A. 怎样通过查看数据辨别股票的好坏
要通过查看数据辨别股票的好坏可以参考下面的例子。
B. 巧用杠杆可以放大融资融券收益
巧用杠杆可以放大融资融券收益
简单来说，融资是指投资者向券商缴纳一定的保证金，能够获取超过保证金一定比例的资金，放大投资者持有的证券资产金额，到期后缴纳一定的融资成本。
融券交易是指投资者交纳一定的保证金，向证券公司借入一定数量的证券卖出，并在规定期限内买入证券归还同时付息的交易行为。融券业务为投资者提供了一种在空头市场获取绝对收益的投资渠道，具体交易操作上一般有单边做空和多空组合两种方式。
“酒中闹鬼”提供单边做空机会
模式一：在空头市场通过单边做空来获取收益。目前能够进行融资融券交易的股票有278只，以流动性好的大中盘股票为主，标的股范围未来有可能进一步扩大，把代表中小盘的中证500指数成分股囊括在内。通过股价高位时向券商借券卖出，低位时买入还券的方式，投资者可以赚取股票价格下跌的收益，抓住一些特殊的市场事件性机会。
以最近受酒鬼酒塑化剂牵连的五粮液为例，如果在11月19日消息爆出当天向券商借入该券并以开盘价30.84元卖出，截至11月28日，五粮液收盘价为27.17元，那么在不考虑融券交易杠杆的情况下，该笔交易的账面收益为11.9%。券商融券业务采用的是和期货类似的保证金交易方式，各家券商对质押品折算率和保证金比率设置不同，按海通的设置，投资者融券交易最高可获得2.33倍杠杆，杠杆的使用可以进一步放大投资者的收益，但也要注意随之放大的风险。
当然，除了在空头市场中融券卖空资产来获取收益外，遇到确定性较大的上涨品种，我们可以通过融资业务来放大杠杆获取更高的收益。
而除去278只股票，市场还有10只ETF融资融券标的，它们分别是华夏上证50ETF、华安上证180ETF、易方达深证100ETF、华夏中小板ETF、华泰柏瑞红利ETF、交易上证治理ETF、南方深成ETF、华泰柏瑞沪深300ETF和嘉实沪深300ETF、华夏恒生ETF。此外，融券做空交易可以在日内T+0完成，也就是说当天融券卖出某只证券后，盘中就可买入还券，了结交易，赚取日内短线的空头收益，而且不用缴纳融券利息费用。
巧用多空组合赚取超额收益
模式二：投资者还可通过同时建立多头头寸和融券卖空部分资产，获取多头相对空头的超额收益。当我们不清楚两个股票或两个股票组合未来是涨还是跌，但有较大把握确定其中一个会相对另一个表现更好(涨的多或跌的少)时，我们可以买入相对好的股票或组合同时融券做空相对差的股票或组合，赚取两者间的价格差异。赚钱的关键是如何确定一只股票在未来表现会相对另一只要好。具体的方法有很多，这里简单介绍一下我们海通金融工程部开发的两种量化策略：
其一，配对交易(pairs trading)，该策略的基本原理是认为同行业主营业务相近的两只股票，在无重大事件发生前提下，它们受到的宏观、行业等基本面因素影响类似，股价应该不会出现太大偏离。当两者价格由于市场因素影响出现短期偏离时，前期涨得慢的股票补涨、跌得慢的股票补跌的可能性较大，这时可以买入前期的相对弱势股同时卖出相对强势股，待两者价差收窄时再平仓了结交易。
以两只家电股美的电器和青岛海尔2010年的股价变化为例，两者走势基本一致。黑色虚线是两者间的价格相对强弱，即美的电器价格除以青岛海尔价格，可以看到相对强弱曲线一致在均值附近上下波动，也就是说两只股票在交替走强，但总体上偏离不大。为方便展示交易信号点，我们在两张图中对相对强弱曲线做了一定数学处理并放大得到价差曲线，结果显示两只股票间的交替走强之势更加明显。截至2010年3月18日，美的电器在过去半个月里股价走势明显强于青岛海尔，图形上的表现是价差持续走强，已与均值发生较大偏离。这时我们可以融券卖出前期强势股美的电器，同时买入弱势股青岛海尔，待到2010年5月11日两者价差收窄到均值附近时平仓，可以获取7.2%的收益。价差向下大幅偏离时，情况类似。配对交易成功实施的前提是两只股票价格间的“长期均衡”关系，但这种历史上的均衡关系在未来不一定能维持，价差有可能单边的走强或走弱，而不是像上图所示那样上下波动，从而造成交易亏损。根据我们海通金工开发的股票对量化筛选模型，配合一定的止损措施，配对交易的成功率能到达66%左右，从中位数看，策略能在三周左右时间内获得1.2%的收益。
其二，多空策略，该策略首先通过历史数据的相关性分析找到哪些因素对股价有显着影响，这些影响因素可以分为三类：财务类、技术类和分析师预期类。确定影响因子后，我们会根据各个因子的数值大小对股票进行打分，继而得到每个股票的综合得分。从历史回溯测试来看，综合得分高的股票平均表现要好于得分低的股票。我们买入得分最高的30个股票同时融券卖出得分最低的30个股票来构建多空组合，每月调整一次，在扣除交易费用、融券利息后，该策略历史回溯测试和样本外跟踪都表现出色(图4)，选股原理见海通证券专题报告《沪深300ALPHA策略》中现货组合的构建过程。
从本质上讲，配对交易是寻找两只基本面相似、股价走势较为同步的股票，当短期价格走势发生偏离时，构建组合，获取两者价格回到均衡状态的收益。而多空策略，是寻找一部分看涨股票，同时在相似风格下再寻找一部分看跌的股票，构建组合，对冲系统性风险，获取两者的收益差。
融资融券四大瓶颈尚待突破
经过两年多的实践，国内融资融券业务取得了长足发展。2011年12月从业务试点转成证券公司常规业务，目前参与券商已增至70多家，标的证券数量扩容后已达288只，融资融券余额稳步攀升，转融资业务试点业已启动，转融券业务也有望逐步开展，融资融券市场发展总体保持了平稳快速的良好势头。但也存在美中不足，市场规模沪多深少，融券业务占比较小，交易杠杆偏低，融资融券成本偏高，融资融券余额相对于A股市场规模占比较小。此外基金券商保险信托等机构投资者尚未真正参与证券出借和融资融券交易，融资融券对冲交易策略尚未广泛应用。
截至2012年11月22日，沪深两市融资融券余额为782.2亿元，相对于业务试点首日的0.07亿元，业务规模增长突飞猛进，其中沪市为536.3亿元，占比为68.6%，深市为245.9亿元，占比为31.4%。两融业务格局中，融资余额占比达97.3%，融券余额占比仅为2.7%。相比全部A股高达15.3万亿的流通市值，融资融券余额占比约为千分之五。
相比海外成熟市场，国内融资融券余额占A股市场证券市值比重较小，融资融券交易额占A股市场比重也存在提升空间，融券和融资业务结构占比明显失衡。就融资融券业务规模占该市场证券总市值比值而言，美国约为1.5%，日本约为0.9%。就融资融券交易额相对于股市占比而言，日本约为15%，中国台湾约为30%，中国大陆约为9%。尽管海外市场融资业务总体规模高于融券业务，如日本融券余额与融资余额比值为1：2，但国内融券余额仅为融资余额的1：36。虽然海外成熟市场的发展历经了几十年的时间，国内时间尚短，但我们仍有必要解决制约融资融券业务快速发展的四大问题。
其一，融资融券标的证券种类及数量较偏少。目前A股市场上市交易的品种包括股票、ETF、LOF、封闭式基金、债券等，其中仅上市交易的股票近2500只。虽然经过数次扩容，目前融资融券标的证券共288只，其中包括沪市上证180指数成分股和5只ETF、深市深100指数中的98只成分股和5只ETF，但与海外市场相比，标的证券数量偏少，例如日本和香港市场融资融券标的证券均超过千只。
其二，融资融券交易的资金和证券来源受限。目前转融资试点业务已开展，部分券商可以参与证券金融公司转融资业务获得一定资金，但多数券商仅能以自有资金作为客户融资来源。而转融券业务尚未推出，券商证券来源受到制约。当前融资融券交易中融券占比显着偏低的重要原因之一，就是可融证券种类偏少、数量不足，难以充分满足投资者实际交易需求的现状，当然市场阶段、交易习惯、机构尚未参与等也是融券比例较低的原因。借鉴海外成熟市场经验，尽早开通“转融券”业务、并扩大“转融通”业务券商范围势在必行。
其三，融资融券交易杠杆偏低，融资融券成本偏高。融资融券业务吸引投资者的一个重要方面就是交易杠杆。目前国内融资业务交易杠杆最高不超过2，在实践中，在某些券商如抵押物的折算率偏低，则杠杆比例可能低于1。现阶段融资融券成本为年化8.6%，对于实施对冲交易策略以获得绝对收益的投资者，存在较高的成本拖累。借鉴海外市场发展，可以考虑在风险可控的前提下适当提高交易杠杆，降低融资融券成本，以促进国内融资融券市场发展和交易活跃度提升。
其四，融资融券业务仍未对主流机构投资者开放，目前以个人投资者为主。国内市场上的主流机构投资者并未获准或实质参与融资融券交易，券商资管的实质性参与尚需过程。相对于海外市场机构广泛参与度，国内融资融券市场投资者结构有待改善。只有机构投资者广泛参与融资融券交易，才能充分发挥融资融券交易的制度优势，提升A股市场的定价效率，开发运用多样化的交易策略。
可以预见的是，伴随两融业务扩容与发展、转融通深入推进、机构逐步参与，未来几年国内融资融券业务在标的`证券数量、余额与结构、转融通规模、机构出借与对冲策略等方面进一步快速发展，这将对A股市场投资理念与行为、定价与流动性、机构交易策略等产生更加深远的影响。
融券交易及股指期货作为两种创新类投资工具，各有各的优缺点：股指期货成交活跃，费用低廉，杠杆倍率高，但品种单一，风险相对较大;融券交易券种丰富，配套投资交易策略多样，但目前整个市场的融券库存有限，且融券利息较高(超过8%)。投资者应根据自己的资产配置情况、风险偏好来选择合适的工具，加之以灵活的投资策略，以在熊市也获得稳定的绝对收益。具体来看，融券交易有四大注意点。
其一，证金公司的转融券业务尚未正式开展，投资者从券商手中借到的券大多是券商以自有资金购买的，数量和品种都有限。因而在实际交易中可能出现无券可借的情况，投资者必须根据券商手头的融券库存余额动态调整自己的交易策略。
其二，融券卖出交易只能采用限价指令，而且挂单价格不得低于该股票最新的市场成交价，因而投资者的融券卖出指令不一定能够成交。
其三，融资融券采用保证金交易方式，保证金可以是现金，也可以是冲抵保证金的证券，冲抵时需要按证券的市值或净值进行一定的折算。上证和深证的融资融券业务细则规定：上证180和深证100的指数成分股折算率最高不超过70%，其它A股股票折算率不超过65%，ST股票折算率为0;国债折算率最高不超过95%，其它品种不超过80%;ETF折算率最高不超过90%，其它基金品种不超过80%。券商在实际执行过程中，可能会预留一定的余地，例如海通规定ETF的折算率最高为80%，大部分ETF的折算率为70%。另外，投资者在提交担保品时(T日)，需要把普通证券账户里的相应证券划转到信用证券账户，T+1日方可进行融资融券交易，信用证券账户融券卖出得到的现金和融资买入券种不得再用来做担保品抵押。
其四，融券交易指令成交后，券商会对投资者的信用交易账户做一个总体监控，用到的监控指标叫做“维持担保比例”，它反映的是客户担保物价值与其融资融券债务间的比例。当账户的维持担保比例低于130%时，券商会通知客户在两个交易日追加担保品，使得账户的维持担保比例不低于150%。投资者应时刻关注自己账户的资产变化，及时追加担保品，避免被强行平仓。
巧用信用账户实战收益最大化
实战中我们往往会遇到市场盘整，整体机会有限，但个股结构性机会层出不穷，对于资金量较大的客户而言，在震荡市中，往往会以国债等固定收益类产品为主要配置，但又鉴于固定收益率产品的流动性等因素，卖出原有配置买入个股并不现实。此时，可以结合融资融券来实现：投资者将资金账户中的国债等固定收益产品转入信用账户(免费)，然后以信用账户中的国债为担保品融资买入股票。这样既可以享受原有固定收益产品的稳定现金流，又可以兼顾个股行情。
目前，一些资金量大的客户往往会遇到以下问题，其大量持有一小盘股，但突然有一更好的投资机会出现，若在短时间内强行调仓换股，由于小盘股流通性较差，较高的冲击成本会冲击股价。此时，投资者可以将小盘股转入信用账户，以信用账户中的小盘股为担保品融资买入目标股票，逐步在信用账户中减持小盘股，如此既可以把握更好的机会，又可以规避短时内快速减持小盘股对于股价的冲击。
个股(组合)对冲交易
对冲在成熟市场是个司空见惯的名词，随着融资融券余额不断上升，A股理论上也已具备了组合对冲的可能。理论上很简单，即做多相对市场具备超额收益高的股票，做空相对市场具备超额收益低的股票，从而令多头股票和空头股票的市值等比例配比。利用不同股票之间的相对的超额收益，来获取与市场风险无关的绝对收益。
典型的案例是，某投资者看好民生银行后期走势强于其它大盘银行股，该客户认为民生银行无论涨跌，都能跑赢工商银行5%，但为了控制市场整体下跌，导致可能出现的亏损风险，可以采用“对冲市场风险的组合策略”。主要操作方法为：投入50万资金买入民生银行(600016)，同时融券卖出沪深300指数权重股工商银行(601398)50万元市值。最后无论指数上涨或下跌，客户获得的盈利就是“民生银行”相对于“工商银行”5%的涨幅。
个股(组合)套利交易
与对冲交易类似，套利策略是融券卖出相对高涨的股票，融资买入相对滞涨(或下跌)的股票，在价格回归后，分别了结债务。
具体案例为：以2011年的高铁事故为例，作为动车的制造厂商，中国南车(601766)自然难逃质疑。某投资者认为此次突发事件必然会引起中国南车的恐慌性下跌，同时对航空类个股而言，是短暂的利好刺激。于是，他在7月25日以9.70元融资买入中国国航10万股，并以6.20元融券卖出中国南车15万股。该事件属于突发事件套利，故该投资者获利后迅速了结，于7月26日以10.50元卖出中国国航，即卖券还款，以5.70元买入中国南车买券还券，了结了两笔债务。总共盈利15.5万元(不考虑交易成本)。
ETF多空配对交易
自从ETF作为融资融券的标的之后，利用不同ETF跟踪品种的不同，也可以实现绝对收益，主要策略是买入(卖出)一个ETF品种的同时卖出(买入)另一个ETF进行配对交易，在有效控制风险的同时，获取近似绝对收益 。
以去年下半年为例，某投资者认为去年下半年大盘整体趋势下行，因中小板指数远远高于深圳100指数涨幅，并且年底开始，大盘股超跌反弹开始拉动指数上行，故该投资者选择ETF指数工具多空配对交易策略进行投资，即买入深圳100ETF，融券卖出中小板ETF。
套保方式 普通账户 信用账户 融券费用 损益
持有股票 融券对冲
浦发银行 亏损 盈利 10.2*100*11.1% 盈利/360
10万元 30万元 =0.3145万元 19.6855万元
大宗交易对冲风险
近两年大宗交易交易量不断上升，但市场低迷也会增加大宗交易接盘方的风险。由于大宗交易是在每日收盘后交易，买入的股份只能在第二天卖出，第二天股票走势会有一定的不确定性。
而融资融券提供了一定的解决方案：其一，投资者可以在交易当天股价上升到心理价位时，在信用账户中通过融券抛出等量的该股，提前锁定盈利，对冲股价下跌风险;其二，股票为融券标的，直接卖出该股票;若为非融券标的，可选择与其相关性高的可卖空股票进行融券卖出;其三，该方法目前比较适用于大宗交易的投资者。
以浦发银行为例，2011年6月27日，某投资者准备收盘后大宗交易以10元每股价格买入100万股的浦发银行，但他看跌指数。6月27日，浦发银行盘中冲高至10.21元，投资者在信用账户内以10.2元价格融券卖出100万股的浦发银行。6月28日，浦发银行盘中最低至9.86，该投资者在信用账户以9.9元买入浦发银行100万股归还债务。同时，在普通账户以9.9元卖出100股万浦发银行。
利用日内T+0交易控制风险
由于A股市场单一账户无法实现T+0交易，但随着融资融券的出现，投资者可以通过信用账户和资金账户，两个不同账户间的运作，间接实现T+0。主要为融券卖出一只股票，当日可通过买券还券或直接还券的方式偿还借入的证券，实现当日回转交易。
以中国远洋为例，某客户认为当天该股仍要下跌，于是开盘进行融券卖出(6.39元*10000=63900元)，盘中最低下跌至6.1元，某客户通过买入中国远洋10000股进行还券平仓(6.1元*10000股=61000元)，不但实现当日交易，且T+0操作不收取利息，赚取纯利润2900元。
;C. 两次不同价格买入的股票,卖出时筹码峰怎么显示
一、股票的的筹码峰图形怎么从行情软件里调出来？
进入K线图，点筹码（分时交易下方，有分时、财务、走势、筹码、判断）
二、股票软件中的筹码峰值是如何计算出来的？
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——它显示在移动成本分布图的下方，我们以90%的成本分布为例，介绍一下成本集中度。
在筹码分布图中，在去除了90%的，余下的就是10%的筹码，我们把这个10%的筹码分成了两个5%，一个5%是筹码分布图最上面的那部分，另一个5%是筹码分布图最下面的那部分。
对于这两个5%，筹码的位置就有两个价位，一高一低，这两个价位的差值与这两个价位的和值的比值就是成本集中度。
简单来说，如果高价位是A，低价位是B，那么成本集中度就是（A-B）/（A+B）。
成本集中度是一个很重要的数值，这个数值理论上在0到100之间，成本集中度这个数值越小，表明这个股票的成本越集中，这个集中指的是持有这个股票的投资者不管是谁，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，表明股票筹码的成本越分散，这个分散，指的是各股票持有者手中的股票成本相差较大。
通常来说，股票的筹码是经历一个筹码从分散到集中，再分散，然后再集中的过程： 这个股票90%的筹码集中度连续小于10，说明筹码集中。
（软件中，对于集中度小于10的情况，会用蓝色条加以提示）说到集中度，也请你自行看看火焰山移动成本分布的介绍，火焰山移动筹码分布其实是反映了筹码的沉淀状况。
三、如何利用筹码峰判断股票买卖点，简单一招不再被套
股票的买点：1、“三阴不吃一阳”就要买股票；
相反，“三阳不吃一阴”，要坚决卖出。
2、布林线口变化判断涨跌（指标设置：20日布林线）当一波行情结束后，开口后的布林线会逐步收口。
而收口处，则往往是至关重要的一个变盘处。
一旦收口时K线先去碰下轨，后市上涨的概率大；
而一旦K线先去碰收口处的上轨，后市最多涨两周后大跌也就即将来临了。
3、用小时图的KDJ和MACD捕捉买点：（1）KDJ指标在低位出现两次金叉，个股将出现短线买入机会。
此时日线应为多头排列，金叉时D值在50以下，且两次金叉相隔时间较近，（2）MACD指标出现两次金叉，也是个短线买点。
金叉最好发生在0轴附近，且两次金叉相隔时间较近，（3）KDJ指标和MACD出现共振，同时出现金叉，也是一个较好的买点。
4、一招定干坤法：上图为K线图形（以5日、10日、30日三条平均线为准），5日线向上交叉10日线，有30日均线支撑最好，升幅更高。
中图为成交量的图形（以5日平均量线、10日平均量线为准），5日均量线向上交叉10日均量线时。
下图为MACD图形（参数以12、26、9为准），当DIF向上交叉于MACD，第一根红色柱状线出现在0轴线上时。
5、在天量那天（或那周、那月）K线的收盘价和最高价处画两根平行线，若后市在这根线下运行，决不要轻举妄动。
因为天量的风险极大，一定要等股指和股价有效突破该线数日或数周，经盘整在回调到该线时方可果断介入。
股票的卖点：1、当天卖高价主要看威廉指标。
2、当RSI在进入70以上高值区后，出现短时微幅下跌，然后继续上涨创新高，之后再微幅下跌，随后再次创出新的高值（最高点可达90以上）。
3、不管大盘在低位高位，个股只要出现一式见分晓（当日MACD红柱比前日缩短时，K线及成交量基本收阴且KDJ分时图在相对高位）图形时，就应该抛出1/2或1/3或清仓，这就是最佳卖点。
这些可以慢慢去领悟，新手在不熟悉操作前不防先去游侠股市模拟炒股的模拟盘去演练一下，从模拟中找些经验，等有了好的效果再运用到实战中，这样可减少一些不必要的损失，也更稳妥些，希望可以帮助到您，祝投资愉快！
四、大智慧软件怎么才能调出筹码峰
在k线图 右下角有 筹 字 点一下就可以
五、如何看股票筹码峰
直接在股票实时系统界面输入OBV即可看到筹码峰值,筹码峰值最高点也是该行情的结束点,同时也是股票的阶段最高价. 该指标通过统计成交量变动的趋势来推测股价趋势。
OBV以“N”字型为波动单位，并且由许许多多“N”型波构成了OBV的曲线图，我们对一浪高于一浪的“N”型波，称其为“上升潮”，至于上升潮中的下跌回落则称为“跌潮”（DOWN FIELD）。
OBV线下降，股价上升，表示买盘无力为卖出信号，OBV线上升，股价下降时，表示有买盘逢低介入，为买进信号，当OBV横向走平超过三个月时，需注意随时有大行情出现。
六、怎么看筹码峰?
筹码在低位堆积一般来说是机构建仓(当然也有散户筹码自己交换的),而拉升过后出现筹码逐渐发散现象,,股价上移,而当股价上涨幅度较大过后逐渐出现在高位堆积,低位的筹码消失了被抛掉了,那不排除是机构减仓出货了,安全第一一般先选择离场观望.如果该股有题材支持,可以适当观察一阵如果连续的震荡换筹,但是股价却没有杀跌的动作,那不排除机构是洗盘,只要后期的股价经过盘整再次走稳轻松稳健的突破前期高点,那之前的就能够确定为洗盘,可以暂时持股观望,而如果在股价上方堆积了大量的筹码峰就要小心了,那一般是抛压的源头,股价如果连续反复的无法突破该筹码峰处,安全第一可以考虑暂时出来回避.防止股价突破不了再次下探寻求支撑,以上纯属个人观点请谨慎采纳朋友.
七、股票软件里的“筹码分布”如何显示出来
在K线图显示的页面的右下方就有。
系统根据不同换手率对应的成交均价得到相应筹码市场成本，最新的成交额除以成交量就得到了对应成交均价，配合换手率就得到了筹码分布，只要有行情，就不断刷新筹码分布。
筹码分布图中的形态分为密集形态与发散形态，当一只股票在某一个价位上下停留的时间比较长，并形成了较大的成交量的时候，在这一价格区间会聚集所有的筹码，形成一个山峰的形态。
其中图中的筹码颜色有三种，绿色、蓝色和红色，绿色表示该筹码处于亏损状态，蓝色表示当日市场中所有筹码的平均成本，红色表示当前价位下处于赢利状态的筹码。
(3)两只股票的价差实时数据显示扩展阅读：筹码分布注意事项：1、获利筹码不断增加，成交量的平均线走平，这类个股在介入之后会有不少的获利空间。
2、成交量成圆弧底，筹码逐步增加，这类个股往往是底部形成，后期上涨的概率比较大，可以果断介入。
3、如果前期已经有很大的涨幅，在高位放出巨量，而筹码峰没有明显变化，则此类个股不可操作。
4、主力之间的筹码转移，会发生在以下情况：主力从底部收集筹码后把股价拉升到预想价位后派发，而其余的主力认为该股票的基本面和估值仍然有题材和潜力可以挖掘，主动接盘。
参考资料来源：搜狗网络-股票软件参考资料来源：搜狗网络-筹码分布
八、通达信怎么查看筹码波峰
看股票筹码的方法： 在分析技术分析界面，点击右下角的一个“筹”字（筹就是看筹码图形的），这时右上方就会出来了如下的图形：（000835）单就这一个图形来说，它属于单峰密集图形（通常投资者喜欢把它反时针旋转90度，看上去就像是一座山峰，而单峰也是因此而得名）下边给你看一个多峰的图形：000026（顾名思义，就是有很多山峰的意思）现在说说筹码峰的形成，单峰的形成是在一个较长的时间段里，股票在一个较小的涨跌幅（振幅）范围内运行的结果，而多峰的形成是拉升上涨而留下的痕迹。
最后提醒你一下，低位的单峰密集有机会，高位的单峰密集有风险，由于水平有限，分析比较粗浅，但希望我的回答能够对你有所帮助！
九、如何利用筹码密集峰识别强势洗盘
股市的洗盘常常是主升浪的前奏。
洗盘的主要任务是清除跟风盘，使庄家轻装上阵地进入拉升阶段。
庄家在吸筹阶段在计划的目标区域开始吸筹，形成了特定价格区域的单峰密集。
但是这种极隐蔽的吸筹工作常常受到干扰，主要表现在二个方面：其一、在庄家的吸筹时涌进了大量的看好该股的跟风盘，他们的建仓几乎与庄家为同一价格区，使庄家吃不饱；
其二、跟风盘在没有明显获利或亏损的情况下，只会静心等待座轿上行，庄家将成为轿夫。
洗盘的重要特征就是成交量不断减少。
如果是真实的下跌行情，那么这种成交缩量，将使庄家更难于出局；
表现在成本分布上原单峰密集没有被明显消耗，下跌的底部没有形成新的峰密集。
庄家要须利完成低位吸筹和拉升准务，有三条路线可供选择：通过长期横盘洗盘。
这是用时间作为代价，使失去耐心的投资者投降作罢。
向上拉升造成获利回吐。
这是一种快速建仓的手法，通常是短线庄家所为，建仓速度快但代价较高。
向下回调洗盘。
这是庄家的苦肉计，因为向下洗盘意味着跌破庄家自已的建仓成本区，庄家也是被套者。
更何况其它人呢？苦肉计将造成恐惧心理，使意志不坚定的投资者被迫出局。
本技法庄家所用的洗盘手法正是第（3）种。
随着股价的回升并突破原密集峰，庄家的洗盘用心，便一览无遗了。
这些可以慢慢去领悟，炒股最重要的是掌握好一定的经验，这样才能作出准确的判断，新手在把握不准的情况下不防用个牛股宝手机炒股去跟着里面的牛人去操作，这样要稳妥得多，愿能帮助到您，祝投资愉快！
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怎样看股票筹码分布？
不是每一个看股软件都有这个功能的。我用的广发就有这个功能，直接在下面打开看详情，筹码成本里面就可以看得到。
股票筹码是怎么分布的，如何看
怎么看股票的筹码：
通过炒股软件，我们先打开日K线的页面，然后在右边找到股票的筹码分布图，点击筹码的字样就可以看到了（需要先点击进入日线的K线图。）
筹码分布图里有什么信息：
那么这个图表里，我们能看到一些什么东西？对照左边的K线，大家应该很容易理解，红色的部分比现在的股价要低（属于有利润的部分）而蓝色的位置比股价要高（需要价格到达指定位置才能盈利）
综合成本很重要：
除了一些红色蓝色的线以外，我们还可以看到这个股票这一些筹码综合的一个成本，你可以参考一下你买入的价格暂时是属于高位还是低位的。
股票中的筹码分布怎么看
股票筹码分布图详解 筹码分布图怎么看
使用筹码分布分析股票持仓成本以及股价变化情况必须要了解股票筹码分布图怎么看，股票筹码分布图详解有哪些内容，股票筹码分布图有什么重要意义，通过实例图解进行分析：
筹码分布图是对筹码分布的比较直观的显示，是投资者进行技术分析的依据，由一一条自上而下自左而右的等间距的短线堆积而成的各种形态，其中短线的位置代表成本所处的价位，长度代表筹码的相对比例，但是不同的股票软件有不同的调出方法，其形态大多是如图所示：
筹码分布图中有很多的看点，比如说筹码的密集与发散，筹码的颜色，成本，标注以及筹码集中度，都可以通过股票筹码分布图详解清楚。
筹码分布图中的形态分为密集形态与发散形态，当一只股票在某一个价位上下停留的时间比较长，并形成了较大的成交量的时候，在这一价格区间会聚集所有的筹码，形成一个“山峰”的形态，就称为筹码密集峰，具体的形态分析如图，亚星化学(600319)在2010年4月1日时放量大涨，形成的筹码密集形态，表明大多数的投资者的持股成本都是处于这一密集价格区间的。
当然与此相反的是，当一只股票的筹码没有集中分布在一个价格区间内的时候，是相对平均的分布在不同的价格区间之中，就形成了筹码分布的发散形态，这个时候投资者买入的筹码分散在各自买入的价格区间之内。实例图解如图2011年11月11日的天房发展(600322)已经处于下跌的趋势之中，其筹码分散比较均匀。
其中图中的筹码颜色有三种，绿色、蓝色和红色，绿色表示该筹码处于亏损状态，蓝色表示当日市场中所有筹码的平均成本。红色表示当前价位下处于赢利状态的筹码。
股市中的筹码分布图怎么看
1.么是股票的筹码分布
筹码分布又称成本分布，也就是股票流通盘在不同的价位各有多少数量的股票。
股票的成本分布可以这样理解，如果聚齐全体流通盘的股东，大家按照买入成本把手中的股票放在相应的价位上，这样股票就会堆积起来，某价位的股票多一些，就堆得高一些，反之，就矮一些。如果有人卖掉手中的股票，就将卖方的价位股票拿掉，而堆积在买方价位上。这样我们就可以形象地看到市场交易中所发生的成本移动情况。由于股票的流通盘是固定的，1000万的流通盘就有1000万的流通筹码，无论流通筹码在市场中怎样分布，其总量必然是固定的。所以把不同价位筹码用一条条柱线来组成图案，所有柱线加起来正好是100%的流通盘。
2.样看筹码分布图
筹码分布
在筹码分布图上，我们用一根根的柱线来代表股票的筹码，其长短表示筹码的数量，其所处的位置则表示持有这些筹码所花费的成本。随着每天交易的进行，一只股票的筹码也随之流动。甲在低位持有的筹码在一个较高的位置卖出，同时乙在此位置买入这些筹码。反映在筹码分布图上，即低位的筹码在减少，高位的筹码在增加，在筹码分布图上形成一些高低错落、稀疏相间的柱状带。由此可知在各价位有多少筹码，占总流通盘的比例。
筹码分布图上表示深色(电脑中为蓝色)的是亏损盘，浅色(电脑中为红色)的是获利盘，中间位置用白线标出。下面的信息区中指出目前有多大比例的持股者获利、其持股成本是多少、各个比例的持股者集中在什么价位。集中度是指在整个持股空间中所占的比例。浮筹是指经常进行买卖的那部分股票，通常是指在股价上下10%的区间内最为活跃的那部分筹码。而长期不进行买卖，流动性差的那部分股票称之为死筹。穿透率则是股价的变动值和换手率之比，用来监控庄家的控股率。因为股价变动较大时，散户往往会卖出手中的股票，而出现较大的换手率。而如果筹码大都在庄家手中，即使股价发生很大的变化，换手率仍然可能很低。
3.型的成本分布形态
(1)单峰密集
移动成本分布所形成的一个独立的密集峰形，在这个密集峰的上下几乎没有筹码分布。它表明该股票的流通筹码在某一特定的价格附近充分集中。根据股价所在的相对位置，单峰密集可分为低位单峰密集和高位单峰密集。
①低位单峰密集
低位单峰密集
长期横盘整理是主力吸筹建仓的重要手法，也是单峰密集形成的主要原因。横盘区域可以看成主力建仓的目标价位区，主力在此区域利用长时间的横盘，将没有耐心的跟风盘和短线客清出局，并利用上下震荡吸筹洗盘。单峰的密集程度越高，形成的时间越长，就意味着筹码换手和主力吸筹越充分，其后的上攻行情的力度越大。
在实际操作中，要注意以下几点：
a股价突破低位单峰密集价位必须有成交量的配合。
b股价突破后的回调往往在原低位单峰密集处价位获得支撑，一旦投资者发现股价跌不下去，就可适量建仓。
c股价回调跌破低位单峰密集区价位要提防空头陷阱。
②高位单峰密集
高位单峰密集
与低位密集峰相比，高位密集峰形成的时间相对较短，密集程度也相对较低。从庄家坐庄过程看，它可能是高位震荡洗盘的结果，亦可能是庄家出货的征兆。
在实际操作中应注意以下几点：
a股价跌破高位单峰密集区价位，应以减仓操作为好。因为形成高位单峰密集的换手过程实质上就是庄家向散户派发筹码的过程，尤其当股价涨幅过大时。
b当股价向上突破时，防范风险是关键，应以短线的策略操盘，提防向上的假突破。
c形成高位密集峰的时间越长，峰位密集程度越高，几乎可以肯定是庄家洗盘吸筹的结果。因为庄家震荡出货一般用不了那么长时间，而散户的耐心和信心也是有限度的。
d前期高位单峰密集往往成为下一波行情的阻力位。
(2)双峰密集
双峰密集
由上密集峰和下密集峰构成，对股价运行有较强的支撑力和阻力。当股价运行至上密集峰处常常遇到解套压力，受阻回落；当股价运行至下密集峰处常被吸收承接而反弹。因此可称上密集峰为阻力峰，称下密集峰为支撑峰。双峰之间的峰谷常在长期横盘整理中被填平，使双峰密集变成单峰密集。
(3)多峰密集
多峰密集股票筹码分布在两个以上价位区域，分别形成了两个以上的密集峰形；上方的密集峰称为上密集峰，下方的称为下密集峰，中间的称为中密集峰；根据上下峰形成的时间次序可分为下跌多峰和上涨多峰。
(4)成本发散
成本发散
成本发散是筹码在不同价格上的分布较均匀松散，主要原因是在上升和下跌中在许多不同价位都发生了相当程度的换手。
成本发散出现的情况相对较少，但一旦出现向下发散，就应特别注意，因为连续带量下跌多数情况下意味着主力在不计成本地出货。主力一旦出货，再想有庄介入，不仅需要空间，也需要时间。因此遇到这种情况时，也不要轻易抢反弹，反而应借反弹逢高减磅。
在遇到成本发散时还应注意的是，成本发散是一种过渡性的状态，随时可以演变成密集峰，此时就应根据密集峰的特点及时做出应对。
总之，投资者在操作中，一方面要注意筹码的分布情况，即筹码在谁的手中，是散户还是主力?另一方面还要注意在不同价位的筹码集中程度。只有两方面结合起来分析，投资者才能处于比较主动的位置筹码分布：
"筹码 分布"。它反映的是不同价位上投资者的持仓数量，在形态上像一个峰群组成的图案，实际上这些山峰是由一条条自左向右的线堆积而成的，线越长表明该价位堆积的股票数量越多，也反映了在此位置的成本状况和持仓量。
说明
◆筹码分布：在图二中设置火焰山的筹码分布周期,会产生以指定周期天数显示移动筹码和平均成本的效果。
◆活跃度：在图二中设置活跃度的筹码分布周期,会产生以指定周期天数显示移动筹码和活跃度的效果。
◆筹码流动过程：筹码的形态特征是股票成本结构的直观反映。不同的形态具有不 同的形成机理和不同的实战含义，在市场运行中基本表现为"发散-密集--再
发散-再密集-再发散"的循环过程。
筹码形态形成意义与分布特征
◆单峰密集：是移动成本分布所形成的一个独立的密集峰形，在这个密集峰的上下几乎没有筹码分布。它表明该股票的流通筹码在某一特定的价格上下区域充分集中。根据股价所在的相对位置，单峰密集可分为低单集和高单峰密集.在单峰密集的区域，流通筹码实现了充分换手，上方的筹码割肉，在单峰密集区域被承接；下方的筹码获利回吐，在该区域内被消化。几乎所有的筹码在单峰密集区域内都实现了换手。低位单峰密集：几乎所有牛市拉升前都出现了低位单峰密集形态，单不是低位单峰密集都在拉升；高位单峰密集：意味原来低位的获利筹码在高位回吐，在这时风险往往加大，因为主力出货的后果不言自明。 ◆双峰密集：是由上密集峰和下密集峰构成的，对股价的运行有较强的支撑力。当股价运行至上密集峰处常常遇到解套压力，受阻回落；当股价运行至下密集峰处常被吸收承接而反弹。为此，也可将上密集峰称为阻力峰，下密集峰称为支撑峰。峰谷：双峰之间称为峰谷，它常常被填平，使双峰变成单峰。上涨型双峰：由于双峰中上峰位阻力位，下峰位支撑位，股价通常在双峰间上下震荡运行，最终将上下峰消耗掉，在原峰谷的位置形成单峰密集，这就意味着吸筹整理阶段告一段落；下跌型双峰：此时一般不会引发上攻行情。
◆多峰密集：股票筹码分布在两个或两个以上价位区域，分别形成了两个或两个以上的密集峰形；上方的密集峰称为上密集峰，下方的称为下密集峰，中间的称为中密集峰；根据上下峰形成的时间次序可分为下跌多峰和上涨多峰。下跌多峰：是股票下跌过程中由上密集峰下行，在下密集峰处获得支撑形成下密集峰，而上密集峰仍然存在。下跌多峰中的上峰通常是主力派发区域，其峰密集是主力派发的结果，上峰筹码主要是套牢盘。上涨多峰：是股票上涨过程中由下密集峰上行，在上密集峰处横盘震荡形成一个以上的上密集峰。它通常出现在做庄周期跨度较大的股票中，该类股在长期上涨过程中作间息整理，形成多峰状态。它表明主力仍没有完成持仓筹码的派发。
◆筹码发散：筹码分布呈不均匀松散的分布状态。在一轮行情的拉升或下跌过程中由于股价的波动速度较快，使得持仓筹码在每一个价位迅速分布；对于单交易日而言，其筹码换手量增大，但整个价格波动区域呈现出筹码分散的状态。（该状态只是一个过渡状态）上涨发散：主力吸筹后形成低位筹码密集，但主力拉升时往往需要激发市场热情跟进以利于股价的抬升，这时筹码向上发散，是助涨的。下跌发散：筹码高位密集后，主力已经撤退，股价开始下跌，筹码向下发散。 检举
求东方财富筹码选股公式，选出筹码分布集中度小于10%的选股公式
首先筹码分析这个方法,各个软件计算的公式是保密的,你要细心可以看看,每个软件计算的结果都不一样.
选股是根据scr筹码集中度来选的,这个公式计算的结果和右侧筹码分析的集中度是有差异的.
筹码分析你要自己设置一个参数,也就是按照百分之多少的成本来选,
系统默认的是90需要修改直接改公式的参数P1
既然是用系统自带公式选股有两种方式第一种,把公式改成条件选股,代码如下,
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;
第二种方法,直接选择筹码集中度公式,设置p1参数,设置scr小于10的条件,直接选股就可以了.
两种方法结果是完全一样的.
这本身就是系统自带公式没必要重新编辑公式,只接用系统自带的就可以了.
通达信 筹码选股公式
A1:=COST
D. 统计模型论文
在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计模型论文篇1统计套利模型的理论综述与应用分析
【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。
【关键词】统计套利 成对交易 应用分析
一、统计套利模型的原理简介
统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。
二、统计套利模型交易策略与数据的处理
统计套利具 体操 作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。
成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。
运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。
检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。
根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显着大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>0.5时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显着性检验。
无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。
进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。
三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性
Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。
四、结论
统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。
参考文献
[1] A.N. Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.
[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).
[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.
[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.
[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.
统计模型论文篇2关于半参统计模型的估计研究
【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。
【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据
本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。
一、概论
在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。
举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。
二、半参数回归模型及其估计方法
这种模型是由西方着名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。
半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。
从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：
三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用
纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。
另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。
另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。
四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出现于18世纪末期
在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。
(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分
半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。
另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。
通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。
五、 总结
文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。
参考文献
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