两个变量无关但数据有关的股票

㈠ 请EXCEL高手解决表格变量问题，关于股票交易的某个时间点的持股数量问题：

这个和输入数据有关，

理论上，在右边设置公式可以搞定。

㈡ 什么是个股自变量这个数据有什么用途

在经济模型中，内生变量是指由模型确定的变量。外生变量是指由模型以外的因素确定的已知变量，这些因素是建立模型的外部条件。内生变量，又称因变量，是指经济机制中由纯经济因素决定的变量。内生变量是一个理论上需要解释的变量，由模型本身决定。

考虑哪些政策潜在地引用内生和外生属性。对于那些回测结果较好的策略，我们应该分析其内部逻辑，看看它们是外生的、内生的属性还是数据过拟合？所有的技术指标，无论是超卖还是超买，还是金叉，都会逐一分析个股，你会发现成功率和利润都很高的个股。对于此类股票，我们可以分析其内生和外生属性，指导策略的优化。

㈢ 如何计算两个股票的相关系数(correlation）（急）

计算公式为相关系数=协方差/两个项目标准差之积。
相关系数：度量两个随机变量间关联程度的量。相关系数的取值范围为(-1，+1)。当相关系数小于0时，称为负相关；大于0时，称为正相关；等于0时，称为零相关。
拓展资料：
1.协方差：如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值，另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值。 如果两个变量的变化趋势相反，即其中一个大于自身的期望值，另外一个却小于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是负值。
2.标准差（Standard Deviation） ：标准差也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的，标准差未必相同。 格雷厄姆在1949年的着作《聪明的投资者》里说过：“经验表明在大多事例中，安全依赖于收益能力，如果收益能力不充分的话，资产就会丧失大部分的名誉(或帐面)价值。”
3.相关系数是反映两种证券之间相关性的统计方法。换句话说，这个统计告诉我们一个证券与另一个证券有多密切相关。当两种证券向上或向下同向移动时，相关系数为正。当两种证券向相反方向移动时，相关系数为负。确定两种证券之间的关系对分析跨市场关系，行业/股票关系以及行业/市场关系很有用。该指标还可以帮助投资者通过识别与股市低或负相关的证券进行多样化。 解释 相关系数在-1和+1之间振荡。这不是一个动量振荡器。
4.相反，它从正相关周期移动到周期负相关。+1被认为是完美的正相关，这是罕见的。0到+1之间的任何值表示两个证券向相同的方向移动。正相关的程度可能随时间而变化。石油股和石油大部分时间呈正相关。下面的例子显示了一只石油股股价和石油价格的关系。不出所料，20日相关系数仍然大幅上涨，经常上探+75。这两种证券之间显然存在着积极的关系。一般来说，任何超过0.50的数据都表现出强烈的正相关。

㈣ 两个随机变量完全无关与相关系数为0是等价的吗以及相关系数为0是否意味着不相关求权威答案

随机变量不相关，相关系数为0，相关系数为0，则随机变量不相关。

当r=0时，说明x和y两个变量之间无直线关系。b必要非充分。

∵cov（U，V）=E（U-EU）（V-EV）=E（X-Y-E（X-Y））E（X+Y-E（X+Y））

=E（X-EX-Y+EY）E（X-EX+Y-EY）=E（X-EX）2-E（Y-EY）2=DX-DY

由于X和Y是同分布的，故：DX=DY

∴cov（U，V）=0，

即U与V的相关系数为0，而两个随机变量相关系数为0，并不能推出这两个随机变量是独立的。

(4)两个变量无关但数据有关的股票扩展阅读：

随机变量在不同的条件下由于偶然因素影响，可能取各种不同的值，故其具有不确定性和随机性，但这些取值落在某个范围的概率是一定的，此种变量称为随机变量。随机变量可以是离散型的，也可以是连续型的。

如分析测试中的测定值就是一个以概率取值的随机变量，被测定量的取值可能在某一范围内随机变化，具体取什么值在测定之前是无法确定的，但测定的结果是确定的，多次重复测定所得到的测定值具有统计规律性。随机变量与模糊变量的不确定性的本质差别在于，后者的测定结果仍具有不确定性，即模糊性。

㈤ 请教大家：分析一只股票基本面情况，主要是看那些数据

投资想获得更高的胜率，当然必须要分析一下市场环境和买入标，可是我却发现，非常多伙伴都不会基本面分析，感觉基本面分析学起来太困难没有学习的兴趣。其实一点也不难，今天学姐就让大家对于如何进行基本面分析有个基本的了解，这样抓住牛股的距离就没有那么远了。开始之前，不妨先领一波福利--机构精选的牛股榜单新鲜出炉，走过路过可别错过：【绝密】机构推荐的牛股名单泄露，限时速领！！！
一、 简单介绍
1、 基本面分析是研究影响股价因素的方法
根据教科书说的，在进行基本面分析的时候主导我们研究方向的是影响证券价格变动的敏感因素，分析研究证券市场的价格变动的一般规律，为投资者提供正确科学的分析方法。更简单一些来说，有很多因素是能影响股票价格的，而这些影响因素的剖析，就相当于基本面分析。
2、 基本面分析包括3个方面
那我们研究的因素到底有哪些呢？可以从这3点入手，即宏观经济分析、行业分析和公司分析。有些朋友看见这三个因素就不知所措了，仿佛要学习全部的经济学课程之后才有资格分析！不要慌张，学姐教大家如何从实战的角度来分析。
二、 如何进行基本面分析
1、 宏观经济主要看政策和指标
我们也明白，宏观经济会影响到整个股市的行情好与坏，像经济政策（货币政策、财政政策、税收政策、产业政策等等）和经济指标（国内生产总值、失业率、通胀率、利率、汇率等等）对股票市场的影响都是巨大的。但在实际的过中，普遍都不会选择十全十美，否则容易因为小的利益而失去了更重要的东西，要重点关注核心变量，如一些反应市场流动性的宏观指标，是可以关注的，例如货币政策和财政政策（是否降息、降准以维持宽松）、汇率（是否提高以吸引外资进场）。因为针对短期来说，价格有所波动，更多的都会是供求关系所来决定，所以若是市场有更低利率的出现，更为宽绰的货币政策的时候，市场流动性也是更为宽裕，买方这一边的力量更加强大，这样一来也使得股价上行。可看看2021年的美股，在2021年疫情肆虐的情况下美股却一直在水涨船高，出现这一问题主要是由于美国持续实行宽松的政策

2、 公司分析主要看行业、财务和产品
再好的行情，也会有跌跌不休的公司，公司基本面大概率是有问题的。所处行业是最先要清楚的，因为公司居于行业之下，行业不景气公司自然很难发展，产业趋势向上的行业，其中的企业盈利空间自然就更多。行业的未来发展情况，比如这个行业整体只有十几亿的规模，连一家上市公司都不如，自然就不值得我们关注了；还可以看行业所处的生命周期是怎么样的，有的行业已步入成熟期或衰退期，举个典型例子就是钢铁煤炭等；还有就是看行业是否有相关政策方面的支持，政策支持的行业，发展前景是更加美好的。今年各大券商对于各行业的研究报告已经出炉，感兴趣可以点击领取：最新行业研报免费分享
定下一个好的行业之后，接下来就是对行业下的公司进行选择，现在就从两个方向去分析：
财务报表：了解公司的财务状况、获利能力、偿债能力、资金来源和资金使用状况，主要跟踪的财务数据有营业收入、净利润、现金流、毛利率、资产负债率、应收款、预收款、净资产收益率等。
产品与市场：前者主要分析公司的品牌、产品质量、产品的销售量和生命周期；后者主要分析产品的市场覆盖率、市场占有率以及市场竞争能力。
三、基本面分析的优劣势
介绍到这了，朋友们应该是弄明白了基本面分析的优势，这是一套秉持自上而下的系统的分析方法，第一步是宏观，第二步是中观，第三步是微观，可以帮我们捋一捋当前的市场环境，并能让真正有价值的公司被我们发现。但不论是何种分析方法，有优秀的一面，劣势也是一定会具有的。基本面分析的劣势也是很容易就可以发现的，虽然学姐已经尽力为大家简化分析内容，但是想要真正的入门了解，还需要一定的基础。在基本层面上来分析的话，是没有办法及时反映短期价格的过渡波动，因为从短期来讲，价格可能还受投资者交易情绪等影响，利用基本面分析，根本无法了解这些情况。可能对于小白来说，还是很难判断出股票的好坏，不过没关系，我特地给大家准备了诊股方法，哪怕你是投资小白，也能立刻知道一只股票的好与坏：【免费】测一测你的股票当前估值位置？

应答时间：2021-08-26，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看

㈥ 数学，为什么在假设两个变量无关时，在犯错误的概率不超过0.025，会认为两个变量有关。。。很急

看下课本就懂了。这个就是个概念问题，还有统计学上的数据。

㈦ 股票 和数据 有什么关系

没关系？ 财报决定股票市价，股票市价是财报的预期！

㈧ 我用spss找的数据没有线性相关性 自变量每股收益，股净资产 应变量股价 请问怎样可以确定他们函数关系

如果只是简单的线性关系，那么人人都可以通过这个赚钱啦，没那么简单的。就是说这些数据不一定是有函数关系的，可能只是有个相关关系，而这两者是不同的（相信你应该学过），而且就算是同一只股票，就算你做出了函数，那么这个函数也会时刻改变的。其实你的想法就和很多股民一样的，想做技术分析，我个人建议你还是先看看一些技术指标，来判断股票走势吧