A. 一個證券投資學的題，求期望收益率和判斷是否買入股票的
1貝塔值為1的資產組合就是市場組合，所以市場組合的期望收益率就是12%;
2貝塔值為0的股票的期望收益率就是5%，貝塔值為0的股票表示該股票不隨市場組合波動，無市場風險，故期望收益率為5%
3、貝塔值為0.5的股票期望收益率為5%+0.5*（12%-5%）=8.5%
若現在買入該股票的實際收益率為（16.5+0.5）/15-1=13.3%>8.5%,所以應該買入
B. 資產組合的風險與收益分析
資產組合是資產持有者對其持有的各種股票、債券、現金以及不動產進行的適當搭配。資產組合的目的是通過對持有資產的合理搭配，使之既能保證一定水平的盈利，又可以把投資風險降到最低限度。在證券投資中，人們總是期望收益越高越好，但是由於每種證券都有風險，因此若只考慮追求收益，資產過分集中和單一，一旦出現什麼不測，遭受損失的程度就會很大。通過科學的分析和評估，將證券投資進行合理的搭配組合，就可以實現在收益最大的同時風險最小。
任何一種證券投資的收益都是不確定的，收益的不確定性存在於一切證券物之中。當金融投資組合中資產數目較大時，資產間的相互作用和相互影響是資組合的主要風險來源。在前面，隨著資產數目的增加。各資產本身風險狀況對組合風險的影響逐漸減少，以至最終消失，這就是所謂的非系統性風險。但是那些共同運動產生的風險並不能隨著資產數目的增加而消失，它是始終存在的，這就是系統性風險。所以，資產組合可以有效地減小風險和分散風險，但是不能完全消除風險。
大多數投資業內人士都會告訴你「不要把雞蛋放在一一個籃子里」，要通過廣泛投資，將資產分配在不同類型的投資工具上來分散風險。過度分散投資會讓你難以透徹了解和專注於你的投資。如果有人認為你應當將45%的資金放在股票上，30%的資金放在債券上，10%的資金放在外國股票上，10%的資金放在貨幣市場基金上，5%的資金放在黃金上，這對我來說就不算正確地分配資金。也許這樣更安全，但這樣降低了整體的收益率。你也許根本無需投資於任何債券、外國股票或黃金，在蕭條的時候，投資於債券的資金往往遭到損失，任何債券在通貨膨脹保值方面都表現很差。
要記住的是：在投資於金融資產時，不要一味地追求風險分散效應， 一定要 合理構造合適於你的金融資產組合，以便能在收益-定時可以將風險控制在 最小，而在風險一定時則力爭將收益做到最大。
C. 影響股市成交量的因素都有哪些，請用通俗的語言回答。
影響股市成交量的因素主要有以下五點：
經濟因素：經濟周期，國家的財政狀況，金融環境，國際收支狀況，行業經濟地位的變化，國家匯率的調整，都將影響股價的沉浮。
政治因素：國家的政策調整或改變，領導人更迭，國際政治頻仍，在國際舞台上扮演較為重要的國家政權轉移，國家間發生戰事，某些國家發生勞資糾紛甚至罷工風潮等都經常導致股價波動。
公司自身因素：股票自身價值是決定股價最基本的因素，而這主要取決於發行公司的經營業績、資信水平以及連帶而來的股息紅利派發狀況、發展前景、股票預期收益水平等。
行業因素：行業在國民經濟中地位的變更，行業的發展前景和發展潛力，新興行業引來的沖擊等，以及上市公司在行業中所處的位置，經營業績，經營狀況，資金組合的改變及領導層人事變動等都會影響相關股票的價格。
市場因素：投資者的動向，大戶的意向和操縱，公司間的合作或相互持股，信用交易和期貨交易的增減，投機者的套利行為，公司的增資方式和增資額度等，均可能對股價形成較大影響。
我們所說的股票成交量，它的含義就是買賣股票的成交數量，亦即當天成交的股票總手數（1手=100股）
總的來說，股票成交量能展現出個股或者大盤的活躍程度，可以幫助我們了解股票行情並挑選出不錯的股票、識別買入和賣出的時機。
看股票成交量的途徑都有哪些？有沒有具體的分析辦法？有沒有值得我們注意的地方呢？關於這幾個問題，我會在下面為大家一一回答。
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一、股票成交量怎麼看？有沒有具體的分析辦法？
股票成交量都是可以利用交易軟體查到的，准確的成交量一般是而通過實時買入賣出的數量來看的。或者看紅綠柱，柱體顏色可以直觀反映股票成交量：紅柱體代表買入﹥賣出；綠柱體代表買入﹤賣出。
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二、股票成交量大就一定好嗎？
股票成交量大並不能說明這只股票好，只能說買賣雙方對這支股票的價格有著完全不一致的想法。
像一些熱門股票，買的人認為價格會上漲，賣的人認為價格會下跌，雙方分歧很大，那成交量就會很高，反之成交量就很低。
研究股票的時候可以把股價趨勢放在一起：上漲趨勢，成交量仍然在不斷上漲，隨著價格不斷的抬升，分歧方面買賣雙方越來越猛烈，越來越多的人開始賣出股票這時候就需要小心追漲；下跌趨勢中，成交量萎縮，買賣雙方存在的分歧較小，未來有很大可能會持續下跌。
除了上文提到的，股票成交量還具有多種其他情況，受到字數限制，就不具體說了，大家可以點擊下方鏈接，輸入你中意的股票，就能免費獲得個股成交量分析報告：【免費】測一測你的股票當前估值位置？
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D. 量化投資
沒有你想的書
我多年來都有關注這方面的書 可是也沒有在國內找到
數量化投資是將投資理念及策略通過具體指標、參數的設計，體現到具體的模型中，讓模型對市場進行不帶任何情緒的跟蹤；相對於傳統投資方式來說，具有快速高效、客觀理性、收益與風險平衡和個股與組合平衡等四大特點。量化投資技術幾乎覆蓋了投資的全過程，包括估值與選股、資產配置與組合優化、訂單生成與交易執行、績效評估和風險管理等，在各個環節都有不同的方法及量化模型：
一、估值與選股
估值：對上市公司進行估值是公司基本面分析的重要方法，在「價值投資」的基本邏輯下，可以通過對公司的估值判斷二級市場股票價格的扭曲程度，繼而找出價值被低估或高估的股票，作為投資決策的參考。對上市公司的估值包括相對估值法和絕對估值法，相對估值法主要採用乘數方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；絕對估值法主要採用折現的方法，如公司自由現金流模型、股權自由現金流模型和股利折現模型等。相對估值法因簡單易懂，便於計算而被廣泛使用；絕對估值法因基礎數據缺乏及不符合模型要求的全流通假設而一直處於非主流地位。隨著全流通時代的到來和國內證券市場的快速發展，絕對估值法正逐漸受到重視。
選股：在當前品種繁多的資本市場中，從浩瀚復雜的數據背後選出適合自己投資風格的股票變得越加困難。在基本面研究的基礎上結合量化分析的手段就可以構建數量化選股策略，主流的選股方法如下：
資產配置方法與模型
資產配置類別 資產配置層次 資產配置方法 資產配置模型
戰略資產配置 全球資產配置 大類資產配置 行業風格配置 收益測度 風險測度 估計方法 馬克維茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 約束模型 Black-Litterman 模型
戰術資產配置 ( 動態資產配置 ) 周期判斷 風格判斷 時機判斷 行業輪動策略 風格輪動策略 Alpha 策略 投資組合保險策略
基本面選股：通過對上市公司財務指標的分析，找出影響股價的重要因子，如：與收益指標相關的盈利能力、與現金流指標相關的獲現能力、與負債率指標相關的償債能力、與凈資產指標相關的成長能力、與周轉率指標相關的資產管理能力等。然後通過建立股價與因子之間的關系模型得出對股票收益的預測。股價與因子的關系模型分為結構模型和統計模型兩類：結構模型給出股票的收益和因子之間的直觀表達，實用性較強，包括價值型(本傑明·格雷厄姆—防禦價值型、查爾斯·布蘭迪—價值型等)、成長型(德伍·切斯—大型成長動能、葛廉·畢克斯達夫—中大型成長股等)、價值成長型(沃倫·巴菲特—優質企業選擇法、彼得·林奇—GARP價值成長法等)三種選股方法；統計模型是用統計方法提取出近似線性無關的因子建立模型，這種建模方法因不需先驗知識且可以檢驗模型的有效性，被眾多經濟學家推崇，包括主成分法、極大似然法等。
多因素選股：通過尋找引起股價共同變動的因素，建立收益與聯動因素間線性相關關系的多因素模型。影響股價的共同因素包括宏觀因子、市場因子和統計因子(通過統計方法得到)三大類，通過逐步回歸和分層回歸的方法對三類因素進行選取，然後通過主成分分析選出解釋度較高的某幾個指標來反映原有的大部分信息。多因素模型對因子的選擇有很高的要求，因子的選擇可依賴統計方法、投資經驗或二者的結合，所選的因子要有統計意義上或市場意義上的顯著性，一般可從動量、波動性、成長性、規模、價值、活躍性及收益性等方面選擇指標來解釋股票的收益率。
動量、反向選股：動量選股策略是指分析股票在過去相對短期的表現，事先對股票收益和交易量設定條件，當條件滿足時買進或賣出股票的投資策略，該投資策略基於投資者對股票中期的反應不足和保守心理，在投資行為上表現為購買過去幾個月表現好的股票而賣出過去幾個月表現差的股票。反向選股策略則基於投資者的錨定和過度自信的心理特徵，認為投資者會對上市公司的業績狀況做出持續過度反應，形成對業績差的公司業績過分低估和業績的好公司業績過分高估的現象，這為投資者利用反向投資策略提供了套利機會，在投資行為上表現為買進過去表現差的股票而賣出過去表現好的股票。反向選股策略是行為金融學理論發展至今最為成熟，也是最受關注的策略之一。
二、資產配置
資產配置指資產類別選擇、投資組合中各類資產的配置比例以及對這些混合資產進行實時管理。資產配置一般包括兩大類別、三大層次，兩大類別為戰略資產配置和戰術/動態資產配置，三大層次為全球資產配置、大類資產配置和行業風格配置。資產配置的主要方法及模型如下：
戰略資產配置針對當前市場條件，在較長的時間周期內控制投資風險，使得長期風險調整後收益最大化。戰術資產配置通常在相對較短的時間周期內，針對某種具體的市場狀態制定最優配置策略，利用市場短期波動機會獲取超額收益。因此，戰術資產配置是在長期戰略配置的過程中針對市場變化制定的短期配置策略，二者相互補充。戰略資產配置為未來較長時間內的投資活動建立業務基準，戰術資產配置通過主動把握投資機會適當偏離戰略資產配置基準，獲取超額收益。
三、股價預測
股價的可預測性與有效市場假說密切相關。如果有效市場假說成立，股價就反映了所有相關的信息，價格變化服從隨機遊走，股價的預測就毫無意義，而我國的股市遠未達到有效市場階段，因此股價時間序列不是序列無關，而是序列相關的，即歷史數據對股價的形成起作用，因此可以通過對歷史信息的分析來預測股價。
主流的股價預測模型有灰色預測模型、神經網路預測模型和支持向量機預測模型(SVM)。灰色預測模型對股價的短期變化有很強的預測能力，近年發展起來的灰色預測模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陳代謝模型和灰色馬爾可夫模型。人工神經網路模型具有巨量並行性、存儲分布性、結構可變性、高度非線性和自組織性等特點，且可以逼近任何連續函數，目前在金融分析和預測方面已有廣泛的應用，效果較好。支持向量機模型在解決小樣本、非線性及高維模式識別問題中有許多優勢，且結構簡單，具有全局優化性和較好的泛化能力，比神經網路有更好的擬合度。
四、績效評估
作為集合投資、風險分散、專業化管理、變現性強等特點的投資產品，基金的業績雖然受到投資者的關注，但要對基金有一個全面的評價，則需要考量基金業績變動背後的形成原因、基金回報的來源等因素，績效評估能夠在這方面提供較好的視角與方法，風險調整收益、擇時/股能力、業績歸因分析、業績持續性及Fama的業績分解等指標和方法可從不同的角度對基金的績效進行評估。
績效評估模型 / 指標
績效評估准則
擇時 / 股能力
業績歸因分析
風險調整收益
業績持續性
Fama 業績分解
模型 / 指標
T-M 模型
H-M 模型
GII 模型
C-L 模型
資產配置收益
證券選擇收益
行業選擇收益
行業內個股選擇收益
RAROC
Sharp, Stutzer
Treynor, Jensen
, ,
雙向表分析
時間序列相關性
總風險收益
系統風險收益
分散化投資收益
五、基於行為金融學的投資策略
上世紀50～70年代，隨著馬科維茨組合理論、CAPM模型、MM定理及有效市場假說的提出，現代金融經濟學建立了一套成熟的理論體系，並且在學術界占據了主導地位，也被國際投資機構廣泛應用和推廣，但以上傳統經濟學的理論基石是理性人假設，在理性人假設下，市場是有效率的，但進入80年代以後，關於股票市場的一系列研究和實證發現了與理性人假設不符合的異常現象，如：日歷效應、股權溢價之謎、期權微笑、封閉式基金折溢價之謎、小盤股效應等。面對這些金融市場的異常現象，諸多研究學者從傳統金融理論的基本假設入手，放鬆關於投資者是完全理性的嚴格假設，吸收心理學的研究成果，研究股市投資者行為、價格形成機制與價格表現特徵，取得了一系列有影響的研究成果，形成了具有重要影響力的學術流派－行為金融學。
行為金融學是對傳統金融學理論的革命，也是對傳統投資實踐的挑戰。隨著行為金融理論的發展，理論界和投資界對行為金融理論和相關投資策略作了廣泛的宣傳和應用，好買認為，無論機構投資者還是個人投資者，了解行為金融學的指導意義在於：可以採取針對非理性市場行為的投資策略來實現投資目標。在大多數投資者認識到自己的錯誤以前，投資那些定價錯誤的股票，並在股價正確定位之後獲利。目前國際金融市場中比較常見且相對成熟的行為金融投資策略包括動量投資策略、反向投資策略、小盤股策略和時間分散化策略等。
六、程序化交易與演算法交易策略
根據NYSE的定義，程序化交易指任何含有15隻股票以上或單值為一百萬美元以上的交易。程序化交易強調訂單是如何生成的，即通過某種策略生成交易指令，以便實現某個特定的投資目標。程序化交易主要是大機構的工具，它們同時買進或賣出整個股票組合，而買進和賣出程序可以用來實現不同的目標，目前程序化交易策略主要包括數量化程序交易策略、動態對沖策略、指數套利策略、配對交易策略和久期平均策略等。
演算法交易，也稱自動交易、黑盒交易或無人值守交易，是使用計算機來確定訂單最佳的執行路徑、執行時間、執行價格及執行數量的交易方法，主要針對經紀商。演算法交易廣泛應用於對沖基金、企業年金、共同基金以及其他一些大型的機構投資者，他們使用演算法交易對大額訂單進行分拆，尋找最佳路由和最有利的執行價格，以降低市場的沖擊成本、提高執行效率和訂單執行的隱蔽性。任何投資策略都可以使用演算法交易進行訂單的執行，包括做市、場內價差交易、套利及趨勢跟隨交易。演算法交易在交易中的作用主要體現在智能路由、降低沖擊成本、提高執行效率、減少人力成本和增加投資組合收益等方面。主要的演算法包括：交易量加權平均價格演算法(VWAP)、保證成交量加權平均價格演算法(Guaranteed VWAP)、時間加權平均價格演算法(TWAP)、游擊戰演算法(Guerrilla)、狙擊手演算法(Sniper)、模式識別演算法(Pattern Recognition)等。
綜上所述，數量化投資技術貫穿基金的整個投資流程，從估值選股、資產配置到程序化交易與績效評估等。結合量化投資的特點及我國證券市場的現狀，好買認為量化投資技術在國內基金業中的應用將主要集中在量化選股、資產配置、績效評估與風險管理、行為金融等方面，而隨著包括基金在內的機構投資者佔比的不斷提高、衍生品工具的日漸豐富(股指期貨、融資融券等)以及量化投資技術的進步，基金管理人的投資策略將會越來越復雜，程序化交易(系統)也將有快速的發展。
E. capm中的組合分析 有1000000美元'要投資於一個包含股票A、B和無風險資產組合。你的目標是創造一個期望...
R＝Rf＋β×（Rm一Rf），由股票A的數據計算出股票市場平均收益Rm=20.33%,由股票B的數據計算出股票市場平均收益Rm=17%。。。。樓主是真心想請教問題，還是在坑爹啊？
F. 什麼是多樣化的股票資產組合
這個問題需要涉及到一個參數，也就是B（貝塔），這是單只股票收益與市場平均收益的協方差。B是一個大於等於0的數，當B大於0小於1的時候，表示股票的變動與市場的變動水平相反，等於1表示完全等於市場的變動，大於1時表示正相關且大於市場變動。具體來說是，當經濟在復甦時，大於1的股票走在市場前面，小於1的股票卻方向變動。但是當經濟衰退時，大於1的股票降得比市場更快，小於1的股票卻會上升。把你的股票資產多樣化就是說要把各種擁有不同B值的股票（小於1與大於1都有）組成一個籃子也就是portfolio,這樣就能最大程度的降低系統風險，也就是市場不可避免的風險，卻可以得到與原來相當的收益。