A. 怎樣通過查看數據辨別股票的好壞
要通過查看數據辨別股票的好壞可以參考下面的例子。
B. 巧用杠桿可以放大融資融券收益
巧用杠桿可以放大融資融券收益
簡單來說，融資是指投資者向券商繳納一定的保證金，能夠獲取超過保證金一定比例的資金，放大投資者持有的證券資產金額，到期後繳納一定的融資成本。
融券交易是指投資者交納一定的保證金，向證券公司借入一定數量的證券賣出，並在規定期限內買入證券歸還同時付息的交易行為。融券業務為投資者提供了一種在空頭市場獲取絕對收益的投資渠道，具體交易操作上一般有單邊做空和多空組合兩種方式。
“酒中鬧鬼”提供單邊做空機會
模式一：在空頭市場通過單邊做空來獲取收益。目前能夠進行融資融券交易的股票有278隻，以流動性好的大中盤股票為主，標的股范圍未來有可能進一步擴大，把代表中小盤的中證500指數成分股囊括在內。通過股價高位時向券商借券賣出，低位時買入還券的方式，投資者可以賺取股票價格下跌的收益，抓住一些特殊的市場事件性機會。
以最近受酒鬼酒塑化劑牽連的五糧液為例，如果在11月19日消息爆出當天向券商借入該券並以開盤價30.84元賣出，截至11月28日，五糧液收盤價為27.17元，那麼在不考慮融券交易杠桿的情況下，該筆交易的賬面收益為11.9%。券商融券業務採用的是和期貨類似的保證金交易方式，各家券商對質押品折算率和保證金比率設置不同，按海通的設置，投資者融券交易最高可獲得2.33倍杠桿，杠桿的使用可以進一步放大投資者的收益，但也要注意隨之放大的風險。
當然，除了在空頭市場中融券賣空資產來獲取收益外，遇到確定性較大的上漲品種，我們可以通過融資業務來放大杠桿獲取更高的收益。
而除去278隻股票，市場還有10隻ETF融資融券標的，它們分別是華夏上證50ETF、華安上證180ETF、易方達深證100ETF、華夏中小板ETF、華泰柏瑞紅利ETF、交易上證治理ETF、南方深成ETF、華泰柏瑞滬深300ETF和嘉實滬深300ETF、華夏恆生ETF。此外，融券做空交易可以在日內T+0完成，也就是說當天融券賣出某隻證券後，盤中就可買入還券，了結交易，賺取日內短線的空頭收益，而且不用繳納融券利息費用。
巧用多空組合賺取超額收益
模式二：投資者還可通過同時建立多頭頭寸和融券賣空部分資產，獲取多頭相對空頭的超額收益。當我們不清楚兩個股票或兩個股票組合未來是漲還是跌，但有較大把握確定其中一個會相對另一個表現更好(漲的多或跌的少)時，我們可以買入相對好的股票或組合同時融券做空相對差的股票或組合，賺取兩者間的價格差異。賺錢的關鍵是如何確定一隻股票在未來表現會相對另一隻要好。具體的方法有很多，這里簡單介紹一下我們海通金融工程部開發的兩種量化策略：
其一，配對交易(pairs trading)，該策略的基本原理是認為同行業主營業務相近的兩只股票，在無重大事件發生前提下，它們受到的宏觀、行業等基本面因素影響類似，股價應該不會出現太大偏離。當兩者價格由於市場因素影響出現短期偏離時，前期漲得慢的股票補漲、跌得慢的股票補跌的可能性較大，這時可以買入前期的相對弱勢股同時賣出相對強勢股，待兩者價差收窄時再平倉了結交易。
以兩只家電股美的電器和青島海爾2010年的股價變化為例，兩者走勢基本一致。黑色虛線是兩者間的價格相對強弱，即美的電器價格除以青島海爾價格，可以看到相對強弱曲線一致在均值附近上下波動，也就是說兩只股票在交替走強，但總體上偏離不大。為方便展示交易信號點，我們在兩張圖中對相對強弱曲線做了一定數學處理並放大得到價差曲線，結果顯示兩只股票間的交替走強之勢更加明顯。截至2010年3月18日，美的電器在過去半個月里股價走勢明顯強於青島海爾，圖形上的表現是價差持續走強，已與均值發生較大偏離。這時我們可以融券賣出前期強勢股美的電器，同時買入弱勢股青島海爾，待到2010年5月11日兩者價差收窄到均值附近時平倉，可以獲取7.2%的收益。價差向下大幅偏離時，情況類似。配對交易成功實施的前提是兩只股票價格間的“長期均衡”關系，但這種歷史上的均衡關系在未來不一定能維持，價差有可能單邊的走強或走弱，而不是像上圖所示那樣上下波動，從而造成交易虧損。根據我們海通金工開發的股票對量化篩選模型，配合一定的止損措施，配對交易的成功率能到達66%左右，從中位數看，策略能在三周左右時間內獲得1.2%的收益。
其二，多空策略，該策略首先通過歷史數據的相關性分析找到哪些因素對股價有顯著影響，這些影響因素可以分為三類：財務類、技術類和分析師預期類。確定影響因子後，我們會根據各個因子的數值大小對股票進行打分，繼而得到每個股票的綜合得分。從歷史回溯測試來看，綜合得分高的股票平均表現要好於得分低的股票。我們買入得分最高的30個股票同時融券賣出得分最低的30個股票來構建多空組合，每月調整一次，在扣除交易費用、融券利息後，該策略歷史回溯測試和樣本外跟蹤都表現出色(圖4)，選股原理見海通證券專題報告《滬深300ALPHA策略》中現貨組合的構建過程。
從本質上講，配對交易是尋找兩只基本面相似、股價走勢較為同步的股票，當短期價格走勢發生偏離時，構建組合，獲取兩者價格回到均衡狀態的收益。而多空策略，是尋找一部分看漲股票，同時在相似風格下再尋找一部分看跌的股票，構建組合，對沖系統性風險，獲取兩者的收益差。
融資融券四大瓶頸尚待突破
經過兩年多的實踐，國內融資融券業務取得了長足發展。2011年12月從業務試點轉成證券公司常規業務，目前參與券商已增至70多家，標的證券數量擴容後已達288隻，融資融券余額穩步攀升，轉融資業務試點業已啟動，轉融券業務也有望逐步開展，融資融券市場發展總體保持了平穩快速的良好勢頭。但也存在美中不足，市場規模滬多深少，融券業務佔比較小，交易杠桿偏低，融資融券成本偏高，融資融券余額相對於A股市場規模佔比較小。此外基金券商保險信託等機構投資者尚未真正參與證券出借和融資融券交易，融資融券對沖交易策略尚未廣泛應用。
截至2012年11月22日，滬深兩市融資融券余額為782.2億元，相對於業務試點首日的0.07億元，業務規模增長突飛猛進，其中滬市為536.3億元，佔比為68.6%，深市為245.9億元，佔比為31.4%。兩融業務格局中，融資余額佔比達97.3%，融券余額佔比僅為2.7%。相比全部A股高達15.3萬億的流通市值，融資融券余額佔比約為千分之五。
相比海外成熟市場，國內融資融券余額佔A股市場證券市值比重較小，融資融券交易額佔A股市場比重也存在提升空間，融券和融資業務結構佔比明顯失衡。就融資融券業務規模占該市場證券總市值比值而言，美國約為1.5%，日本約為0.9%。就融資融券交易額相對於股市佔比而言，日本約為15%，中國台灣約為30%，中國大陸約為9%。盡管海外市場融資業務總體規模高於融券業務，如日本融券余額與融資余額比值為1：2，但國內融券余額僅為融資余額的1：36。雖然海外成熟市場的發展歷經了幾十年的時間，國內時間尚短，但我們仍有必要解決制約融資融券業務快速發展的四大問題。
其一，融資融券標的證券種類及數量較偏少。目前A股市場上市交易的品種包括股票、ETF、LOF、封閉式基金、債券等，其中僅上市交易的股票近2500隻。雖然經過數次擴容，目前融資融券標的證券共288隻，其中包括滬市上證180指數成分股和5隻ETF、深市深100指數中的98隻成分股和5隻ETF，但與海外市場相比，標的證券數量偏少，例如日本和香港市場融資融券標的證券均超過千隻。
其二，融資融券交易的資金和證券來源受限。目前轉融資試點業務已開展，部分券商可以參與證券金融公司轉融資業務獲得一定資金，但多數券商僅能以自有資金作為客戶融資來源。而轉融券業務尚未推出，券商證券來源受到制約。當前融資融券交易中融券佔比顯著偏低的重要原因之一，就是可融證券種類偏少、數量不足，難以充分滿足投資者實際交易需求的現狀，當然市場階段、交易習慣、機構尚未參與等也是融券比例較低的原因。借鑒海外成熟市場經驗，盡早開通“轉融券”業務、並擴大“轉融通”業務券商范圍勢在必行。
其三，融資融券交易杠桿偏低，融資融券成本偏高。融資融券業務吸引投資者的一個重要方面就是交易杠桿。目前國內融資業務交易杠桿最高不超過2，在實踐中，在某些券商如抵押物的折算率偏低，則杠桿比例可能低於1。現階段融資融券成本為年化8.6%，對於實施對沖交易策略以獲得絕對收益的投資者，存在較高的成本拖累。借鑒海外市場發展，可以考慮在風險可控的前提下適當提高交易杠桿，降低融資融券成本，以促進國內融資融券市場發展和交易活躍度提升。
其四，融資融券業務仍未對主流機構投資者開放，目前以個人投資者為主。國內市場上的主流機構投資者並未獲准或實質參與融資融券交易，券商資管的實質性參與尚需過程。相對於海外市場機構廣泛參與度，國內融資融券市場投資者結構有待改善。只有機構投資者廣泛參與融資融券交易，才能充分發揮融資融券交易的制度優勢，提升A股市場的定價效率，開發運用多樣化的交易策略。
可以預見的是，伴隨兩融業務擴容與發展、轉融通深入推進、機構逐步參與，未來幾年國內融資融券業務在標的`證券數量、余額與結構、轉融通規模、機構出借與對沖策略等方面進一步快速發展，這將對A股市場投資理念與行為、定價與流動性、機構交易策略等產生更加深遠的影響。
融券交易及股指期貨作為兩種創新類投資工具，各有各的優缺點：股指期貨成交活躍，費用低廉，杠桿倍率高，但品種單一，風險相對較大;融券交易券種豐富，配套投資交易策略多樣，但目前整個市場的融券庫存有限，且融券利息較高(超過8%)。投資者應根據自己的資產配置情況、風險偏好來選擇合適的工具，加之以靈活的投資策略，以在熊市也獲得穩定的絕對收益。具體來看，融券交易有四大注意點。
其一，證金公司的轉融券業務尚未正式開展，投資者從券商手中借到的券大多是券商以自有資金購買的，數量和品種都有限。因而在實際交易中可能出現無券可借的情況，投資者必須根據券商手頭的融券庫存余額動態調整自己的交易策略。
其二，融券賣出交易只能採用限價指令，而且掛單價格不得低於該股票最新的市場成交價，因而投資者的融券賣出指令不一定能夠成交。
其三，融資融券採用保證金交易方式，保證金可以是現金，也可以是沖抵保證金的證券，沖抵時需要按證券的市值或凈值進行一定的折算。上證和深證的融資融券業務細則規定：上證180和深證100的指數成分股折算率最高不超過70%，其它A股股票折算率不超過65%，ST股票折算率為0;國債折算率最高不超過95%，其它品種不超過80%;ETF折算率最高不超過90%，其它基金品種不超過80%。券商在實際執行過程中，可能會預留一定的餘地，例如海通規定ETF的折算率最高為80%，大部分ETF的折算率為70%。另外，投資者在提交擔保品時(T日)，需要把普通證券賬戶里的相應證券劃轉到信用證券賬戶，T+1日方可進行融資融券交易，信用證券賬戶融券賣出得到的現金和融資買入券種不得再用來做擔保品抵押。
其四，融券交易指令成交後，券商會對投資者的信用交易賬戶做一個總體監控，用到的監控指標叫做“維持擔保比例”，它反映的是客戶擔保物價值與其融資融券債務間的比例。當賬戶的維持擔保比例低於130%時，券商會通知客戶在兩個交易日追加擔保品，使得賬戶的維持擔保比例不低於150%。投資者應時刻關注自己賬戶的資產變化，及時追加擔保品，避免被強行平倉。
巧用信用賬戶實戰收益最大化
實戰中我們往往會遇到市場盤整，整體機會有限，但個股結構性機會層出不窮，對於資金量較大的客戶而言，在震盪市中，往往會以國債等固定收益類產品為主要配置，但又鑒於固定收益率產品的流動性等因素，賣出原有配置買入個股並不現實。此時，可以結合融資融券來實現：投資者將資金賬戶中的國債等固定收益產品轉入信用賬戶(免費)，然後以信用賬戶中的國債為擔保品融資買入股票。這樣既可以享受原有固定收益產品的穩定現金流，又可以兼顧個股行情。
目前，一些資金量大的客戶往往會遇到以下問題，其大量持有一小盤股，但突然有一更好的投資機會出現，若在短時間內強行調倉換股，由於小盤股流通性較差，較高的沖擊成本會沖擊股價。此時，投資者可以將小盤股轉入信用賬戶，以信用賬戶中的小盤股為擔保品融資買入目標股票，逐步在信用賬戶中減持小盤股，如此既可以把握更好的機會，又可以規避短時內快速減持小盤股對於股價的沖擊。
個股(組合)對沖交易
對沖在成熟市場是個司空見慣的名詞，隨著融資融券余額不斷上升，A股理論上也已具備了組合對沖的可能。理論上很簡單，即做多相對市場具備超額收益高的股票，做空相對市場具備超額收益低的股票，從而令多頭股票和空頭股票的市值等比例配比。利用不同股票之間的相對的超額收益，來獲取與市場風險無關的絕對收益。
典型的案例是，某投資者看好民生銀行後期走勢強於其它大盤銀行股，該客戶認為民生銀行無論漲跌，都能跑贏工商銀行5%，但為了控制市場整體下跌，導致可能出現的虧損風險，可以採用“對沖市場風險的組合策略”。主要操作方法為：投入50萬資金買入民生銀行(600016)，同時融券賣出滬深300指數權重股工商銀行(601398)50萬元市值。最後無論指數上漲或下跌，客戶獲得的盈利就是“民生銀行”相對於“工商銀行”5%的漲幅。
個股(組合)套利交易
與對沖交易類似，套利策略是融券賣出相對高漲的股票，融資買入相對滯漲(或下跌)的股票，在價格回歸後，分別了結債務。
具體案例為：以2011年的高鐵事故為例，作為動車的製造廠商，中國南車(601766)自然難逃質疑。某投資者認為此次突發事件必然會引起中國南車的恐慌性下跌，同時對航空類個股而言，是短暫的利好刺激。於是，他在7月25日以9.70元融資買入中國國航10萬股，並以6.20元融券賣出中國南車15萬股。該事件屬於突發事件套利，故該投資者獲利後迅速了結，於7月26日以10.50元賣出中國國航，即賣券還款，以5.70元買入中國南車買券還券，了結了兩筆債務。總共盈利15.5萬元(不考慮交易成本)。
ETF多空配對交易
自從ETF作為融資融券的標的之後，利用不同ETF跟蹤品種的不同，也可以實現絕對收益，主要策略是買入(賣出)一個ETF品種的同時賣出(買入)另一個ETF進行配對交易，在有效控制風險的同時，獲取近似絕對收益 。
以去年下半年為例，某投資者認為去年下半年大盤整體趨勢下行，因中小板指數遠遠高於深圳100指數漲幅，並且年底開始，大盤股超跌反彈開始拉動指數上行，故該投資者選擇ETF指數工具多空配對交易策略進行投資，即買入深圳100ETF，融券賣出中小板ETF。
套保方式 普通賬戶 信用賬戶 融券費用 損益
持有股票 融券對沖
浦發銀行 虧損 盈利 10.2*100*11.1% 盈利/360
10萬元 30萬元 =0.3145萬元 19.6855萬元
大宗交易對沖風險
近兩年大宗交易交易量不斷上升，但市場低迷也會增加大宗交易接盤方的風險。由於大宗交易是在每日收盤後交易，買入的股份只能在第二天賣出，第二天股票走勢會有一定的不確定性。
而融資融券提供了一定的解決方案：其一，投資者可以在交易當天股價上升到心理價位時，在信用賬戶中通過融券拋出等量的該股，提前鎖定盈利，對沖股價下跌風險;其二，股票為融券標的，直接賣出該股票;若為非融券標的，可選擇與其相關性高的可賣空股票進行融券賣出;其三，該方法目前比較適用於大宗交易的投資者。
以浦發銀行為例，2011年6月27日，某投資者准備收盤後大宗交易以10元每股價格買入100萬股的浦發銀行，但他看跌指數。6月27日，浦發銀行盤中沖高至10.21元，投資者在信用賬戶內以10.2元價格融券賣出100萬股的浦發銀行。6月28日，浦發銀行盤中最低至9.86，該投資者在信用賬戶以9.9元買入浦發銀行100萬股歸還債務。同時，在普通賬戶以9.9元賣出100股萬浦發銀行。
利用日內T+0交易控制風險
由於A股市場單一賬戶無法實現T+0交易，但隨著融資融券的出現，投資者可以通過信用賬戶和資金賬戶，兩個不同賬戶間的運作，間接實現T+0。主要為融券賣出一隻股票，當日可通過買券還券或直接還券的方式償還借入的證券，實現當日回轉交易。
以中國遠洋為例，某客戶認為當天該股仍要下跌，於是開盤進行融券賣出(6.39元*10000=63900元)，盤中最低下跌至6.1元，某客戶通過買入中國遠洋10000股進行還券平倉(6.1元*10000股=61000元)，不但實現當日交易，且T+0操作不收取利息，賺取純利潤2900元。
;C. 兩次不同價格買入的股票,賣出時籌碼峰怎麼顯示
一、股票的的籌碼峰圖形怎麼從行情軟體里調出來？
進入K線圖，點籌碼（分時交易下方，有分時、財務、走勢、籌碼、判斷）
二、股票軟體中的籌碼峰值是如何計算出來的？
集中度a1:=cost(95);a2:=cost(5);集中度:(a1-a2)*100/(a1+a2);PARTLINE(集中度>ref(集中度,2),集中度)colorred;a3:=cost(85);a4:=cost(15);jzd2:(a3-a4)*100/(a3+a4);PARTLINE(jzd2>ref(jzd2,2),jzd2)colorred;成本集中度——它顯示在移動成本分布圖的下方，我們以90%的成本分布為例，介紹一下成本集中度。
在籌碼分布圖中，在去除了90%的，餘下的就是10%的籌碼，我們把這個10%的籌碼分成了兩個5%，一個5%是籌碼分布圖最上面的那部分，另一個5%是籌碼分布圖最下面的那部分。
對於這兩個5%，籌碼的位置就有兩個價位，一高一低，這兩個價位的差值與這兩個價位的和值的比值就是成本集中度。
簡單來說，如果高價位是A，低價位是B，那麼成本集中度就是（A-B）/（A+B）。
成本集中度是一個很重要的數值，這個數值理論上在0到100之間，成本集中度這個數值越小，表明這個股票的成本越集中，這個集中指的是持有這個股票的投資者不管是誰，持有者的股票成本相差不大；
反之，如果股票的成本集中度的度值越大，表明股票籌碼的成本越分散，這個分散，指的是各股票持有者手中的股票成本相差較大。
通常來說，股票的籌碼是經歷一個籌碼從分散到集中，再分散，然後再集中的過程： 這個股票90%的籌碼集中度連續小於10，說明籌碼集中。
（軟體中，對於集中度小於10的情況，會用藍色條加以提示）說到集中度，也請你自行看看火焰山移動成本分布的介紹，火焰山移動籌碼分布其實是反映了籌碼的沉澱狀況。
三、如何利用籌碼峰判斷股票買賣點，簡單一招不再被套
股票的買點：1、「三陰不吃一陽」就要買股票；
相反，「三陽不吃一陰」，要堅決賣出。
2、布林線口變化判斷漲跌（指標設置：20日布林線）當一波行情結束後，開口後的布林線會逐步收口。
而收口處，則往往是至關重要的一個變盤處。
一旦收口時K線先去碰下軌，後市上漲的概率大；
而一旦K線先去碰收口處的上軌，後市最多漲兩周後大跌也就即將來臨了。
3、用小時圖的KDJ和MACD捕捉買點：（1）KDJ指標在低位出現兩次金叉，個股將出現短線買入機會。
此時日線應為多頭排列，金叉時D值在50以下，且兩次金叉相隔時間較近，（2）MACD指標出現兩次金叉，也是個短線買點。
金叉最好發生在0軸附近，且兩次金叉相隔時間較近，（3）KDJ指標和MACD出現共振，同時出現金叉，也是一個較好的買點。
4、一招定乾坤法：上圖為K線圖形（以5日、10日、30日三條平均線為准），5日線向上交叉10日線，有30日均線支撐最好，升幅更高。
中圖為成交量的圖形（以5日平均量線、10日平均量線為准），5日均量線向上交叉10日均量線時。
下圖為MACD圖形（參數以12、26、9為准），當DIF向上交叉於MACD，第一根紅色柱狀線出現在0軸線上時。
5、在天量那天（或那周、那月）K線的收盤價和最高價處畫兩根平行線，若後市在這根線下運行，決不要輕舉妄動。
因為天量的風險極大，一定要等股指和股價有效突破該線數日或數周，經盤整在回調到該線時方可果斷介入。
股票的賣點：1、當天賣高價主要看威廉指標。
2、當RSI在進入70以上高值區後，出現短時微幅下跌，然後繼續上漲創新高，之後再微幅下跌，隨後再次創出新的高值（最高點可達90以上）。
3、不管大盤在低位高位，個股只要出現一式見分曉（當日MACD紅柱比前日縮短時，K線及成交量基本收陰且KDJ分時圖在相對高位）圖形時，就應該拋出1/2或1/3或清倉，這就是最佳賣點。
這些可以慢慢去領悟，新手在不熟悉操作前不防先去游俠股市模擬炒股的模擬盤去演練一下，從模擬中找些經驗，等有了好的效果再運用到實戰中，這樣可減少一些不必要的損失，也更穩妥些，希望可以幫助到您，祝投資愉快！
四、大智慧軟體怎麼才能調出籌碼峰
在k線圖 右下角有 籌 字 點一下就可以
五、如何看股票籌碼峰
直接在股票實時系統界面輸入OBV即可看到籌碼峰值,籌碼峰值最高點也是該行情的結束點,同時也是股票的階段最高價. 該指標通過統計成交量變動的趨勢來推測股價趨勢。
OBV以「N」字型為波動單位，並且由許許多多「N」型波構成了OBV的曲線圖，我們對一浪高於一浪的「N」型波，稱其為「上升潮」，至於上升潮中的下跌回落則稱為「跌潮」（DOWN FIELD）。
OBV線下降，股價上升，表示買盤無力為賣出信號，OBV線上升，股價下降時，表示有買盤逢低介入，為買進信號，當OBV橫向走平超過三個月時，需注意隨時有大行情出現。
六、怎麼看籌碼峰?
籌碼在低位堆積一般來說是機構建倉(當然也有散戶籌碼自己交換的),而拉升過後出現籌碼逐漸發散現象,,股價上移,而當股價上漲幅度較大過後逐漸出現在高位堆積,低位的籌碼消失了被拋掉了,那不排除是機構減倉出貨了,安全第一一般先選擇離場觀望.如果該股有題材支持,可以適當觀察一陣如果連續的震盪換籌,但是股價卻沒有殺跌的動作,那不排除機構是洗盤,只要後期的股價經過盤整再次走穩輕松穩健的突破前期高點,那之前的就能夠確定為洗盤,可以暫時持股觀望,而如果在股價上方堆積了大量的籌碼峰就要小心了,那一般是拋壓的源頭,股價如果連續反復的無法突破該籌碼峰處,安全第一可以考慮暫時出來迴避.防止股價突破不了再次下探尋求支撐,以上純屬個人觀點請謹慎採納朋友.
七、股票軟體里的「籌碼分布」如何顯示出來
在K線圖顯示的頁面的右下方就有。
系統根據不同換手率對應的成交均價得到相應籌碼市場成本，最新的成交額除以成交量就得到了對應成交均價，配合換手率就得到了籌碼分布，只要有行情，就不斷刷新籌碼分布。
籌碼分布圖中的形態分為密集形態與發散形態，當一隻股票在某一個價位上下停留的時間比較長，並形成了較大的成交量的時候，在這一價格區間會聚集所有的籌碼，形成一個山峰的形態。
其中圖中的籌碼顏色有三種，綠色、藍色和紅色，綠色表示該籌碼處於虧損狀態，藍色表示當日市場中所有籌碼的平均成本，紅色表示當前價位下處於贏利狀態的籌碼。
(3)兩只股票的價差實時數據顯示擴展閱讀：籌碼分布注意事項：1、獲利籌碼不斷增加，成交量的平均線走平，這類個股在介入之後會有不少的獲利空間。
2、成交量成圓弧底，籌碼逐步增加，這類個股往往是底部形成，後期上漲的概率比較大，可以果斷介入。
3、如果前期已經有很大的漲幅，在高位放出巨量，而籌碼峰沒有明顯變化，則此類個股不可操作。
4、主力之間的籌碼轉移，會發生在以下情況：主力從底部收集籌碼後把股價拉升到預想價位後派發，而其餘的主力認為該股票的基本面和估值仍然有題材和潛力可以挖掘，主動接盤。
參考資料來源：搜狗網路-股票軟體參考資料來源：搜狗網路-籌碼分布
八、通達信怎麼查看籌碼波峰
看股票籌碼的方法： 在分析技術分析界面，點擊右下角的一個「籌」字（籌就是看籌碼圖形的），這時右上方就會出來了如下的圖形：（000835）單就這一個圖形來說，它屬於單峰密集圖形（通常投資者喜歡把它反時針旋轉90度，看上去就像是一座山峰，而單峰也是因此而得名）下邊給你看一個多峰的圖形：000026（顧名思義，就是有很多山峰的意思）現在說說籌碼峰的形成，單峰的形成是在一個較長的時間段里，股票在一個較小的漲跌幅（振幅）范圍內運行的結果，而多峰的形成是拉升上漲而留下的痕跡。
最後提醒你一下，低位的單峰密集有機會，高位的單峰密集有風險，由於水平有限，分析比較粗淺，但希望我的回答能夠對你有所幫助！
九、如何利用籌碼密集峰識別強勢洗盤
股市的洗盤常常是主升浪的前奏。
洗盤的主要任務是清除跟風盤，使莊家輕裝上陣地進入拉升階段。
莊家在吸籌階段在計劃的目標區域開始吸籌，形成了特定價格區域的單峰密集。
但是這種極隱蔽的吸籌工作常常受到干擾，主要表現在二個方面：其一、在莊家的吸籌時涌進了大量的看好該股的跟風盤，他們的建倉幾乎與莊家為同一價格區，使莊家吃不飽；
其二、跟風盤在沒有明顯獲利或虧損的情況下，只會靜心等待座轎上行，莊家將成為轎夫。
洗盤的重要特徵就是成交量不斷減少。
如果是真實的下跌行情，那麼這種成交縮量，將使莊家更難於出局；
表現在成本分布上原單峰密集沒有被明顯消耗，下跌的底部沒有形成新的峰密集。
莊家要須利完成低位吸籌和拉升准務，有三條路線可供選擇：通過長期橫盤洗盤。
這是用時間作為代價，使失去耐心的投資者投降作罷。
向上拉升造成獲利回吐。
這是一種快速建倉的手法，通常是短線莊家所為，建倉速度快但代價較高。
向下回調洗盤。
這是莊家的苦肉計，因為向下洗盤意味著跌破莊家自已的建倉成本區，莊家也是被套者。
更何況其它人呢？苦肉計將造成恐懼心理，使意志不堅定的投資者被迫出局。
本技法莊家所用的洗盤手法正是第（3）種。
隨著股價的回升並突破原密集峰，莊家的洗盤用心，便一覽無遺了。
這些可以慢慢去領悟，炒股最重要的是掌握好一定的經驗，這樣才能作出准確的判斷，新手在把握不準的情況下不防用個牛股寶手機炒股去跟著裡面的牛人去操作，這樣要穩妥得多，願能幫助到您，祝投資愉快！
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怎樣看股票籌碼分布？
不是每一個看股軟體都有這個功能的。我用的廣發就有這個功能，直接在下面打開看詳情，籌碼成本裡面就可以看得到。
股票籌碼是怎麼分布的，如何看
怎麼看股票的籌碼：
通過炒股軟體，我們先打開日K線的頁面，然後在右邊找到股票的籌碼分布圖，點擊籌碼的字樣就可以看到了（需要先點擊進入日線的K線圖。）
籌碼分布圖里有什麼信息：
那麼這個圖表裡，我們能看到一些什麼東西？對照左邊的K線，大家應該很容易理解，紅色的部分比現在的股價要低（屬於有利潤的部分）而藍色的位置比股價要高（需要價格到達指定位置才能盈利）
綜合成本很重要：
除了一些紅色藍色的線以外，我們還可以看到這個股票這一些籌碼綜合的一個成本，你可以參考一下你買入的價格暫時是屬於高位還是低位的。
股票中的籌碼分布怎麼看
股票籌碼分布圖詳解 籌碼分布圖怎麼看
使用籌碼分布分析股票持倉成本以及股價變化情況必須要了解股票籌碼分布圖怎麼看，股票籌碼分布圖詳解有哪些內容，股票籌碼分布圖有什麼重要意義，通過實例圖解進行分析：
籌碼分布圖是對籌碼分布的比較直觀的顯示，是投資者進行技術分析的依據，由一一條自上而下自左而右的等間距的短線堆積而成的各種形態，其中短線的位置代表成本所處的價位，長度代表籌碼的相對比例，但是不同的股票軟體有不同的調出方法，其形態大多是如圖所示：
籌碼分布圖中有很多的看點，比如說籌碼的密集與發散，籌碼的顏色，成本，標注以及籌碼集中度，都可以通過股票籌碼分布圖詳解清楚。
籌碼分布圖中的形態分為密集形態與發散形態，當一隻股票在某一個價位上下停留的時間比較長，並形成了較大的成交量的時候，在這一價格區間會聚集所有的籌碼，形成一個「山峰」的形態，就稱為籌碼密集峰，具體的形態分析如圖，亞星化學(600319)在2010年4月1日時放量大漲，形成的籌碼密集形態，表明大多數的投資者的持股成本都是處於這一密集價格區間的。
當然與此相反的是，當一隻股票的籌碼沒有集中分布在一個價格區間內的時候，是相對平均的分布在不同的價格區間之中，就形成了籌碼分布的發散形態，這個時候投資者買入的籌碼分散在各自買入的價格區間之內。實例圖解如圖2011年11月11日的天房發展(600322)已經處於下跌的趨勢之中，其籌碼分散比較均勻。
其中圖中的籌碼顏色有三種，綠色、藍色和紅色，綠色表示該籌碼處於虧損狀態，藍色表示當日市場中所有籌碼的平均成本。紅色表示當前價位下處於贏利狀態的籌碼。
股市中的籌碼分布圖怎麼看
1.么是股票的籌碼分布
籌碼分布又稱成本分布，也就是股票流通盤在不同的價位各有多少數量的股票。
股票的成本分布可以這樣理解，如果聚齊全體流通盤的股東，大家按照買入成本把手中的股票放在相應的價位上，這樣股票就會堆積起來，某價位的股票多一些，就堆得高一些，反之，就矮一些。如果有人賣掉手中的股票，就將賣方的價位股票拿掉，而堆積在買方價位上。這樣我們就可以形象地看到市場交易中所發生的成本移動情況。由於股票的流通盤是固定的，1000萬的流通盤就有1000萬的流通籌碼，無論流通籌碼在市場中怎樣分布，其總量必然是固定的。所以把不同價位籌碼用一條條柱線來組成圖案，所有柱線加起來正好是100%的流通盤。
2.樣看籌碼分布圖
籌碼分布
在籌碼分布圖上，我們用一根根的柱線來代表股票的籌碼，其長短表示籌碼的數量，其所處的位置則表示持有這些籌碼所花費的成本。隨著每天交易的進行，一隻股票的籌碼也隨之流動。甲在低位持有的籌碼在一個較高的位置賣出，同時乙在此位置買入這些籌碼。反映在籌碼分布圖上，即低位的籌碼在減少，高位的籌碼在增加，在籌碼分布圖上形成一些高低錯落、稀疏相間的柱狀帶。由此可知在各價位有多少籌碼，占總流通盤的比例。
籌碼分布圖上表示深色(電腦中為藍色)的是虧損盤，淺色(電腦中為紅色)的是獲利盤，中間位置用白線標出。下面的信息區中指出目前有多大比例的持股者獲利、其持股成本是多少、各個比例的持股者集中在什麼價位。集中度是指在整個持股空間中所佔的比例。浮籌是指經常進行買賣的那部分股票，通常是指在股價上下10%的區間內最為活躍的那部分籌碼。而長期不進行買賣，流動性差的那部分股票稱之為死籌。穿透率則是股價的變動值和換手率之比，用來監控莊家的控股率。因為股價變動較大時，散戶往往會賣出手中的股票，而出現較大的換手率。而如果籌碼大都在莊家手中，即使股價發生很大的變化，換手率仍然可能很低。
3.型的成本分布形態
(1)單峰密集
移動成本分布所形成的一個獨立的密集峰形，在這個密集峰的上下幾乎沒有籌碼分布。它表明該股票的流通籌碼在某一特定的價格附近充分集中。根據股價所在的相對位置，單峰密集可分為低位單峰密集和高位單峰密集。
①低位單峰密集
低位單峰密集
長期橫盤整理是主力吸籌建倉的重要手法，也是單峰密集形成的主要原因。橫盤區域可以看成主力建倉的目標價位區，主力在此區域利用長時間的橫盤，將沒有耐心的跟風盤和短線客清出局，並利用上下震盪吸籌洗盤。單峰的密集程度越高，形成的時間越長，就意味著籌碼換手和主力吸籌越充分，其後的上攻行情的力度越大。
在實際操作中，要注意以下幾點：
a股價突破低位單峰密集價位必須有成交量的配合。
b股價突破後的回調往往在原低位單峰密集處價位獲得支撐，一旦投資者發現股價跌不下去，就可適量建倉。
c股價回調跌破低位單峰密集區價位要提防空頭陷阱。
②高位單峰密集
高位單峰密集
與低位密集峰相比，高位密集峰形成的時間相對較短，密集程度也相對較低。從莊家坐莊過程看，它可能是高位震盪洗盤的結果，亦可能是莊家出貨的徵兆。
在實際操作中應注意以下幾點：
a股價跌破高位單峰密集區價位，應以減倉操作為好。因為形成高位單峰密集的換手過程實質上就是莊家向散戶派發籌碼的過程，尤其當股價漲幅過大時。
b當股價向上突破時，防範風險是關鍵，應以短線的策略操盤，提防向上的假突破。
c形成高位密集峰的時間越長，峰位密集程度越高，幾乎可以肯定是莊家洗盤吸籌的結果。因為莊家震盪出貨一般用不了那麼長時間，而散戶的耐心和信心也是有限度的。
d前期高位單峰密集往往成為下一波行情的阻力位。
(2)雙峰密集
雙峰密集
由上密集峰和下密集峰構成，對股價運行有較強的支撐力和阻力。當股價運行至上密集峰處常常遇到解套壓力，受阻回落；當股價運行至下密集峰處常被吸收承接而反彈。因此可稱上密集峰為阻力峰，稱下密集峰為支撐峰。雙峰之間的峰谷常在長期橫盤整理中被填平，使雙峰密集變成單峰密集。
(3)多峰密集
多峰密集股票籌碼分布在兩個以上價位區域，分別形成了兩個以上的密集峰形；上方的密集峰稱為上密集峰，下方的稱為下密集峰，中間的稱為中密集峰；根據上下峰形成的時間次序可分為下跌多峰和上漲多峰。
(4)成本發散
成本發散
成本發散是籌碼在不同價格上的分布較均勻鬆散，主要原因是在上升和下跌中在許多不同價位都發生了相當程度的換手。
成本發散出現的情況相對較少，但一旦出現向下發散，就應特別注意，因為連續帶量下跌多數情況下意味著主力在不計成本地出貨。主力一旦出貨，再想有庄介入，不僅需要空間，也需要時間。因此遇到這種情況時，也不要輕易搶反彈，反而應借反彈逢高減磅。
在遇到成本發散時還應注意的是，成本發散是一種過渡性的狀態，隨時可以演變成密集峰，此時就應根據密集峰的特點及時做出應對。
總之，投資者在操作中，一方面要注意籌碼的分布情況，即籌碼在誰的手中，是散戶還是主力?另一方面還要注意在不同價位的籌碼集中程度。只有兩方面結合起來分析，投資者才能處於比較主動的位置籌碼分布：
"籌碼 分布"。它反映的是不同價位上投資者的持倉數量，在形態上像一個峰群組成的圖案，實際上這些山峰是由一條條自左向右的線堆積而成的，線越長表明該價位堆積的股票數量越多，也反映了在此位置的成本狀況和持倉量。
說明
◆籌碼分布：在圖二中設置火焰山的籌碼分布周期,會產生以指定周期天數顯示移動籌碼和平均成本的效果。
◆活躍度：在圖二中設置活躍度的籌碼分布周期,會產生以指定周期天數顯示移動籌碼和活躍度的效果。
◆籌碼流動過程：籌碼的形態特徵是股票成本結構的直觀反映。不同的形態具有不 同的形成機理和不同的實戰含義，在市場運行中基本表現為"發散-密集--再
發散-再密集-再發散"的循環過程。
籌碼形態形成意義與分布特徵
◆單峰密集：是移動成本分布所形成的一個獨立的密集峰形，在這個密集峰的上下幾乎沒有籌碼分布。它表明該股票的流通籌碼在某一特定的價格上下區域充分集中。根據股價所在的相對位置，單峰密集可分為低單集和高單峰密集.在單峰密集的區域，流通籌碼實現了充分換手，上方的籌碼割肉，在單峰密集區域被承接；下方的籌碼獲利回吐，在該區域內被消化。幾乎所有的籌碼在單峰密集區域內都實現了換手。低位單峰密集：幾乎所有牛市拉升前都出現了低位單峰密集形態，單不是低位單峰密集都在拉升；高位單峰密集：意味原來低位的獲利籌碼在高位回吐，在這時風險往往加大，因為主力出貨的後果不言自明。 ◆雙峰密集：是由上密集峰和下密集峰構成的，對股價的運行有較強的支撐力。當股價運行至上密集峰處常常遇到解套壓力，受阻回落；當股價運行至下密集峰處常被吸收承接而反彈。為此，也可將上密集峰稱為阻力峰，下密集峰稱為支撐峰。峰谷：雙峰之間稱為峰谷，它常常被填平，使雙峰變成單峰。上漲型雙峰：由於雙峰中上峰位阻力位，下峰位支撐位，股價通常在雙峰間上下震盪運行，最終將上下峰消耗掉，在原峰谷的位置形成單峰密集，這就意味著吸籌整理階段告一段落；下跌型雙峰：此時一般不會引發上攻行情。
◆多峰密集：股票籌碼分布在兩個或兩個以上價位區域，分別形成了兩個或兩個以上的密集峰形；上方的密集峰稱為上密集峰，下方的稱為下密集峰，中間的稱為中密集峰；根據上下峰形成的時間次序可分為下跌多峰和上漲多峰。下跌多峰：是股票下跌過程中由上密集峰下行，在下密集峰處獲得支撐形成下密集峰，而上密集峰仍然存在。下跌多峰中的上峰通常是主力派發區域，其峰密集是主力派發的結果，上峰籌碼主要是套牢盤。上漲多峰：是股票上漲過程中由下密集峰上行，在上密集峰處橫盤震盪形成一個以上的上密集峰。它通常出現在做莊周期跨度較大的股票中，該類股在長期上漲過程中作間息整理，形成多峰狀態。它表明主力仍沒有完成持倉籌碼的派發。
◆籌碼發散：籌碼分布呈不均勻鬆散的分布狀態。在一輪行情的拉升或下跌過程中由於股價的波動速度較快，使得持倉籌碼在每一個價位迅速分布；對於單交易日而言，其籌碼換手量增大，但整個價格波動區域呈現出籌碼分散的狀態。（該狀態只是一個過渡狀態）上漲發散：主力吸籌後形成低位籌碼密集，但主力拉升時往往需要激發市場熱情跟進以利於股價的抬升，這時籌碼向上發散，是助漲的。下跌發散：籌碼高位密集後，主力已經撤退，股價開始下跌，籌碼向下發散。 檢舉
求東方財富籌碼選股公式，選出籌碼分布集中度小於10%的選股公式
首先籌碼分析這個方法,各個軟體計算的公式是保密的,你要細心可以看看,每個軟體計算的結果都不一樣.
選股是根據scr籌碼集中度來選的,這個公式計算的結果和右側籌碼分析的集中度是有差異的.
籌碼分析你要自己設置一個參數,也就是按照百分之多少的成本來選,
系統默認的是90需要修改直接改公式的參數P1
既然是用系統自帶公式選股有兩種方式第一種,把公式改成條件選股,代碼如下,
P1:=90;
A:=P1+(100-P1)/2;
B:=(100-P1)/2;
CC:=COST(A);
DD:=COST(B);
XG:(CC-DD)/(CC+DD)*100/2<10;
第二種方法,直接選擇籌碼集中度公式,設置p1參數,設置scr小於10的條件,直接選股就可以了.
兩種方法結果是完全一樣的.
這本身就是系統自帶公式沒必要重新編輯公式,只接用系統自帶的就可以了.
通達信 籌碼選股公式
A1:=COST
D. 統計模型論文
在統計學中，統計模型是指當有些過程無法用理論分析 方法 導出其模型，但可通過試驗或直接由工業過程測定數據，經過數理統計法求得各變數之間的函數關系。下文是我為大家整理的關於統計模型論文的 範文 ，歡迎大家閱讀參考!
統計模型論文篇1統計套利模型的理論綜述與應用分析
【摘要】統計套利模型是基於數量經濟學和統計學建立起來的，在對歷史數據分析的基礎之上，估計相關變數的概率分布，並結合基本面數據對未來收益進行預測，發現套利機會進行交易。統計套利這種分析時間序列的統計學特性，使其具有很大的理論意義和實踐意義。在實踐方面廣泛應用於個對沖基金獲取收益，理論方面主要表現在資本有效性檢驗以及開放式基金評級，本文就統計套利的基本原理、交易策略、應用方向進行介紹。
【關鍵詞】統計套利 成對交易 應用分析
一、統計套利模型的原理簡介
統計套利模型是基於兩個或兩個以上具有較高相關性的股票或者其他證券，通過一定的方法驗證股價波動在一段時間內保持這種良好的相關性，那麼一旦兩者之間出現了背離的走勢，而且這種價格的背離在未來預計會得到糾正，從而可以產生套利機會。在統計套利實踐中，當兩者之間出現背離，那麼可以買進表現價格被低估的、賣出價格高估的股票，在未來兩者之間的價格背離得到糾正時，進行相反的平倉操作。統計套利原理得以實現的前提是均值回復，即存在均值區間(在實踐中一般表現為資產價格的時間序列是平穩的，且其序列圖波動在一定的范圍之內)，價格的背離是短期的，隨著實踐的推移，資產價格將會回復到它的均值區間。如果時間序列是平穩的，則可以構造統計套利交易的信號發現機制，該信號機制將會顯示是否資產價格已經偏離了長期均值從而存在套利的機會 在某種意義上存在著共同點的兩個證券(比如同行業的股票)， 其市場價格之間存在著良好的相關性，價格往往表現為同向變化，從而價格的差值或價格的比值往往圍繞著某一固定值進行波動。
二、統計套利模型交易策略與數據的處理
統計套利具 體操 作策略有很多，一般來說主要有成對/一籃子交易，多因素模型等，目前應用比較廣泛的策略主要是成對交易策略。成對策略，通常也叫利差交易，即通過對同一行業的或者股價具有長期穩定均衡關系的股票的一個多頭頭寸和一個空頭頭寸進行匹配，使交易者維持對市場的中性頭寸。這種策略比較適合主動管理的基金。
成對交易策略的實施主要有兩個步驟：一是對股票對的選取。海通證券分析師周健在絕對收益策略研究―統計套利一文中指出，應當結合基本面與行業進行選股，這樣才能保證策略收益，有效降低風險。比如銀行，房地產，煤電行業等。理論上可以通過統計學中的聚類分析方法進行分類，然後在進行協整檢驗，這樣的成功的幾率會大一些。第二是對股票價格序列自身及相互之間的相關性進行檢驗。目前常用的就是協整理論以及隨機遊走模型。
運用協整理論判定股票價格序列存在的相關性，需要首先對股票價格序列進行平穩性檢驗，常用的檢驗方法是圖示法和單位根檢驗法，圖示法即對所選各個時間序列變數及一階差分作時序圖，從圖中觀察變數的時序圖出現一定的趨勢冊可能是非平穩性序列，而經過一階差分後的時序圖表現出隨機性，則序列可能是平穩的。但是圖示法判斷序列是否存在具有很大的主觀性。理論上檢驗序列平穩性及階輸通過單位根檢驗來確定，單位根檢驗的方法很多，一般有DF，ADF檢驗和Phillips的非參數檢驗(PP檢驗)一般用的較多的方法是ADF檢驗。
檢驗後如果序列本身或者一階差分後是平穩的，我們就可以對不同的股票序列進行協整檢驗，協整檢驗的方法主要有EG兩步法，即首先對需要檢驗的變數進行普通的線性回歸，得到一階殘差，再對殘差序列進行單位根檢驗，如果存在單位根，那麼變數是不具有協整關系的，如果不存在單位根，則序列是平穩的。EG檢驗比較適合兩個序列之間的協整檢驗。除EG檢驗法之外，還有Johansen檢驗，Gregory hansan法，自回歸滯後模型法等。其中johansen檢驗比較適合三個以上序列之間協整關系的檢驗。通過協整檢驗，可以判定股票價格序列之間的相關性，從而進行成對交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高頻數據代替日交易數據進行套利，並同時比較了具有協整關系的股票對和沒有協整關系股票對進行套利的立即收益率，結果顯示，股票間價格協整關系越高，進行統計套利的機會越多，潛在收益率也越高。
根據隨機遊走模型我們可以檢驗股票價格波動是否具有“記憶性”，也就是說是否存在可預測的成分。一般可以分為兩種情況：短期可預測性分析及長期可預測性分析。在短期可預測性分析中，檢驗標准主要針對的是隨機遊走過程的第三種情況，即不相關增量的研究，可以採用的檢驗工具是自相關檢驗和方差比檢驗。在序列自相關檢驗中，常用到的統計量是自相關系數和鮑克斯-皮爾斯 Q統計量，當這兩個統計量在一定的置信度下，顯著大於其臨界水平時，說明該序列自相關，也就是存在一定的可預測性。方差比檢驗遵循的事實是：隨機遊走的股價對數收益的方差隨著時期線性增長，這些期間內增量是可以度量的。這樣，在k期內計算的收益方差應該近似等於k倍的單期收益的方差，如果股價的波動是隨機遊走的，則方差比接近於1;當存在正的自相關時，方差比大於1;當存在負的自相關是，方差比小於1。進行長期可預測性分析，由於時間跨度較大的時候，採用方差比進行檢驗的作用不是很明顯，所以可以採用R/S分析，用Hurst指數度量其長期可預測性，Hurst指數是通過下列方程的回歸系數估計得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重標極差，N為觀察次數，H為Hurst指數，C為常數。當H>0.5時說，說明這些股票可能具有長期記憶性，但是還不能判定這個序列是隨機遊走或者是具有持續性的分形時間序列，還需要對其進行顯著性檢驗。
無論是採用協整檢驗還是通過隨機遊走判斷，其目的都是要找到一種短期或者長期內的一種均衡關系，這樣我們的統計套利策略才能夠得到有效的實施。
進行統計套利的數據一般是採用交易日收盤價數據，但是最近研究發現，採用高頻數據(如5分鍾，10分鍾，15分鍾，20分鍾收盤價交易數據)市場中存在更多的統計套利機會。日交易數據我們選擇前復權收盤價，而且如果兩只股票價格價差比較大，需要先進性對數化處理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分別使用15分鍾收盤價，20分鍾收盤價，30分以及一個小時收盤價為樣本進行統計套利分析，結果顯示，使用高頻數據進行統計套利所取得收益更高。而且海通證券金融分析師在絕對收益策略系列研究中，用滬深300指數為樣本作為統計套利 配對 交易的標的股票池，使用高頻數據計算累計收益率比使用日交易數據高將近5個百分點。
三、統計套利模型的應用的拓展―檢驗資本市場的有效性
Fama(1969)提出的有效市場假說，其經濟含義是:市場能夠對信息作出迅速合理的反應,使得市場價格能夠充分反映所有可以獲得的信息,從而使資產的價格不可用當前的信息進行預測,以至於任何人都無法持續地獲得超額利潤.通過檢驗統計套利機會存在與否就可以驗證資本市場是有效的的，弱有效的，或者是無效的市場。徐玉蓮(2005)通過運用統計套利對中國資本市場效率進行實證研究，首先得出結論：統計套利機會的存在與資本市場效率是不相容的。以此為理論依據，對中國股票市場中的價格慣性、價格反轉及價值反轉投資策略是否存在統計套利機會進行檢驗，結果發現我國股票市場尚未達到弱有效性。吳振翔，陳敏(2007)曾經利用這種方法對我國A股市場的弱有效性加以檢驗，採用慣性和反轉兩種投資策略發現我國A股若有效性不成立。另外我國學者吳振翔，魏先華等通過對Hogan的統計套利模型進行修正，提出了基於統計套利模型對開放式基金評級的方法。
四、結論
統計套利模型的應用目前主要表現在兩個方面：1.作為一種有效的交易策略，進行套利。2.通過檢測統計套利機會的存在，驗證資本市場或者某個市場的有效性。由於統計套利策略的實施有賴於做空機制的建立，隨著我股指期貨和融資融券業務的推出和完善，相信在我國會有比較廣泛的應用與發展。
參考文獻
[1] A.N. Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.
[2]方昊.統計套利的理論模式及應用分析―基於中國封閉式基金市場的檢驗.統計與決策,2005,6月(下).
[3]馬理,盧燁婷.滬深 300 股指期貨期現套利的可行性研究―基於統計套利模型的實證.財貿研究,2011,1.
[4]吳橋林.基於滬深 300 股指期貨的套利策略研究[D].中國優秀碩士學位論文.2009.
[5]吳振翔,陳敏.中國股票市場弱有效性的統計套利檢驗[J].系統工程理論與實踐.2007,2月.
統計模型論文篇2關於半參統計模型的估計研究
【摘要】隨著數據模型技術的迅速發展，現有的數據模型已經無法滿足實踐中遇到的一些測量問題，嚴重的限制了現代科學技術在數據模型上應用和發展，所以基於這種背景之下，學者們針對數據模型測量實驗提出了新的理論和方法，並研製出了半參數模型數據應用。半參數模型數據是基於參數模型和非參數模型之上的一種新的測量數據模型，因此它具備參數模型和非參數模型很多共同點。本文將結合數據模型技術，對半參統計模型進行詳細的探究與討論。
【關鍵詞】半參數模型 完善誤差 測量值 縱向數據
本文以半參數模型為例，對參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容進行討論，並運用三次樣條函數插值法得出非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據下半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。另外，本文初步討論了平衡參數的選取問題，並充分說明了泛最小二乘估計方法以及相關結論，同時對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究。
一、概論
在日常生活當中，人們所採用的參數數據模型構造相對簡單，所以操作起來比較容易;但在測量數據的實際使用過程中存在著相關大的誤差，例如在測量相對微小的物體，或者是對動態物體進行測量時。而建立半參數數據模型可以很好的解決和緩解這一問題：它不但能夠消除或是降低測量中出現的誤差，同時也不會將無法實現參數化的系統誤差進行勾和。系統誤差非常影響觀測值的各種信息，如果能改善，就能使其實現更快、更及時、更准確的誤差識別和提取過程;這樣不僅可以提高參數估計的精確度，也對相關科學研究進行了有效補充。
舉例來說，在模擬算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用方面，體現了這種模型具有一定成功性及實用性;這主要是因為半參數數據模型同當前所使用的數據模型存在著一致性，可以很好的滿足現在的實際需要。而新建立的半參數模型以及它的參數部分和非參數部分的估計，也可以解決一些污染數據的估計問題。這種半參數模型，不僅研究了縱向數據下其自身的t型估計，同時對一些含光滑項的半參數數據模型進行了詳細的闡述。另外，基於對稱和不對稱這兩種情況，可以在一個線性約束條件下對參數估計以及假設進行檢驗，這主要是因為對觀測值產生影響的因素除了包含這個線性關系以外，還受到某種特定因素的干擾，所以不能將其歸入誤差行列。另外，基於自變數測量存在一定誤差，經常會導致在計算過程匯總，丟失很多重要信息。
二、半參數回歸模型及其估計方法
這種模型是由西方著名學者Stone在上世紀70年代所提出的，在80年代逐漸發展並成熟起來。目前，這種參數模型已經在醫學以及生物學還有經濟學等諸多領域中廣泛使用開來。
半參數回歸模型介於非參數回歸模型和參數回歸模型之間，其內容不僅囊括了線性部分，同時包含一些非參數部分，應該說這種模型成功的將兩者的優點結合在一起。這種模型所涉及到的參數部分，主要是函數關系，也就是我們常說的對變數所呈現出來的大勢走向進行有效把握和解釋;而非參數部分則主要是值函數關系中不明確的那一部分，換句話就是對變數進行局部調整。因此，該模型能夠很好的利用數據中所呈現出來的信息，這一點是參數回歸模型還有非參數歸回模型所無法比擬的優勢，所以說半參數模型往往擁有更強、更准確的解釋能力。
從其用途上來說，這種回歸模型是當前經常使用的一種統計模型。其形式為：
三、縱向數據、線性函數和光滑性函數的作用
縱向數據其優點就是可以提供許多條件，從而引起人們的高度重視。當前縱向數據例子也非常多。但從其本質上講，縱向數據其實是指對同一個個體，在不同時間以及不同地點之上，在重復觀察之下所得到一種序列數據。但由於個體間都存在著一定的差別，從而導致在對縱向數據進行求方差時會出現一定偏差。在對縱向數據進行觀察時，其觀察值是相對獨立的，因此其特點就是可以能夠將截然不同兩種數據和時間序列有效的結合在一起。即可以分析出來在個體上隨著時間變化而發生的趨勢，同時又能看出總體的變化形勢。在當前很多縱向數據的研究中，不僅保留了其優點，並在此基礎之上進行發展，實現了縱向數據中的局部線性擬合。這主要是人們希望可以建立輸出變數和協變數以及時間效應的關系。可由於時間效應相對比較復雜，所以很難進行參數化的建模。
另外，雖然線性模型的估計已經取得大量的成果，但半參數模型估計至今為止還是空白頁。線性模型的估計不僅僅是為了解決秩虧或病態的問題，還能在百病態的矩陣時，提供了處理線性、非線性及半參數模型等方法。首先，對觀測條件較為接近的兩個觀測數據作為對照，可以削弱非參數的影響。從而將半參數模型變成線性模型，然後，按線性模型處理，得到參數的估計。而多數的情況下其線性系數將隨著另一個變數而變化，但是這種線性系數隨著時間的變化而變化，根本求不出在同一個模型中，所有時間段上的樣本，亦很難使用一個或幾個實函數來進行相關描述。在對測量數據處理時，如果將它看作為隨機變數，往往只能達到估計的作用，要想在經典的線性模型中引入另一個變數的非線性函數，即模型中含有本質的非線性部分，就必須使用半參數線性模型。
另外就是指由各個部分組成的形態，研究對象是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，對應的定量參數是維數，分形上統計模型的研究是當前國際非線性研究的重大前沿課題之一。因此，第一種途徑是將非參數分量參數化的估計方法，也稱之為參數化估計法，是關於半參數模型的早期工作，就是對函數空間附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者認為半參數模型中的非參數分量也是非線性的，而且在大多數情形下所表現出來的往往是不光滑和不可微的。所以同樣的數據，同樣的檢驗方法，也可以使用立方光滑樣條函數來研究半參數模型。
四、線性模型的泛最小二乘法與最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出現於18世紀末期
在當時科學研究中常常提出這樣的問題：怎樣從多個未知參數觀測值集合中求出參數的最佳估值。盡管當時對於整體誤差的范數，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是當時使用最多的還是最小二乘法，其目的也就是為了估計參數。最小二乘法，在經過一段時間的研究和應用之後，逐步發展成為一整套比較完善的理論體系。現階段不僅可以清楚地知道數據所服從的模型，同時在縱向數據半參數建模中，輔助以迭代加權法。這對補償最小二乘法對非參數分量估計是非常有效，而且只要觀測值很精確，那麼該法對非參數分量估計更為可靠。例如在物理大地測量時，很早就使用用最小二乘配置法，並得到重力異常最佳估計值。不過在使用補償最小二乘法來研究重力異常時，我們還應在兼顧著整體誤差比較小的同時，考慮參數估計量的真實性。並在比較了迭代加權偏樣條的基礎上，研究最小二乘法在當前使用過程中存在的一些不足。應該說，該方法只強調了整體誤差要實現最小，而忽略了對參數分量估計時出現的誤差。所以在實際操作過程中，需要特別注意。
(二)半參模型在GPS定位中的應用和差分
半參模型在GPS相位觀測中，其系統誤差是影響高精度定位的主要因素，由於在解算之前模型存在一定誤差，所以需及時觀測誤差中的粗差。GPS使用中，通過廣播衛星來計算目標點在實際地理坐標系中具體坐標。這樣就可以在操作過程中，發現並恢復整周未知數，由於觀測值在衛星和觀測站之間，是通過求雙差來削弱或者是減少對衛星和接收機等系統誤差的影響，因此難於用參數表達。但是在平差計算中，差分法雖然可以將觀測方程的數目明顯減少，但由於種種原因，依然無法取得令人滿意的結果。但是如果選擇使用半參數模型中的參數來表達系統誤差，則能得到較好的效果。這主要是因為半參數模型是一種廣義的線性回歸模型，對於有著光滑項的半參數模型，在既定附加的條件之下，能夠提供一個線性函數的估計方法，從而將測值中的粗差消除掉。
另外這種方法除了在GPS測量中使用之外，還可應用於光波測距儀以及變形監測等一些參數模型當中。在重力測量中的應用在很多情形下，尤其是數學界的理論研究，我們總是假定S是隨機變數實際上，這種假設是合理的，近幾年，我們對這種線性模型的研究取得了一些不錯的成果，而且因其形式相對簡潔，又有較高適用性，所以這種模型在諸多領域中發揮著重要作用。
通過模擬的算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用，說明了該法的成功性及實用性，從理論上說明了流行的自然樣條估計方法，其實質是補償最小二乘方法的特例，在今後將會有廣闊的發展空間。另外 文章 中提到的分形理論的研究對象應是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，而且分形已經在斷裂力學、地震學等中有著廣泛的應用，因此應被推廣使用到研究半參數模型中來，不僅能夠更及時，更加准確的進行誤差的識別和提取，同時可以提高參數估計的精確度，是對當前半參數模型研究的有力補充。
五、 總結
文章所講的半參數模型包括了參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容，並且用了三次樣條函數插值法得到了非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據前提下，半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。同時介紹了最小二乘估計法。另外初步討論了平衡參數的選取問題，還充分說明了泛最小二乘估計方法以及有關結論。在對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究的基礎之上，為迭代法提供了詳細的理論說明，為實際應用提供了理論依據。
參考文獻
[1]胡宏昌.誤差為AR(1)情形的半參數回歸模型擬極大似然估計的存在性[J].湖北師范學院學報(自然科學版)，2009(03).
[2]錢偉民，李靜茹.縱向污染數據半參數回歸模型中的強相合估計[J].同濟大學學報(自然科學版)，2009(08).
[3]樊明智，王芬玲，郭輝.縱向數據半參數回歸模型的最小二乘局部線性估計[J].數理統計與管理，2009(02).
[4]崔恆建，王強.變系數結構關系EV模型的參數估計[J].北京師范大學學報(自然科學版).2005(06).
[5]錢偉民，柴根象.縱向數據混合效應模型的統計分析[J].數學年刊A輯(中文版).2009(04)
[6]孫孝前，尤進紅.縱向數據半參數建模中的迭代加權偏樣條最小二乘估計[J].中國科學(A輯：數學)，2009(05).
[7]張三國，陳希孺.EV多項式模型的估計[J].中國科學(A輯)，2009(10).
[8]任哲，陳明華.污染數據回歸分析中參數的最小一乘估計[J].應用概率統計，2009(03).
[9]張三國，陳希孺.有重復觀測時EV模型修正極大似然估計的相合性[J].中國科學(A輯).2009(06).
[10]崔恆建，李勇，秦懷振.非線性半參數EV四歸模型的估計理論[J].科學通報，2009(23).
[11]羅中明.響應變數隨機缺失下變系數模型的統計推斷[D].中南大學，2011.
[12]劉超男.兩參數指數威布爾分布的參數Bayes估計及可靠性分析[D].中南大學，2008.
[13]郭艷.湖南省稅收收入預測模型及其實證檢驗與經濟分析[D].中南大學，2009.
[14]桑紅芳.幾類分布的參數估計的損失函數和風險函數的Bayes推斷[D].中南大學，2009.
[15]朱琳.服從幾類可靠性分布的無失效數據的bayes分析[D].中南大學，2009.
[16]黃芙蓉.指數族非線性模型和具有AR(1)誤差線性模型的統計分析[D].南京理工大學，2009.
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