股票資金流模型演算法

❶ 股票資金模型統計余額是什麼謝謝

賬戶相關流入減流出後剩餘的資金量。

在市場中，經常存在交易性機會，這是指股價在短期內可能受到某些消息的影響，或者某些市場內在因素的改變從而產生劇烈波動帶來的價差投資機會。其中，一個典型的交易性策略就是資金流模型，該模型使用資金流流向來判斷股票在未來一段時間的漲跌情況，如果是資金流入的股票，則股價在未來一段時間將可能會上漲；如果是資金流出的股票，則股價在未來一段時間可能會下跌，那麼，根據資金流向就可以構建相應的投資策略。

❷ 有個股票資金流的問題，疑惑不解

投資者進行股票分析時經常使用的是三個基本指標，價格、成交量和時間。大部分投資者都會在以上三個指標的基礎上進行衍生、歸納，根據自己的性格和習慣和喜好，總結出適合自己的一套方法，加上對所投資企業的基本面和整個市場環境變化的分析，從而最終對一隻股票做出自己的投資評價。
但對大部分投資者來說，大多數時候，股價的漲跌規律超出了他們可以判斷、理解和把握的范圍。大盤指數漲了，為什麼我的股票還不漲？手裡的股票該持有到什麼時候？什麼時候進場才穩妥？如果沒有豐富的經驗和正確的投資理念，這些都是一個個誘人虧損的陷阱。
聰明的投資者們發明了各類分析方法，目的都是希望能盡力看清股價變動的本質，探求股價變動的內在動因，以期達到提前預判股價的走勢的目的。
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❸ 股票主力資金流的問題，如何看

注意價量配合即可，成交量是股價的支撐。
簡單來說就是上漲放量，下跌縮量。
主力資金不斷流入有幾種情況：
有短線長線之分 長線主力資金流入比較低調，
吸十放三， 在K線上往往形成平台或弧度較小的圓弧，
這種往往不容易察覺 即使察覺也難以把握其拉升時機，
而短線主力則在幾日內急拉，在K線上形成長陽或漲停板，
成交量上不斷放大，這種易於察覺， 但跟進頗難，
即使跟進，風險過大，不易把握賣點。
希望我的回答對你有幫助。

❹ 股票軟體的資金流向可靠嗎

股票軟體的資金流向可靠，其基本有2種演算法：
一是以買賣盤為依據。以買盤價成交所對應的資金算作流入資金，以賣盤價成交所對應的資金算作流出資金；兩者的差就是資金的凈流入(出)額。顯然，每筆交易都有買有賣，那麼，就以這一筆交易的買盤和賣盤掛出時間的先後決斷。比如買盤在先，那就是資金流入，反之則為流出。這是以投資者買賣股票時的心理為基礎，認為主動買者就是看多該只個股，其資金視為主動流入，反之，則視為主動流出。
二是以股價漲跌為依據。上漲時的成交額計為流入資金，下跌時的成交額計為流出資金，兩者的差就是資金的凈流入(出)額。具體說，這里的上漲和下跌是按當時盤面相對於前一分鍾來計算的，比如10:10這一分鍾相對於10:09那一分鍾是上漲的，那麼10:10這一分鍾的成交額就被記為流入資金，反之則被記為流出資金。這是以個股盤面表現為基礎，認為漲時的資金是看多該股的，視為主動流入，反之，則視為主動流出。

❺ 如何理解股市交易的資金流入流出

中國股票波動性的分解實證研究
宋逢明/李翰陽
【摘 要 題】證券市場
【正 文】
一、概述
在金融學領域中，波動特性一直是重要的研究內容。目前對中國股票市場波動性的研究，大多以滬市、深市兩市場指數為對象。得到的結論普遍認為中國股票市場存在較劇烈的波動，與西方尤其是美國較為發達的股票市場相比，中國股票市場的波動顯著大於它們的市場波動。但是分析中國市場的特性後，可以認為分解股票的總體波動性，在股票的市場風險和個別風險兩個層面上對中國股市的波動進行實證研究是具有一定意義的。
首先，市場中有大量的散戶投資者，而其中相當數量的散戶持有大量個股而非投資組合。盡管機構投資者逐漸成為市場的主導力量，但是散戶投資者及其投資總量仍在市場中佔有很大比例。根據markowitz（1952）的資產組合理論，這一類投資者不能夠做到分散化投資，對於他們來說企業個別波動的影響的程度決不亞於市場波動帶來的影響。其次，市場具有高度不完全性，缺乏完善的機制和足夠的金融工具。雖然傳統理論認為20至30隻股票的資產組合可以很好地實現風險的分散化從而消除這些股票的個別風險，但在中國市場中由於缺少做空機制和必要的金融工具，也不能全部做到風險的分散化，構成這一組合的股票的個別風險不可忽視。
除這些特點外，中國市場中的投資理念變化也強調了分解總體波動性的意義：近年來，中國市場中價值投資理念開始逐步被普遍採納，對於某些特定股票的重視被加深，而分散化的做法反而逐漸淡化，所以股票的個別風險情況就顯得尤為重要。還有，中國的市場中存在大量的投機者甚至是賭博者利用某一隻股票在市場中的定價偏差進行套利，此時他們就充分暴露在這一隻股票的個別風險之下，而不是市場的總體風險。而且市場中曾經有嚴重的炒作行為，這類行為也大大影響了股票的個別波動。
基於上述分析，可以認為對於股票的總體波動進行分解，分別對市場波動性和個別波動性進行實證研究是有重要實際意義的。但是，無論是國內還是國外，很少有研究者將總體波動性分解，並同時在不同層面（市場、公司）對波動性進行實證分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）發現，在美國股市中，盡管市場波動並未增加，但是在1962年到1997年間，個別公司的不確定性大大增強了。但是，目前對這一現象的解釋尚無定論。對於中國市場的情況，宋逢明和江婕（2003）得出的結論是1998年以後的中國股票市場的總體風險與s&p500成分股所代表的美國股市相當，但是中國股市中的系統風險一直高於美國市場。
下面我們將先介紹研究中採用的波動分解模型和波動度量的估計方法，然後著重分析不同波動成分的變化趨勢並對其成因進行簡單的分析。
二、波動性的分解模型和估計方法
1.波動性的分解模型
本文的研究中，將一隻股票的收益分解為兩部分：市場收益與個別收益。通過這種分解，我們可以構造衡量個股的兩種波動的度量，這兩種波動之和就是該股票收益的波動，所採用的方法優點在於無需計算股票間的協方差以及個股的β。
根據capm模型，我們可以得到一種個股收益波動的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{圖}[，it]）
其中r[，it]為個股的超額收益，r[，mt]為市場超額收益，且capm模型本身有r[，mt]與{圖}[，it]正交。但是這種分解的缺點是難以估計個股的β，且個股β是隨時間變化的。為解決這一問題，下面我們給出一種簡化的模型，該模型不需要個股β的信息。同時，該模型可以對個股收益的方差進行類似於（1）的分解。
首先，考慮如下不需要β的個股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]與ε[，it]不是正交的，因此在計算個股收益的方差時不能忽略協方差項。根據模型（2），個股收益的方差為：
附圖{圖}然而，這里的方差分解又一次引入了個股的β。
但是，對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均便消除了帶有個股β的協方差項：
（4）∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）=var（r[，mt]）+∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）=σ[2][，mt]+σ[2][，εt]
其中σ[2][，mt]=var（r[，mt]），σ[2][，εt]=∑[，i]ω[，it]var（ε[，it]）。根據這種分解方法，我們就可以利用模型（2）中的殘查項ε[，it]來構造一種不需要個股β的平均個別波動度量標准。加權平均波動∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解為隨機選取的個股的波動期望值（隨機抽取到股票i的概率等於其在市場中的權重ω[，it]）。
2.數據及波動性成分的估計
本文採用在上海證券交易所和深圳證券交易所交易的a股股票數據來估計基於模型（4）的個股超額收益分解所得到的等式（4）中的波動成分量。樣本期從1990年12月19日始，至2001年12月31日終。這一樣本期內，股票數量發生了巨大變化，從期初的8隻增加到期末的1133隻、股票的日交易數據共計1，311，427組。為了得到模型（2）中的個股超額收益（r[，it]）和市場超額收益（r[，mt]），採用的無風險收益是人民幣一年期定期存款利率。
為估計等式（4）中的兩種波動成分量，採用下列步驟。令s為計算收益的時間間隔，本文主要採用股票日收益數據進行估計。令t為計算波動的時間間隔，本文中t一般指月。在時間間隔t內的市場收益波動，以mkt[，t]表示，由下式計算：
附圖{圖}
其中μ[，mt]是時間間隔t內市場收益r[，ms]的均值。市場收益是利用時間間隔t內所有個股收益加權平均得到的，取每隻股票當月的流通市值占總流通市值的比例且不考慮現金紅利再投資情況作為該股票的權重。這樣就得到了股票第一部分波動，即市場波動的估計量。
對於股票第二部分波動，即個別因素造成的收益波動，首先要根據公式（4）計算個股超額收益與市場超額收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然後計算個股在時間間隔t內的波動：
附圖{圖}
如前所述，為了消除計算中的個股之間的協方差量，必須對整個市場內的所有個股收益的方差進行加權平均。由此得到了衡量各股票個別因素造成的平均波動的估計量，以firm[，t]表示：
附圖{圖}
經過上述步驟，就得到了衡量市場內個股的市場風險和個別風險的兩個估計量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波動性成分的趨勢分析
根據上述模型和估計方法，即可對中國市場的股票收益波動情況進行分解研究。首先按照前面的估計方法，估計出市場波動以及個別股票波動這兩部分波動量的大小，進行圖形分析。圖1（a）顯示了中國股市中市場波動成分隨時間變化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，並按照流通市值進行加權平均，從圖中可以初步看出市場波動成分有一定的下降趨勢，但是不夠明顯。
圖1（b）對圖1（a）中的數據進行滯後12階（即數據滯後一年）的簡單移動平均，進一步表明市場波動成分有下降的趨勢。1990年至1991年股票樣本數量及交易量太小，波動不明顯，但1992年初，市場波動值約在0.020到0.025之間，至2001年底樣本期末，市場波動值約為0.05。尤其是1994年中期過後，市場波動的下降趨勢更為明顯。
圖2（a）則顯示了中國股市中個別因素波動成分隨時間變化的情形，從圖中可以初步看出個別波動成分隨時間沒有明顯的趨勢。圖2（b）同樣是圖2（a）中數據進行滯後12階移動平均的結果。圖中有一定的趨勢，但是很不明顯。期初波動值約為0.020，至2001年底，波動值約為0.010。從整體上看，圖像較為平緩。
附圖{圖}
圖2 中國股票個別因素波動（firm[，t]）
從圖形分析中可以看出，中國股市的市場波動成分在樣本期內有較為明顯的下降趨勢，而個別因素的波動成分在樣本期內有下降，但是不明顯。而且兩列時序數據都有持續的波動，說明其變化趨勢有可能是隨機性的。因此，除了進行圖形分析，要確定兩種波動成分的時間序列數據是否有確定性趨勢，還是僅僅為隨機性趨勢，還需要進一步進行計量經濟學分析。

❻ 股市資金流入 資金流出怎樣計算

演算法：

價格角度：

通過價格變化反推資金流向。股價處於上升狀態時產生的成交額是推動股價上漲的力量，這部分成交額被定義為資金流入；

股價處於下跌狀態時產生的的成交額是推動股價下跌的力量，這部分成交額被定義為資金流出；

定義資金流向：

考察成交單的方向和大小來定義資金流向。根據滬深交易所提供的成交數據，如果單筆成交的成交價在現價之上，即主動性買盤，表明買方的意願更強烈，該筆成交定義為資金流入；

如果單筆成交的成交價在現價之下，即主動性賣盤，表明賣方的意願更強烈，該筆成交定義為資金流出。

(6)股票資金流模型演算法擴展閱讀

資金流向的作用：

資金流向能夠幫助投資者透過指數(價格)漲跌的迷霧看到其他人到底在干什麼。指數(價格)上漲一個點，可能是由1000萬資金推動的，也可能是由一億資金推動的，這兩種情況對投資者具有完全不同的指導意義。

一般情況下資金流向與指數漲跌幅走勢非常相近，但在以下兩種情況下，資金流向指標具有明顯的指導意義：

1、當天的資金流向與指數漲跌相反。比如該板塊全天總體來看指數是下跌的，但資金流向顯示全天資金凈流入為正。

2、當天的資金流向與指數漲跌幅在幅度上存在較大背離。比如全天指數漲幅較高，但實際資金凈流入量很小。

當資金流向與指數漲跌幅出現以上背離時，資金流向比指數漲跌幅更能反映市場實際狀況。

❼ 股票如何做資金流模型

在市場中，經常存在交易性機會，這是指股價在短期內可能受到某些消息的影響，或者某些市場內在因素的改變從而產生劇烈波動帶來的價差投資機會。其中，一個典型的交易性策略就是資金流模型，該模型使用資金流流向來判斷股票在未來一段時間的漲跌情況，如果是資金流入的股票，則股價在未來一段時間將可能會上漲；如果是資金流出的股票，則股價在未來一段時間可能會下跌，那麼，根據資金流向就可以構建相應的投資策略。
基本概念資金流是一種反映股票供求關系的指標。傳統的量價無法區分市場微觀結構中的流動性和私有信息對股價的影響，而根據委託測算的資金流，能夠有效地觀察微觀市場交易者的真實意圖及對股價造成的影響。資金流定義如下：證券價格在約定的時間段中處於上升狀態時產生的成交額是推動指數上漲的力量，這部分成交額被定義為資金流入；證券價格在約定的時間段中下跌時的成交額是推動指數下跌的力量，這部分成交額被定義為資金流出；若證券價格在約定的時間段前後沒有發生變化，則這段時間中的成交額不計入資金流量。策略模型1．逆向選擇理論在非強勢有效的A股市場，普遍存在信息不對稱的問題。機構投資者與散戶投資者在對同一信息的評估能力上存在差異。在大部分情況下，散戶投資者缺乏專業的投資能力和精力，那麼根據「搭便車」理論，希望藉助機構投資者對股價的判斷進行投資。一旦機構投資者率先對潛在市場信息做出反應，羊群效應的散戶投資者則追漲殺跌，往往導致在很多情況下市場對潛在信息反應過度。這樣根據逆向選擇理論，能夠准確評估信息價值的投資者便會對反應過度的股價做出交易，買入低估的、賣出高估的股票，從而糾正這種信息反應過度行為。根據市場對潛在信息反應過度的結論及市場投資者的行為特徵，可以採取逆向選擇模型理論來構建選股模型，即賣出前期資金流入、價格上漲的股票，買入前期資金流出、價格下跌的股票。按照這個思路，對一些指標參數進行回測分析，可以得到穩定的選股模型。2．策略模型根據資金流各種指標的特點，在選股模型中採用比較簡單的方法，即以指標排序打分的方式來篩選股票。首先通過對各個資金流指標進行排序打分，然後將股票對各個指標的得分進行求和，最後以總得分值大小來篩選股票，具體步驟如下：（1）確定待選股票池。在選擇組合構建時，剔除上市不滿一個月的股票，剔除調倉期漲跌停及停牌的股票，防止因漲/跌停無法交易。剔除信息含量小於10%的股票，因為這部分股票信號不明顯，無法取得有效信息。（2）構建股票組合。①指標打分：首先將待選股票池中的股票按照資金流指標進行排序，然後採用百分制整數打分法進行指標打分，即以股票在各個指標中所處位置的百分數作為股票對於該指標的得分，前1%得分為1，依次遞減，最後1%得分為100。②求和排序：將股票相對於各個指標的得分進行求和，將和值從小到大排序，進行分組比較；另外，選擇排名靠前的N只股票構建組合。③股票權重：採用等量權重。（3）組合定期調整，調整時間從1到3個月不等。持有到期後，利用更新後的指標數據重新確定待選股票池，重復步驟（2）打分求和過程，並將股票按照指標得分從小到大排序，將原來分組中跌出組合的股票剔除，調進新的股票，同時將新組合內樣本股的權重調整到相等。（4）統計檢驗。分別計算各組合的收益率情況，考察組合的效果。

❽ 股票資金流公式計算原理到底怎樣才算合理

你想知道的問題多少散戶挖空心思都想知道，包括付費大智慧L2裡面的相關統和龍虎看盤等，想想掌握了資金流向不就掌握了主力、機構的意圖了，這有可能嗎？
股票資金流公式計算原理其實程序設定很簡單的，是按前一日的交易總量進行對比的，股價漲就會顯示資金流入（拉高出貨一樣的），股價跌就會顯示資金流出（打壓吸籌也一樣），所以這個數據僅是個參考值，如果你能對機構資金流動的方向做出正確判斷，那麼主力不是就在你的掌控之下了？這是根本不可能的事；真是的資金流向只有滬深二市交易所的機構席位交易清單才能反應出來，但這個數據是及其保密的，通過付費能看到的機構交易的數據，通常都是三天前的了當天的數據散戶是絕對看不到的。