股票技術指標在大數據時代

① 在股票交易時，利用技術指標進行股票交易，這種方法真的靠譜嗎

技術指標只是一個過去的信息，利用它開展參照，本就無可非議。僅僅利用技術指標進行交易是不可能比較靠譜的。因為有一些大庄，他完全可以用雄厚的資產、充足的時間來操控絕大部分的技術指標，徹底設計方案出一個技術指標圈套，讓完全靠技術指標炒股票的人入套，要不太叫徹底主力控盤呢！不管怎樣，指標體現了一定的規律。

股票買賣交易實際上每一個人把握自已的了解方法，市場中所說技術指標是在歷史上以前類似走出的規律卻被列入技術指標，技術指標一詞應分離而言，技術性是指對交易市場每個專業知識、規律及其政策評估、交易量能這些，指標被判定做到這個標准，因此不能一概而論，交易市場僅有在具體中慢慢把握適合自己的的方式方法，一切指標都是有被更改一刻，不必過分依賴。

② 股票分析的技術指標有哪些如何利用

所謂技術指標就是根據股票交易數據衍生出來的分析系統，它是屬於統計學的范疇，交易數據包括股票價格、成交量、成交金額、換手率、波動率等因素，技術指標的主要目的是要分析股價運行的規律，判斷主要趨勢和買賣時機。技術指標的種類主要包括趨勢型、強弱型、隨機型三大類。

經典指標介紹
一、趨勢型
1.均線——MA
趨勢線都是收價格變化而來的，最典型的當屬均線，將一段時間的平均價格表示出來就是均線，也代表這一段時間的價格走勢，最終會呈現一定的趨勢，從而便有了指導的價值，其中周期越長均線的指導意義就越大。
2.平滑移動平均線——MACD
均線之間也會呈現一定的關系，如上穿，下穿，發散，壓制等等，這些關系的變化可以發現趨勢變化的蛛絲馬跡，MACD就是從雙指數移動平均線發展而來的，其意義和雙移動平均線相同，代表著市場趨勢的變化。
二、隨機型
3.隨機指標——KDJ
KDJ是根據一段時間內的最高價、最低價和收盤價之間關系，同時也融合了動量觀念、強弱指標和移動平均線，能夠比較准確地把握短期的行情，是非常常用的技術指標。
4.能量潮——OBV
能量潮是綜合了成交量和價格雙重因素，它的依據就是當成交量與價格是相互對應的，如果有一方不發生配合，那麼代表趨勢將會發生改變。
三、強弱型
5.人氣指標——ABR
人氣指標是通過股票的開盤、收盤價格與最高價、最低價之間的關系，從而反應出市場買賣人氣的指標，其原理是通過股價的振幅發現價格變化的規律，價格振幅越大的表示行情越活躍，指標值就越高，這時應該隨時要小心趨勢的調整。
6.乖離率——BIAS
這是價格與均價之間的關系，當價格偏離均線越遠時，表示變盤的可能性就越大，這是非常容易理解的，在使用時最好與成交量等指標結合，參考意義更強。
7.相對強弱指數——RSI
RSI=[上昇平均數÷(上昇平均數+下跌平均數)]×100
從統計公式便可以看出，相對強弱指標是通過平均上漲或下跌的數量來判斷市場趨勢強弱的指標，中間數值是50，超過代表強勢，低於代表走弱，高於80為超買，低於20為超賣。
四、通道型
8.布林線——BOLL
其原理是通過股價的標准差求出高低區間，它的三根線分別代表下軌、中軌和上軌線，意義不道自明，下軌代表支撐，上軌代表壓力，股價始終在價格通道內運行，由於它與趨勢相互依存，所以對價格的指導意義也非常突出。

③ 炒股票都需要掌握哪些技術指標呢這些技術指標有多重要呢

如果要超前的推動股價的走勢，就需要對於一段歷史股價行情造成指標的結論去判斷，如何才能觀念超前的。對於你的問題，我的回答是合適的才是最好的，追求大家的絕對不是自己的、都不是最佳的。因此股市中虧損的是大眾，掙錢的僅僅微乎其微！量價是基礎、是核心、是源動力、政策是導向性、事情是刺激性關鍵因素、時光是金屬催化劑、是放大儀。在理想狀況下之上如能同歩產生，並對股價造成積極作用。股票技術指標分析理應遵照三大假定基礎理論，

要是沒有顯著交易量的升高，有可能是誘空；假如伴隨合理交易量的升高，才是真正的下挫；若是在下挫環節中，價位迅速下挫，可是交易量委縮顯著，這是顯著築底的信號。大家在分析股票時，大多數參考的全是量價之間的關系。例如縮量下跌便是城裡以外觀點一致。假如一隻股票處於上升階段，那麼它會一直升高。有一隻股票處於下降階段，那樣它發展趨勢很有可能一直延續降低。直到有一天忽然出現放量上漲，就證明這類發展趨勢即將被打破。

④ 股票有哪些技術指標都是怎麼回事

根據我在股市十多年的炒股經驗，我個人認為類似股票均線、MACD、KDJ、布林線等指標是具有一定的參考價值，並非是完全沒有參考價值的。

（1）均線指標

相信股民都是要研究均線這個技術指標的，均線分為5、10、20、30、60、120、250日等均線，根據這些均線可以給短中長線的投資者做出具體的操作指標；

我認為布林線假如出現三線即將合並之時，這個時候就是買入的真正時間節點了。如果利用布林線去參考短線的話，我認為就是上軌繼續往上延伸，而下軌隨著股價也跟隨上移；要參考布林線的話只能判斷股票是處於下跌趨勢還是上漲趨勢，布林線也就是屬於上軌運行或者下軌運行。

以上這四種股票的技術指標就是股民投資者經常研究的，而我上面也對於這四種技術指標進行了分析，以及具有哪些參考價值等等。

⑤ 利用大數據炒股會賺嗎

隨著科學技術的發展，現在很多炒股軟體都可以方便快捷地找到上市公司的關鍵數據。用大數據分析找出大股東的持倉成本，就等於看到了經銷商的底牌。購買價格接近或低於市場平均持倉成本。利潤機會越大，安全系數越高。

因為大數據分析人們的常識性需求或一些習慣性行為，只能通過多次或多次發生的常見行為事件找出一些規律。上述行為事件是相對固定時間或基本需求或習慣的單一行為的結果。作為股東，沒有人能夠預測未來。我們不否認這一點。然而，很少有人會否認每個人都可以回顧歷史。我們不知道未來會上升還是下降。我們不知道如何波動。然而，如果一個好故事講得很辛苦，說書人肯定會得到好處。粉絲越多，他得到的好處就越多。

⑥ 基於微信大數據的股票預測研究

基於微信大數據的股票預測研究
大數據是近些年來的熱門話題，無論國際上還是國內，影響很大。經濟學、政治學、社會學和許多科學門類都會發生巨大甚至是本質上的變化和發展，進而影響人類的價值體系、知識體系和生活方式。而全球經濟目前生成了史無前例的大量數據，如果把每天產生的大量數據比作神話時期的大洪水是完全正確的，這個數據洪流是我們前所未見的，他是全新的、強大的、當然，也是讓人恐慌但又極端刺激的。
而我所分享的話題，正是在互聯網環境下，如何利用大數據技術，進行股票預測的研究。–今天，我想分享我認為有意義的四點。
1.大數據下的商業預測
根據大數據，我們可以有效地進行故障、人流、流量、用電量、股票市場、疾病預防、交通、食物配送、產業供需等方面的預測。而本文我們所關心的內容是股票市場的預測。
大數據的核心是預測，預測依賴於對數據的分析。那麼分析的方法是否是基於隨機采樣的結果而設計的，這樣的分析方法是否會有誤差？
從傳統認識上，由於資源和科技的局限，如人和計算資源受限、從計算機處理能力來講無法處理全部數據來獲取人們所關注的結果。因此隨機采樣應運而生，通過所選取的個體來代表全體，如使用隨機抽取的方式來使得推論結果更科學。但既然提到了大數據，它是資源發展到一定程度、以及技術發展到一定階段產生的一個新的認識。如同電力的出現，使人類進入了一個快速發展階段，大數據也一樣，它的含義是全體樣本，從整體樣本來做推論。在本文大數據的含義是所有股票在整個社交網路上的流動信息，從數據源上講，本文沒有採用所有社交網路上的數據，只分析了微信這個最具代表性的社交媒體作為信息源。
互動數據能反映用戶情緒，搜索數據能反映用戶的關注點和意圖，在股市預測時這兩種數據哪種更具有參考價值？
我認為都有價值，互動數據反映了用戶對某一特定股票的喜好和厭惡，可以簡單描述為對該股票的操作是繼續持有還是賣出；而搜索數據則代表用戶在收集該股票信息的過程，它是關注度的概念，某隻股票搜索度高則意味著消息的影響力大。互動代表著方向，搜索代表著振幅。
我們知道這兩種數據得出的結論會有差異，您是如何平衡這兩種數據反映的情況來進行預測的？
正如上一個問題里提到的，如果是股票推薦，買進賣出等原則問題，則應該考慮互動數據，但如果已經買到手了，搜索數據可以提供一個幅度的概念，類似債券評級A級、AA級、AAA級等，供投資者參考，因為不同投資者對風險的承受度是不同的。
將股票和市場的消息整理成140字的短消息發布，是否意味著主要發布渠道是微博？現在微信公眾號很火，有沒有考慮通過這個渠道也發布消息？
事實上，信息傳播的方式很多，微信作為新媒體當然影響力不容小覷，但目前技術投入最小的還是郵件、簡訊等方式，未來會考慮使用公眾號來推送股票和市場消息。
如果在未來通過微信公眾號推送消息，那麼推送的消息會不會作為數據來源被再次採集？這會有多大的影響？
會被採集，但互聯網上的每日關於個股的信息數量會達到很大，該推送會增加推薦股票1點權重，每隻股票的權重成百上千，因此影響極小。
數據來源是微信公眾號，除了准確性的考慮之外，是否還考慮過這樣收集數據會較少觸犯個人隱私？
從法律角度來看，搜索微信或其他個人聊天記錄，是侵犯個人隱私權的，因此如果騰訊開放了這樣的介面，每個公民都可以對這樣的行為進行投訴、抗議、甚至進行法律起訴直至其改正過錯、賠償損失的。
這樣是否意味著即使存在違法的行為，其結果也是由騰訊來承擔，而我們作為數據的使用方不需要承擔任何法律責任？
在整個社會，我們作為系統技術提供方，應恪守大數據的倫理道德，遵守國家法律，如侵犯個人隱私，系統不會採集，谷歌有一句座右銘「谷歌不作惡」，本文提到的系統也一樣。
2.基於大數據進行股票推薦實驗
股票的及時度反應了微信文章所發布的時效性，及時度越高，數據價值就越大。
股票的熱度反應了當前某隻股票被關注的頻度，關注頻度越大，上漲的可能性越高。

數據的完整性：我們採用循環的方式對所有深滬兩地發行約2236隻股票（創業版除外）在微信搜索網站上的搜索結果進行保存。
數據的一致性：文件格式由負責保存數據文件的程序決定，單一的流程保障了文件的一致性。
數據的准確性：由於所分析的訂閱號文章的是由微信公共平台的公眾號所提供，在一定程度上杜絕了虛假消息對於預測系統的破壞。
數據的及時性：考慮到磁碟讀寫以及採集程序所處的網路帶寬，以及搜索引擎對於採集程序的屏蔽，程序中採集兩條信息之間間隔了5秒，因此理論上11180秒（3.1個小時）可收集完當日推薦所需要的數據。對於每個交易日，在9點-9點30分之間採集所有數據，需要7台以上的設備可達到最佳效果。本次試驗受限於試驗設備，在一台設備上，交易日每天早六時開始進行數據採集，也滿足及時性要求。
數據分析：查看三個高優先順序的股票，該股票當日的開盤價與收盤價，再與當日（2015-4-8）上證綜指進行比較，可得在收益上該演算法是優於上證綜指為樣本的整體股票的股價差收益的。
實驗結論：按照上述方式，系統每天推薦出當日股票，在開盤時進行買進，在第二個交易日進行賣出。經過一個月21個交易日（2015-3-1至2015-3-31），系統的收益為20%/月。通過微信搜索公眾號來預測市場走勢和投資情緒呈現出正相關性，因此可以作為股票甄選的因子。
3.股票預測的大數據發展趨勢
網路數據分成三種：
一是瀏覽數據，主要用於電商領域的消費者行為分析，瀏覽數據反映了用戶每一步的訪問腳步，進一步刻畫出用戶的訪問路徑，分析不同頁面的跳轉概率等。
二是搜索數據，主要指搜索引擎記錄的關鍵詞被搜索頻次的時間序列數據，能反映數億用戶的興趣、關注點、意圖。
三是互動數據，主要是微博、微信、社交網站的數據，反映用戶的傾向性和情緒因素。
2013年諾貝爾經濟學獎得主羅伯特?席勒的觀點被無數采訪對象引述。席勒於上世紀80年代設計的投資模型至今仍被業內稱道。在他的模型中，主要參考三個變數：投資項目計劃的現金流、公司資本的估算成本、股票市場對投資的反應（市場情緒）。他認為，市場本身帶有主觀判斷因素，投資者情緒會影響投資行為，而投資行為直接影響資產價格。
計算機通過分析新聞、研究報告、社交信息、搜索行為等，藉助自然語言處理方法，提取有用的信息；而藉助機器學習智能分析，過去量化投資只能覆蓋幾十個策略，大數據投資則可以覆蓋成千上萬個策略。
基於互聯網搜索數據和社交行為的經濟預測研究，已逐漸成為一個新的學術熱點，並在經濟、社會以及健康等領域的研究中取得了一定成果。在資本市場應用上，研究發現搜索數據可有效預測未來股市活躍度（以交易量指標衡量）及股價走勢的變化。
對於搜索數據：互聯網搜索行為與股票市場的關聯機理。這個研究屬於行為金融與互聯網的交叉領域，其原理是：股票量價調整是投資者行為在股票市場上的反應；與此同時，投資者行為在互聯網搜索市場也有相應地行為跡象，我們要做到是：找到互聯網搜索市場中領先於股票交易的行為指標，綜合眾多投資者的先行搜索指標，對未來的股票交易做出預判。
如同天氣預報那樣，不斷優化模型、灌入海量信息，然後給出結果。並且在處理的信息中，有80%是「非結構化」數據，例如政策文件、自然事件、地理環境、科技創新等，這類信息通常是電腦和模型難以消化的。採用了語義分析法，可以將互動數據里的金融對話量化為「-1（極度看空）」到「1（極度看多）」之間的投資建議，通過分析互動數據的數據文本，作為股市投資的信號。
4.正在發生的未來
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，人類的作用依然無法被完全替代。大數據為我們提供的不是最終答案，只是參考答案，幫助是暫時的，而更好的方法和答案還在不久的將來。
大數據在實用層面的影響很廣泛，解決了大量的日常問題。大數據更是利害攸關的，它將重塑我們的生活、工作和思維方式。在某些方面，我們面臨著一個僵局，比其他劃時代創新引起的社會信息范圍和規模急劇擴大所帶來的影響更大。我們腳下的地面在移動。過去確定無疑的事情正在受到質疑。大數據需要人們重新討論決策、命運和正義的性質。擁有知識曾意味著掌握過去，現在則意味著能夠預測未來。
大數據並不是一個充斥著演算法和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創造力、直覺和天賦。這提示我們應該樂於接受類似的不準確，因為不準確正是我們之所以為人的特徵之一。就好像我們學習處理混亂數據一樣，因為這些數據服務的是更加廣大的目標。必將混亂構成了世界的本質，也構成了人腦的本職，而無論是世界的混亂還是人腦的混亂，學會接受和應用他們才能得益。
我相信，利用基礎數據、搜索數據、互動數據再進行加權計算，可以對所有股票進行大數據遴選，從而給出投資建議。我認為，我們的肉身剛剛步入大數據時代，但我們的精神還滯留在小數據、采樣思維之中，率先用理性擊碎固有思維的人，也將率先獲得大數據帶來的益處。

⑦ 大數據能不能預測股市

大數據對於很多的地方都是非常有用的，但是，是否也有大數據不能做到的？我覺得很多時候，大數據只能說作為一個參考的方向，並不能准確的作出判斷，或者給出答案。首先大數據是一個有科學根據的一個參考物，因為有大量的數據，有大量的參考物，所以，這件事情結果跟大數據一致的概率變得會跟大數據所統計的相差不遠，這就是我們的大數據擁有的功能。

我們的股市，說實話我以前的工作是金融方面的也接觸過股市，對於股市的話，首先影響我們股市的一些因素有哪些？從宏觀來說，像國家的一些政策調控，包括我們公司的一些政策變化，股東的一些變動，或者說我們現在在整個股市來說什麼樣的一個趨勢。

我們如果從技術層面，就是可以通過我們的一些k線圖，或者我們的一些kdj指標，很多的一些分析股票的一些指標來判斷，當然這些指標的話並不是百分之百，都是金錢。而是說這些指標，其實也就是通過一些大量的，我們以前的歷史數據，其實都是已經是歷史性的，所以總結出來的這樣一個圖案，便於我們能進行分析。

這樣一個指標的話，其實跟我們的大數據就非常的類似，我們說大數據到底能不能預測故事？這個真的不能具體的回答，因為預測這個事情也就是說對於未來的股市的一個判斷，這其實是很難的，我們很多的時候看到的都只是表面上的，大數據來說，他可以給出一個方向，或者能夠得出的結論跟未來行情的變化正確的概率是非常高的，但是我們不能百分之百肯定，他得出的結論是正確的，所以大數據他可以預測股市一個大致方向，但不不能保證他預測的是正確的，可以作為一個參考。

⑧ 股票中常用的技術指標都有哪些怎樣快速的掌握

股票分析大體可從兩方面入手:基本面和技術面。基本面主要從公司所處行業，公司成長性，估值等方面做宏觀預測分析；技術面主要從股價運行狀態來分析，主要解決價量時空的關系。

股票技術指標有很多種類，諸如均線類，K線類，切線類，趨勢類，震盪類，大勢類，路徑路等等。其實技術指標並無優劣好壞之分，它只是一種工具，一種把你從這一點移到另一點的工具。每種指標都有其適用范圍，你要熟知它們的優缺點，運用起來才能得心應手！

成交量算是最真實的指標，是用真金白銀堆起來的，不起量的股票是走不遠的。成交量你得會看:在趨勢改變點成交量必須相應放大！第二點:每段趨勢的終了都是股價大幅度波動且伴隨成交量相對放大。成交量口訣:單日暴量要震盪，連續放量可建倉，持續放量可持倉，一旦縮量要減倉，兩日縮量全賣光。

⑨ 大數據時代應該如何投資股票

給一篇關於【如何使用大數據進行A股行業投資】的教程給你參考一下~

好的投資，首先是選好行業

紅杉資本曾經有一條著名的投資經驗，大意是：好的投資，首先是選好賽道，其次是賽道上的選手。對於每天活躍於資本市場上的投資者而言，賽道所指的正是你正在投資、或者將要投資的那家公司它所在的行業，更直接的說，你投資於什麼行業，投資於這個行業的哪家公司，決定了你最終能獲得什麼樣的收益表現。

那麼，紅杉資本的這條投資經驗是否適用於A股市場，並給我們帶來可觀的投資收益呢？本文試圖通過量化分析和交易回測來驗證這一投資模式是否真正有效，所採用的數據取自於聚寬數據出品的JQData本地量化金融數據，通過梳理出自2010年以來A股市場上不同行業的發展情況，進一步構建出一個優質行業龍頭組合，觀察其從2015年股災至今的收益表現。最終發現，這樣一個優質行業的龍頭組合，從股災至今大幅跑贏了上證指數和滬深300指數高達30%的以上的收益率，可以說是超乎預期的。以下是具體分析過程。

2010 ~ 2017 滬深A股各行業量化分析

在開始各行業的量化分析之前，我們需要先弄清楚兩個問題：

• 第一，A股市場上都有哪些行業；

• 第二，各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現如何？

第一個問題：
很好回答，我們使用JQData提供的獲取行業成分股的方法，輸入get_instries(name='sw_l1')
得到申萬一級行業分類結果如下：它們分別是：【農林牧漁、採掘、化工、鋼鐵、有色金屬、電子、家用電器、食品飲料、紡織服裝、輕工製造、醫葯生物、公用事業、交通運輸、房地產、商業貿易、休閑服務、綜合、建築材料、建築裝飾、電器設備、國防軍工、計算機、傳媒、通信、銀行、非銀金融、汽車、機械設備】共計28個行業。

第二個問題：

要知道各行業自2010年以來的營收、凈利潤增速表現，我們首先需要知道各行業在各個年度都有哪些成分股，然後加總該行業在該年度各成分股的總營收和凈利潤，就能得到整個行業在該年度的總營收和總利潤了。這部分數據JQData也為我們提供了方便的介面：通過調用get_instry_stocks(instry_code=『行業編碼』, date=『統計日期』)，獲取申萬一級行業指定日期下的行業成分股列表，然後再調用查詢財務的數據介面：get_fundamentals(query_object=『query_object』, statDate=year)來獲取各個成分股在對應年度的總營收和凈利潤，最後通過加總得到整個行業的總營收和總利潤。這里為了避免非經常性損益的影響，我們對凈利潤指標最終選取的扣除非經常性損益的凈利潤數據。

我們已經獲取到想要的行業數據了。接下來，我們需要進一步分析，這些行業都有什麼樣的增長特徵。

我們發現，在28個申萬一級行業中，有18個行業自2010年以來在總營收方面保持了持續穩定的增長。它們分別是：【農林牧漁，電子，食品飲料，紡織服裝，輕工製造，醫葯生物，公用事業，交通運輸，房地產，休閑服務，建築裝飾，電氣設備，國防軍工，計算機，傳媒，通信，銀行，汽車】；其他行業在該時間范圍內出現了不同程度的負增長。

那麼，自2010年以來凈利潤保持持續增長的行業又會是哪些呢？結果是只有5個行業保持了基業長青，他們分別是醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車。（註：由於申萬行業在2014年發生過一次大的調整，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車實際從2014年才開始統計。）

從上面的分析結果可以看到，真正能夠保持持續穩定增長的行業並不多，如果以扣非凈利潤為標准，那麼只有醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車這五個行業可以稱之為優質行業，實際投資中，就可以只從這幾個行業中去投資。這樣做的目的是，一方面，能夠從行業大格局層面避免行業下行的風險，繞開一個可能出現負增長的的行業，從而降低投資的風險；另一方面，也大大縮短了我們的投資范圍，讓投資者能夠專注於從真正好的行業去挑選公司進行投資。

「2010-2017」投資於優質行業龍頭的收益表現




選好行業之後，下面進入選公司環節。我們知道，即便是一個好的行業也仍然存在表現不好的公司，那麼什麼是好的公司呢，本文試圖從營業收入規模和利潤規模和來考察以上五個基業長青的行業，從它們中去篩選公司作為投資標的。

1、按營業收入規模構建的行業龍頭投資組合

首先，我們按照營業收入規模，篩選出以上5個行業【醫葯生物，建築裝飾，電氣設備，銀行和汽車】從2010年至今的行業龍頭如下表所示：






結論




通過以上行業分析和投資組合的歷史回測可以看到：

• 先選行業，再選公司，即使是從2015年股災期間開始投資，至2018年5月1號，仍然能夠獲得相對理想的收益，可以說，紅杉資本的賽道投資法則對於一般投資者還是比較靠譜的。

• 在構建行業龍頭投資組合時，凈利潤指標顯著優於營業收入指標，獲得的投資收益能夠更大的跑贏全市場收益率

• 市場是不斷波動的，如果一個投資者從股災期間開始投資，那麼即使他買入了上述優質行業的龍頭組合，在近3年也只能獲得12%左右的累計收益；而如果從2016年5月3日開始投資，那麼至2018年5月2日，2年時間就能獲得超過50%以上的收益了。所以，在投資過程中選擇時機也非常重要~

⑩ 如何學會看盤

首先在開盤時要看集中合競價的股價和成交額，看是高開還是低開，就是說，和昨天的收盤價相比價格是高了還是低了。它表示出市場的意願，期待今天的股價是上漲還是下跌。成交量的大小則表示參與買賣的人的多少，它往往對一天之內成交的活躍程度有很大的影響。然後在半小時內看股價變動的方向。

一般來說，如果股價開得太高，在半小時內就可能會回落，如果股價開得太低，在半小時內就可能會回升。這時要看成交量的大小，如果高開又不回落，而且成交量放大，那麼這個股票就很可能要上漲。看股價時，不僅看現在的價格，而且要看昨天的收盤價、當日開盤價、當前最高價和最低價、漲跌的幅度等，這樣才能看出現在的股價是處在一個什麼位置，是否有買入的價值。看它是在上升還是在下降之中。一般來說下降之中的股票不要急於買，而要等它止跌以後再實。上升之中的股票可以買，但在要小心不要被它套住。

一天之內股票往往要有幾次升降的波動。你可以看你所要買的股票是否和大盤的走向一致，如果是的話，那麼最好的辦法就是盯住大盤，在股價上升到頂點時賣出，在股價下降到底時買入。這樣做雖然不能保證你買賣完全正確，但至少可以賣到一個相對的高價和買到一個相對的低價。而不會買一個最高價和賣一個最低價。通過買賣手數多少的對比可以看出是買方的力量大還是賣方的力量大。如果賣方的力量遠遠大於買方則最好不要買。現手說明計算機中剛剛成交的一次成交量的大小。如果連續出現大量，說明有多人在買賣該股，成交活躍，值得注意。而如果半天也沒人買，則不大可能成為好股。現手累計數就是總手數。總手數也叫做成交量。有時它是比股價更為重要的指標。總手數與流通股數的比稱為換手率，它說明持股入中有多少人是當天買入的。換手率高，說明該股買賣的人多，容易上漲。但是如果不是剛上市的新股，卻出現特大換手率（超過百分之五十），則常常在第二天就下跌，所以最好不要買入。

漲跌有兩種表示方法，有時證券公司里大盤顯示的是絕對數，即漲或跌了幾角幾分，一目瞭然。也有的證券公司里大盤上顯示的是相對數，即漲或跌了百分之幾。這樣當你要知道漲跌的實際數目時就要通過換算。

在公司分紅時要進行股權登記，因為登記日第二天再買股票就領不到紅利和紅股，也不能配股了，股價一般來說是要下跌的。所以第二天大盤上顯示的前收盤價就不再是前一天的實際收盤價，而是根據該成交價與分紅現金的數量、送配股的數量和配價的高低等結合起來算出來的。在顯示屏幕上如果是分紅利，就寫作 DR**。叫做除息；如果是送紅股或者配股，就寫作XR**，叫做除權；如果是分紅又配股，則寫作XD**，叫做除權除息。後面兩個字是公司名稱的縮寫，例如DR長虹。這一天就叫做該股的除權日或除息日（除權除息日）。

計算除息價的方法比較簡單，只要將前一天的收盤價減去分紅派息的數量就可以了。例如一隻股票前一天的收盤價是2.80元，分紅數量是每股5分錢，則除權價就是2.75元。計算除權價時如果是送紅股，就要將前一天的收盤價除以第二天的股數。例如一隻股票前一天的收盤價是3.90元，送股的比例舊10： 3，就要用3.90元除以1+3/10，也就是除權價為3.9/1.3=3.00元。配股時還要把配股時所花的錢加進去。例如一隻股票前一天的收盤價是 14元，配股比例是10：2，配股價是8元，則除權價為（14*10+8*2）/（10+2）=13元。

經過一天的交易，如果當收盤價的實際價格比算出來的來的價格高，就稱作填權，反之，如果實際收盤價比計算出來的價格低，就稱作貼權。這往往與當時的市場形勢有很大的關系，股價上升時容易填權，股價下跌時則容易貼權。在市場形勢好的時候人們往往願意買入即將配股分紅或剛剛除權的股，因為這時容易填權，也就是說，股價很容易在當天繼續上漲，雖然收盤時可能看上去股價比前一天低，而實際上股價卻是上漲了。