），权重上限因⼦介于0和1之间，以使样本股权重不超过15%（对上证180风格指数系列，样本股权重上限为10%）。

基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析引言作为中国股市的代表性指数，上证指数的预测与分析一直备受关注。

近年来，随着人工智能技术的不断发展，ARIMA和LSTM成为了股票价格预测中常用的方法。

本文将探讨基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析方法，并通过实证研究验证其有效性。

第一章 ARIMA方法自回归移动平均模型（ARIMA）是时间序列分析中常用的方法之一。

ARIMA模型包括自相关（AR）和移动平均（MA）两个部分，可以根据历史数据的自相关性和移动平均性进行预测。

在本章中，我们先介绍ARIMA模型的原理，然后根据上证指数的历史数据应用ARIMA模型进行预测，分析其优缺点。

第二章 LSTM方法长短期记忆网络（LSTM）是一种递归神经网络，适用于处理和预测时间序列数据。

相比传统的循环神经网络，LSTM具有更好的长期依赖性建模能力。

本章中，我们将介绍LSTM网络的结构和工作原理，并利用上证指数的历史数据，训练LSTM模型进行预测，并分析其优势和挑战。

第三章上证指数预测与分析实证研究在本章中，我们将分别基于ARIMA和LSTM模型，利用上证指数的历史数据进行预测与分析。

首先，我们将分析上证指数的数据特点，包括趋势性和季节性，并进行数据预处理。

然后，我们将基于ARIMA模型进行预测，并使用均方根误差（RMSE）评估模型性能。

接着，我们将使用LSTM模型进行预测，并与ARIMA模型进行对比。

最后，我们将分析预测结果，比较两种模型的优劣。

第四章结果与讨论在本章中，我们将对上证指数的预测结果进行分析和讨论。

首先，我们将分析ARIMA模型和LSTM模型在预测上证指数上的表现，探讨它们的优缺点。

接着，我们将探讨预测结果的误差分析，并对模型的预测能力进行评估。

最后，我们将讨论模型在实际投资中的应用前景，并提出改进和拓展的建议。

第五章结论本文通过基于ARIMA和LSTM的上证指数预测与分析方法，对中国股市进行了深入研究。