股票指標stdDev

㈠ 股票入門

【問題】：希望有人給我介紹一下股票的入門！詳細點！

【回答】：你好！非常願意幫助您首先您提出的一個問題包含了很多方面的知識，股票的良好操作同時做為經濟社會中的產物和商品具備投資性和投機性，同樣和任何商品一樣同樣在資本經濟社會存在任何商品的交易准則等要求比如供需要求比如生產鏈接鏈和產業階梯以及發展與儲蓄的要求。那麼首先要從基本概念什麼是股票談起當然這里不詳細闡明什麼是股票，這個問題你可以在「知道」里查找一下這點基礎並非可以忽略其實是做給知道也是給必須知道的一個基礎問題今天我這里首先把股票的性質重點說一下

【性質】股票持有者憑股票從股份公司取得的收入是股息。股息的發配取決於公司的股息政策，如果公司不發派股息，股東沒有獲得股息的權利。優先股股東可以獲得固定金額的股息，而普通股股東的股息是與公司的利潤相關的。普通股股東股息的發派在優先股股東之後，必須所有的優先股股東滿額獲得他們曾被承諾的股息之後，普通股股東才有權力發派股息。股票只是對一個股份公司擁有的實際資本的所有權證書，是參與公司決策和索取股息的憑證，不是實際資本，而只是間接地反映了實際資本運動的狀況，從而表現為一種虛擬資本。

股票至今已有將近似400年的歷史，它伴隨著股份公司的出現而出現。隨著企業經營規模擴大與資本需求不足要求一種方式來讓公司獲得大量的資本金。於是產生了以股份公司形態出現的，股東共同出資經營的企業組織。股份公司的變化和發展產生了股票形態的融資活動；股票融資的發展產生了股票交易的需求；股票的交易需求促成了股票市場的形成和發展；而股票市場的發展最終又促進了股票融資活動和股份公司的完善和發展。股票最早出現於資本主義國家。世界上最早的股份有限公司制度誕生於1602年在荷蘭成立的東印度公司。股份公司這種企業組織形態出現以後，很快為資本主義國家廣泛利用，成為資本主義國家企業組織的重要形式之一。伴隨著股份公司的誕生和發展，以股票形式集資入股的方式也得到發展，並且產生了買賣交易轉讓股票的需求。這樣，就帶動了股票市場的出現和形成，並促使股票市場完善和發展。1611年，東印度公司的股東們在阿姆斯特丹股票交易所就進行著股票交易，並且後來有了專門的經紀人撮合交易。阿姆斯特丹股票交易所形成了世界上第一個股票市場。目前，股份有限公司已經成為最基本的企業組織形式之一；股票已經成為大企業籌資的重要渠道和方式，亦是投資者投資的基本選擇方式；股票市場（包括股票的發行和交易）與債券市場成為證券市場的重要基本內容。

（1）股票是一種出資證明，當一個自然人或法人向股份有限公司參股投資時，便可獲得股票作為出資的憑證；

（2）股票的持有者憑借股票來證明自己的股東身份，參加股份公司的股東大會，對股份公司的經營發表意見；

（3）股票持有者憑借股票參加股份發行企業的利潤分配，也就是通常所說的分紅，以此獲得一定的經濟股票市場的影響作用

（二)股票市場的影響作用股份公司、股票和股票市場無疑對資本主義國家的企業的經濟發展起到了積極的作用。股份公司，股票和股票市場不是資本主義所特有的。我國是一個社會主義國家，在發展有計劃商品經濟的條件下，同樣可以利用股份公司的企業組織形式、股票籌資的方式和股票市場的調節機制，為發展社會主義的有計劃的商品經濟服務，它的積極做用是：

1.對國家經濟發展的作用

(1)可以廣泛地動員、積聚和集中社會的閑散資金，為國家經濟建設發展服務，擴大生產建設規模，推動經濟的發展，並收到「利用內資不借內債」的效果。

(2)可以充分發揮市場機制，打破條塊分割和地區封閉，促進資金的橫向融通和經濟的橫向聯系，提高資源配置的總體效益。

(3)可以為改革完善我國的企業組織形式探索一條新路子，有利於不斷完善我國的全民所有制企業、集體企業、個人企業、三資企業和股份制企業的組織形式，更好地發揮股份經濟在我國國民經濟中的地位和作用，促進我國經濟的發展。

(4)可以促進我國經濟體制改革的深化發展，特別是股份制改革的深入發展，有利於理順產權關系，使政府和企業能各就其位、各司其職、各用其權、各得其利。

(5)可以擴大我國利用外資的渠道和方式，增強對外的吸納能力，有利於更多地利用外資和提高利用外資的經濟效益，收到「用外資而不借外債」的效果。

經過對股票性質的初步了解，這里就清楚了股票的性質以及作用以及在經濟社會和資本經濟裡面所發展和起的性質作用是什麼從而可以更進一步了解宏觀經濟中股票在其中的階段性和周期性從而更主動更穩定的進行投資、投機

那麼根據您提出的問題從問題的性質您主要關心的是怎麼能夠快速的入門並且快速的掌握操作股票投資的要領從而謀取利潤，這里我要強調任何一門科學都沒有捷徑。本人只能通過一些初級階段的一些經驗讓您快速的初級的進行一般風險的抗風險迴避把握一般行情的掌握和投資，歸總了2個大方面1為技術方面2為宏觀經濟方面。但您要在以後的不斷學習中更深一層的去把握投資與資本經濟間的關系

【技術方面1-1】主要在股票中應用和最實用和容易掌握的技術分指標技術，K線技術、基本面技術、道氏理論、波段理論、等

1-2指標技術：%R、OBV、stdDev、kdj、macd、例MACD:平滑異同移動平均線()。是從雙移動平均線發展而來的，由快的移動平均線減去慢的移動平均線,MACD的意義和雙移動平均線基本相同,但閱讀起來更方便。

當MACD從負數轉向正數，是買的信號。當MACD從正數轉向負數，是賣的信號。當MACD以大角度變化，表示快的移動平均線和慢的移動平均線的差距非常迅速的拉開，代表了一個市場大趨勢的轉變。MACD是GeralAppel於1979年提出的，它是一項利用短期（常用為12日）移動平均線與長期（常用為26日）移動平均線之間的聚合與分離狀況，對買進、賣出時機作出研判的技術指標。

目前國際流行的也比較實用的指標為：Williams'percentRange，也就是威廉指數％R，威廉指數計算公式與強弱指數，隨機指數一樣，計算出的指數值在0至100之間波動，不同的是，威廉指數的值越小，市場的買氣越重，反之，其值越大，市場賣氣越濃。應用威廉指數時，一般採用以下幾點基本法則：

（1）當％R線達到80時，市場處於超賣狀況，股價走勢隨時可能見底。因此，80的橫線一般稱為買進線，投資者在此可以伺機買入；相反，當％R線達到20時，市場處於超買狀況，走勢可能即將見頂，20的橫線被稱為賣出線。

（2）當％R從超賣區向上爬升時，表示行情趨勢可能轉向，一般情況下，當％R突破50中軸線時，市場由弱市轉為強市，是買進的訊號；相反，當％R從超買區向下跌落，跌破50中軸線後，可確認強市轉弱，是賣出的訊號。

（3）由於股市氣勢的變化，超買後還可再超買，超賣後亦可再超賣，因此，當％R進入超買或超賣區，行情並非一定立刻轉勢。只有確認％R線明顯轉向，跌破賣出線或突破買進線，方為正確的買賣訊號。

（4）在使用威廉指數對行情進行研製時，最好能夠同時使用強弱指數配合驗證。同時，當％R線突破或跌穿50中軸線時，亦可用以確認強弱指數的訊號是否正確。因此，使用者如能正確應用威廉指數，發揮其與強弱指數在研製強弱市及超買超賣現象的互補功能，可得出對大勢走向較明確的判斷。

1-3K線技術：K線的實用性分單線表達和組合表達兩種方式，K線是按價格上揚和下跌來表達成圖形的模式表達基本分陽線、陽實體、陰線、陰實體、上引線、下引線為基礎從而伴隨價格上下浮動變化其形態，陽實體上部為收盤價，陰實體下部為收盤價格；十字型、T字型、實體等都代表一定意義，當T型出現在底部一般情況為多方佔有主動要求所以上漲要求較大，相反在頂部出現就是下跌要求較大，十字型為反轉信號、實體為運動增大量信號。十字與T字組合在底部必有大漲要求。

1-3波段技術：波段技術的基礎為53535-535，1上2下3上4下5頂-調整1.2.3後再進行12345.基礎重點為1：形態和2：53535-535。

1-4基本面技術：基本面的技術分很多種這里闡明簡單的三種即：頭肩底（底部出現為漲，突破頸線為爆發）、頭肩頂（一般在頂部為下跌）、上行收縮三角形（必下跌），正三角（價格突破上行就漲，下行突破就下跌，要領為6線3點）、喇叭口（上行喇叭放大必有大跌，下行放大必有大漲）、這么幾個基本面。

1-5均線技術：價格跟隨長均線由下向上突破漲相反則跌。等等。。。。。。

【2-1經濟學宏觀分析】首先不同與技術分析的是宏觀經濟分析主要是以經濟學為基礎的一門分析方法。分析要領為跟隨經濟發展規律以及規則周期和道德判斷大市掌握股票的走勢，實際上這個方法最有效果目前國內一般投資者注重技術分析其實宏觀經濟分析效果最大。這里簡單談一下產業鏈接，和國內的制度以及一些分析的簡單方法以及推薦您基本圖書下去後自己需要更多的學習為主。

首先我們必須知道的是所有的商品的價值和價格的關系都必須為基礎的交換為原則他們的原始基礎點為土地和勞動，也就是土地價值、價格，勞動價值、價格、以及土地服務、勞動服務完後才可以說貨幣等同交換同等價值的價格貨幣後再進行其他商品的價值和價格的交換原則。

商品的供需關系不是取決與商品自身的供需關系而是絕對取決與貨幣的供需關系和貨幣間的穩定關系。

只要以中央央行存在的體制目前的經濟調整結構本質是不會發展變化的。

產業鏈接的關系需要掌握，比如以消費麵包為主的消費他的上級鏈接為麵粉。而所有鏈接原始點只存在土地和勞動中。

還需要掌握的是市場道德，市場道德是隨資本經濟發展而隨動的而決不是絕對的而是相對的市場道德是國家和組織處於資本調控從而頒立的標准化或格式化或口頭化或其他格式准則化以各種媒體的方式出現而改變某周期內眾人的交易量的一種手段，比如糧食的出口在某階段是可以的而且是加優惠政策鼓勵出口，但在一段時間過後出口就是犯法涉及犯罪，兩者矛盾實際上設計了市場的道德性但是資本經濟中必然的准則。我們可以通過分析某某法案等等各種道德性從而分析和發現宏觀調控經濟中某階段的端倪，比如現在的內需等等等

那麼需要學習的很多這里不一一說明

【推薦】：《經濟發展理論》《就業、利息和貨幣通論》《馬克思經濟學》《專業投機理論》技術性書籍推舉：《股市趨勢技術分析》作者羅伯特D.愛德華茲、約翰邁吉、W.H.C.巴塞蒂。

【解釋人】：韓老西

【Bolg】:http://hi..com/18034160

【QQ】:18034160群：36279893

㈡ 股票上UPPR是什麼意思

UPPER壓力支撐類指標的特點主要是運用股票的收盤價、最高價、最低價等價格信息，各種計算方法，構建壓力和支撐兩條趨勢線。
一般情況下壓力線表示為UPPER，支撐線表示為LOWER，本文將採用這種表示方法。
這三個線其實是一個獨立的指標系統，統稱為「布林線指標」，MID是中軌，UPPER是上軌，LOWER是下軌。
拓展資料：
1、BOLL指標 是美國股市分析家約翰·布林根據統計學中的標准差原理設計出來的一種非常簡單實用的技術分析指標。
一般而言，股價的運動總是圍繞某一價值中樞（如均線、成本線等）在一定的范圍內變動，布林線指標正是在上述條件的基礎上，引進了「股價信道」的概念，其認為股價信道的寬窄隨著股價波動幅度的大小而變化，而且股價信道又具有變異性，它會隨著股價的變化而自動調整。
正是由於它具有靈活性、直觀性和趨勢性的特點，BOLL指標漸漸成為投資者廣為應用的市場上熱門指標。
2、在眾多技術分析指標中，BOLL指標屬於比較特殊的一類指標。絕大多數技術分析指標都是通過數量的方法構造出來的，它們本身不依賴趨勢分析和形態分析，而BOLL指標卻與股價的形態和趨勢有著密不可分的聯系。BOLL指標中的「股價信道」概念正是股價趨勢理論的直觀表現形式。
3、BOLL是利用「股價信道」來顯示股價的各種價位，當股價波動很小，處於盤整時，股價信道就會變窄，這可能預示著股價的波動處於暫時的平靜期；當股價波動超出狹窄的股價信道的上軌時，預示著股價的異常激烈的向上波動即將開始；當股價波動超出狹窄的股價信道的下軌時，同樣也預示著股價的異常激烈的向下波動將開始。

㈢ 做期貨的一般看什麼指標

傳你三個指標，是我期貨炒作的法寶，最重要的三個指標！
第一第二個指標RSI+SKD這兩個指標是最重要的，判斷價格走勢的法寶！
RSI>50為漲勢區，在這個區域，往上彈一點給價格很大的上漲力量，可能形成頂背離，就是價格越走越高，RSI形成一頂比一頂低的走勢，可能形成一-六重頂，這是我的經驗！
RSI<50為跌勢區，在這個區域，往下彈一點給價格很大的下跌力量，可能形成底背離，就是價格越走越低，RSI形成一底比一底低的走勢，可能形成一-六重底，這是我的經驗！
第二個指標SKD是KD指標優化的指標，博易大師有，D線可以預測RSI的走向，RSI形成金叉D線走出很陡的走勢上攻，是很好的買入信號，想判斷最低點，可以看RSI在跌勢區的哪個區域運行，一般剛進入最低區域不會創出最低價，一般是次幾重低的區域創出最低價，這個時候買入最好！反之K線也很重要，K線的走勢一般比較斷，最短只有兩個1 2個周期。RSI形成死叉D線走出很陡的走勢下跌，是很好的賣出信號，想判斷最高點，也是看RSI在漲勢區的哪個區域運行，一般剛進入最高區域是不會創出最高價，最高價一般在次數重最高區域創出，這是RSI的特性決定的！
第三個指標MACD，這個指標白黃線如果不是很陡走勢一般不大！這個指標會滯後而且經常糾纏在一起很多次，看你的經驗判斷了！
記住，價格走勢由RSI左右，SKD又能左右RSI的大概走勢！

㈣ 如何用quartz signal快速實現worldquant 101 alpha

優礦的500萬實盤在如火如荼地進行中，我們已經看到有礦友利用經典的機器學習演算法和新的Quartz Signal模塊對於優礦上現有因子的利用進行探索，但是對於大多數信號/因子研究者來說，尋找新的Alpha依然是其孜孜以求的目標。
如何去尋找新的Alpha因子的靈感成為擺在量化研究者面前無法迴避的問題。
我們注意到，Zura Kakushadze 等人最新發表的論文101 Formulaic Alpha(http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstra…) 里提到了很多基於價量數據構建的"Alpha"因子，為我們提供了很多新的靈感。
本文將先簡單介紹論文中提到的Alpha因子表達式語法以及含義，之後會介紹如何用Quartz Signal便捷地實現這些Alpha，最後會提供2個在論文中出現並且效果不錯的Alpha因子供大家參考。

Formulaic Alpha簡介
研讀過上文提到的論文，我們發現，論文中提到的Formulaic Alpha就是用一個表達式來表示一個Alpha因子：
· 寫出的表達式是在每一個調倉日對每一支股票按照該表達式進行計算
· 例如：1/close; 對universe中每一支股票，計算1/closePrice，然後此向量被標准化，即除以其數值的總和（所有數值相加的結果為 1）。這將為所有股票創建了一個基於「權重」的向量，每個權重代表投資組合中投資於該股票的資金比例
· 其支持的數據有：open(開盤價)/close(收盤價)/high(最高價)/low(最低價)/vwap(日內交易量加權價格)/returns(單日收益率)等等
我們認為這種Formulaic Alpha的表達形式有以下特點：
· 表達簡潔，但隱藏了太多細節，用戶無法看到具體的調倉信息
· 受限於表達式表達能力的不足，提供了豐富的內置函數，幫助用戶完成了cross-sectional信息的處理
內置函數
· 可分為橫截面函數和時間序列函數兩大類，其中時間序列函數名多為以ts_開頭
· 大部分函數命名方式較為直觀
· abs(x) log(x)分別表示x的絕對值和x的自然對數
· rank(x)表示某股票x值在橫截面上的升序排名序號，並將排名歸一到[0,1]的閉區間
· delay(x,d)表示x值在d天前的值
· delta(x,d)表示x值的最新值減去x值在d天前的值
· correlation(x,y,d) covariance(x,y,d)分別表示x和y在長度為d的時間窗口上的Pearson相關系數和協方差
· ts_min(x,d) ts_max(x,d) ts_argmax(x,d) ts_argmin(x,d) ts_rank(x) sum(x,d) stddev(x,d)等均可以通過函數名稱了解其作用
· 更多地函數解釋可以參考論文的附錄

Quartz Signal模塊簡介
正如API幫助文檔中提到的，Signal模塊是優礦為方便因子/信號研究者提供的工具，將用戶從與信號研究無關的數據獲取、下單邏輯中抽離出來，用戶可以將精力集中於按照自己的思路開發新的信號。
使用Signal自定義信號的通用實現過程如下：
def foo(data, dependencies=['PE&# 39;], max_window=4):
return data['PE&# 39;].mean()
# in initialize(account)
a = Signal("signal_a", foo)
account.signal_generator = SignalGenerator(a)
# in handle_data(account)
account.signal_result['signal_a']

我們可以將Quartz Signal的使用過程分為四個步驟：
定義實現信號邏輯的函數（在上例中即為foo函數）
在initialize函數中定義Signal，在實例化Signal類時將信號名字和描述函數作為參數傳入
在initialize函數中將需要使用的信號注冊到account.signal_generator中，可以注冊多個信號
在handle_data中通過account.signal_result獲取計算好的信號值

我們重點介紹一下用戶需要完成的信號描述函數：
信號描述函數實際上是用戶在每一個調倉日對於可以獲得數據的處理邏輯
信號描述函數名可以按照Python函數的命名規范任意定義，但其參數必須為一個非關鍵字參數data，兩個關鍵字參數dependencies和max_window
dependencies的參數格式必須為str構成的list，list的元素為該函數中需要使用的因子名稱，具體支持因子列表參考幫助文檔
max_window的參數格式為int，表示用戶希望用到過去max_window天的因子數據
data則是根據dependencies和max_window，Quartz Signal模塊幫助用戶取到的數據，其格式為一個dict，key為因子名稱，value為max_window*universe_length的Pandas DataFrame
信號描述函數的返回值必須為一個長度與data中每一元素列數相同的Pandas Series
如下圖所示：

上圖描述的就是data的結構，其中data只有一個元素，其key為"PE"，value就是上圖表格所示的Pandas DataFrame，具體地，其columns為universe的secID，其index為%Y%m%d格式的日期字元串

Quartz Signal v.s. Formulaic Alpha
由上述描述可見，使用Quartz Signal模塊可以便捷地實現Formulaic Alpha，同時相比Formulaic Alpha表達式有以下優勢：
更加直觀：
o用戶在預先定義信號描述函數時，就可以明晰地定義自己需要的因子數據和時間窗口
o用戶可以在Quartz框架中靈活定義自己的調倉頻率和下單邏輯，並可以直觀地看到每次調倉的股票列表
更加靈活：
oFormulaic Alpha限制了表達式的計算結果必須代表相應股票在投資組合中的權重，而Quartz Signal並沒有此限制，用戶可以在handle_data中按照自己的想法任意處理信號值
o信號描述函數的data是以Pandas DataFrame的格式傳入的，這樣用戶就可以在函數中同時看到橫截面數據和時間序列數據，為用戶提供了更多可能
更加強大：信號描述函數的data是以Pandas DataFrame的格式傳入的，Pandas豐富的內置函數可以幫助我們完成較復雜Formulaic Alpha表達式才能完成的任務（見最後一個示例）
更多數據：Quartz Signal不僅支持openPrice/closePrice/highPrice/lowPrice/turnoverVol等價量信息，還支持PE、RSI等更豐富的因子
下面我們就用Quartz Signal模塊實現了一個論文中提到的Formulaic Alpha:

用Quartz Signal實現一個Formulaic Alpha
以WebSim論文中alpha 53為例，其原始表達式為:
(−1∗delta((((close−low)−(high−close))/(close−low)),9))
化簡可得，((close - low) - (high - close)) / (close - low)的9日之前值-當前值
繼續化簡可得：(2∗close−low−high)/(close−low)

我們深入研究該因子可以發現：
(2∗close−low−high)/(close−low)=1−(high−close)/(close−low)
前面的常數1可以通過delta消掉，其實可以簡化為(high−close)/(close−low)的現值-9天之前的值
而(high−close)/(close−low)本身則代表了收盤價在日內波動中的位置，可以看做是買入意願的一種體現

我們強烈建議大家在實現這些Formulaic Alpha因子之前先花一些精力去理解其經濟含義，不僅可以加深對其原理的理解，在某些時候還可以簡化實現。
我們以論文中的Alpha 26為例，其原始表達式為：
−1∗ts_max(correlation(ts_rank(volume,5),ts_rank(high,5),5),3)
我們當然可以按照其原始表達式一步步地先對過去5天的成交量和最高價進行排名，再取相關系數；但是較熟悉Pandas DataFrame內置函數或者統計知識較豐富的研究者可以發現，correlation(ts_rank(volume,5),ts_rank(high,5),5) 其實就是在計算Spearman Rank Correlation Coefficient，使用DataFrame內置的corr(method="spearman")函數就可以完成計算，可以大大提高開發效率。

在我們的模擬的過程中發現，如果按照原公式進行計算，無論是long還是short的結果都跑不贏大盤，同時對於成交量和最高價相關性較高的股票將會是市場追逐的熱點股票，應該分配更大的權重。
所以在上述代碼中我們將原Formulaic Alpha前面的負號去掉。

當然，對於論文中出現的某些因子可能較難於理解其經濟學意義，我們鼓勵大家用Quartz Signal將其實現之後發到社區上與大家一起討論。
對於Quartz Signal模塊有哪些不盡如人意的地方也可以反饋給我們，幫助我們持續改進。