股票ir信息比率计算

⑴ 投资基金里有个AR比率什么意思

平均收益率(average rate of return ,ARR) 又称平均报酬率，是指投资项目年平均净收益与该项目平均投资额的比率，为扣除所得税和折旧之后的项目平均收益除以整个项目期限内的平均账面投资额。

股票的平均收益率是指总收益率除以股票个数.
基金的平均收益率是将基金每月收益率的平均值年度化后的统计值，并用于计算基金回报的标准差。平均收益率并不完全等同于基金三年年度化收益率。

⑵ 新股申购一个帐户不论买多少都只配一个号吗

一、不是的，每申购额度就有一个新股配号。新股发行的网上申购日申购新股，累计申购金额超过募集规模，将按申购时间顺序、按规定的配号单位（上海股票每1000股为一个配号，深圳股票每500股一个配号）编定配号。一般为T（申购日）+2个交易日出配号，并将配号数量N和第一个配号记入申购者的股票帐户，则此后顺延共N个配号都该投资者的。 所有的配号以随机摇号的方法决定中签结果。一般是在t+3日公布中签结果。申购配号根据实际有效申购进行，每一有效申购单位配一个号，对所有有效申购单位按时间顺序连续配号。新股配号是按照每1000股配一个号，按时间顺序连续配号，号码不间断。每个股票帐户在交割时只打印一个申购配号，同时打印有效申购股数，例如，交割配号为10003502，有效申购股数为5000股，则该帐户全部申购配号为5个。

二、股票相关内容:
1.新股申购是为获取股票一级市场、二级市场间风险极低的差价收益，不参与二级市场炒作，不仅本金非常安全，收益也相对稳定，是稳健投资者理想投资选择。 新股申购是股市中风险最低而收益稳定的投资方式。新股发行是指首次公开发行股票(英文翻译成Initial Public Offerings，简称IPO)，是指企业通过证券交易所首次公开向投资者发行股票，以期募集用于企业发展的资金的过程。 新股申购业务适合于对资金流动性有一定要求以及有一定风险承受能力的投资者，如二级市场投资者、银行理财类投资者以及有闲置资金的大企业、大公司。
2.申购规则：投资者首先要了解上市新股要求的最低申购股数；其次应注意，就一只新股而言，一个证券账户只能申购一次。而且，账户不能重复申购，不可以撤单，申购前要记住申购代码。如果在下单时出现错误或者违反上述规则，则会视为无效申购。现在新股申购，系统会按照账户中持仓的股票市值来派发额度，有额度才能申购。额度派发的规则是这样的：假设T日为申购日，系统会自动计算账户中T-2日至前20个交易日的日均股票市值，这个日均的股票市值要达到1万元以上，才会有额度派发到账，1万元的市值对应可以申购1000股，2万元的市值对应可以申购2000股，以此类推。另外，沪深两个市场是分开算的，如果要申购深圳的新股要有深圳的股票市值，申购上海的新股要有上海的股票市值。

⑶ 复旦大学金融硕士431金融学综合试题（2）

三、计算题(每小题20分，共40分)

1、对股票A和股票B的两个(超额收益率)指数模型回归结果如下表。在这段时间内的无风险利率为6%，市场平均收益率为14%，对项目的超额收益以指数回归模型来测度。

股票A

股票B

指数回归模型估计

1%+1.2(rM-rf)

2%+0.8(rM-rf)

R^2

0.576

0.436

残差的标准差&sigma(e)

10.3%

19.1%

超额准备的标准差

21.6%

24.9%

(1)计算每只股票的&alpha，信息比率，夏普测度，特雷诺测度

(2)下列各个情况下投资者选择哪只股票最佳：

i.这是投资者唯一持有的风险资产

ii.这只股票将与投资者的其他债券资产组合，是目前市场指数基金的一个独立组成部分

iii.这是投资者目前正在构建一积极管理型股票资产组合的众多股票中的一种。

2、某公司正在考虑收购另一家公司，此收购为横向并购(假定目标公司和收购公司具有相同风险水平)。目标公司的负债与权益市值比为1:1，每年EBIT为500万元。收购公司的负债与权益市值比为3:7。假定收购公司收购了目标公司后，资本结构保持不变。无风险利率为5%，市场风险溢酬为8%，收购公司的权益贝塔值为1.5。公司所得税为30%，假定所有债务都是无风险的，两个公司都是零增长型公司。请根据有税MM理论作下列计算：

(1)目标公司的债务与权益的资本成本为多少?

(2)目标公司的债务价值与权益价值为多少?

(3)收购公司所支付的高价格不应高于多少?

四、简答题(每小题10分，共20分)

1、金融期货市场的基本功能。

2、开放经济在运行中的自动平衡机制有哪些?

五、论述题(共45分)

1、什么是货币国际化?请分析如何将利率市场化、资本账户自由兑换和人民币国际化三者有机结合协调推进。(共20分)

2、当考虑了人们的预期因素之后，菲利普斯曲线将发生怎样的变化?这种变化有什么样的政策意义?(共25分)

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⑷ icir 加权 负数

IC即信息系数（Information Coefficient），表示所选股票的因子值与股票下期收益率的截面相关系数，通过 IC 值可以判断因子值对下期收益率的预测能力。
信息系数的绝对值越大，该因子越有效。IC为负表示因子值越小越好，IC为正表示因子值越大越好。IC的计算方法是：计算全部股票在调仓周期期初排名和调仓周期期末收益排名的线性相关度（Correlation）。IC越大的因子，选股能力就越强。
IC最大值为1，表示该因子选股100%准确，对应的是排名分最高的股票，选出来的股票在下个调仓周期中，涨幅最大；相反，如果IC值为-1，则代表排名分最高的股票，在下个调仓周期中，跌幅最大，是一个完全反向的指标。

⑸ 信息比率计算公式

信息比率，用来衡量超额风险带来的超额收益，可以衡量基金相对于业绩基准的风险收益情况。具体的计算公式为:IR=TD/TE。TD=(r(pi)-r(ci))/1+(r(pi)-r(ci))/2+(r(pi)-r(ci))/3+...+(r(pi)-r(ci))/n也就是(r(pi)-r(ci))/n从1到n的累加，这里没办法用累加符号，就以上面那样展示。

(5)股票ir信息比率计算扩展阅读;
基金，英文是fund，广义是指为了某种目的而设立的具有一定数量的资金。主要包括信托投资基金、公积金、保险基金、退休基金，各种基金会的基金。从会计角度透析，基金是一个狭义的概念，意指具有特定目的和用途的资金。我们提到的基金主要是指证券投资基金。
基金单位是否可增加或赎回，可分为开放式基金和封闭式基金。开放式基金不上市交易（这要看情况），通过银行、券商、基金公司申购和赎回，基金规模不固定；封闭式基金有固定的存续期，一般在证券交易场所上市交易，投资者通过二级市场买卖基金单位。
根据组织形态的不同，可分为公司型基金和契约型基金。基金通过发行基金股份成立投资基金公司的形式设立，通常称为公司型基金；由基金管理人、基金托管人和投资人三方通过基金契约设立，通常称为契约型基金。我国的证券投资基金均为契约型基金。
据投资风险与收益的不同，可分为成长型、收入型和平衡型基金。根据投资对象的不同，可分为债券基金、股票基金、货币基金和混合型基金四大类。
开放式基金（LOF），英文全称是“ListedOpen-EndedFund”或“open-endfunds”，汉语称为“上市型开放式基金”，在国外又称共同基金。也就是上市型开放式基金发行结束后，投资者既可以在指定网点申购与赎回基金份额，也可以在交易所买卖该基金。
封闭基金属于信托基金，是指基金规模在发行前已确定、在发行完毕后的规定期限内固定不变并在证券市场上交易的投资基金
由于封闭式基金在证券交易所的交易采取竞价的方式，因此交易价格受到市场供求关系的影响而并不必然反映基金的净资产值，即相对其净资产值，封闭式基金的交易价格有溢价、折价现象。

⑹ 信息比率的介绍

信息比率衡量某一投资组合优于一个特定指数的的风险调整超额报酬。信息比率（Information Ratio)：以马克维茨的均异模型为基础，用来衡量超额风险所带来的超额收益。它表示单位主动风险所带来的超额收益。IR=α ∕ ω (α为组合的超额收益，ω为主动风险）

⑺ 金融模型——多因子模型归因

本文主要详细介绍怎么使用多因子模型对组合资产进行归因分析，归因分析的内容为收益归因和风险归因。

上图列出了由马克维茨均值方差理论引出的三条路，其一为资产配置，我们本文不涉及，其二为资本资产定价（CAMP)的一条路，其三为套利定价理论（APT）的第三条路。第二条路和第三条路为本文讨论重点。

第二条和第三条路都是属于多因子分析的范畴，第二条路是知道因子收益的时间序列，通过时间序列上的回归去求因子暴露，为的是解释个券收益的组成部分。第三条路是知道截面因子暴露去回归截面上的因子收益，为的是挖掘有效因子，找到这个因子带来的超额收益。

使用多因子模型进行投资组合的归因分析，也主要包括基于净值的归因方法和基于持仓的归因方法两大类。基于净值的归因方法是走的第二条路，比较简单。基于持仓的归因方法走的是第三条路，比较复杂。
两者的区别主要表现在三个方面：
1、基于净值的归因方法是时间序列回归，基于持仓的归因方法是截面回归；
2、基于净值的归因方法主要来自CAMP（资本资产定价）模型，基于持仓的归因方法主要来自APT（套利定价）理论。
3、基于净值的归因方法要求比较简单，数据较少且较容易获取，仅需要组合的净值数据以及因子收益序列即可进行分析。而基于持仓的归因方法需要知道具体的组合权重、个股因子暴露等数据，来确定组合的因子暴露。

下面详细介绍两大类方法。

在介绍两个方法前，我们下面给出项目的框架如下图：

基于净值的归因方法，逻辑上很简单，它来自资本资产定价模型，用所有因子收益的时间序列去回归组合收益的时间序列。这样做的目的是，是把组合的收益分解在各个特定的因子上，认为组合或者个股的收益都可以被给定的特定因子收益加个股特质收益来解释，解释不了的部分直接扔给残差。这里要特别注意，此时特定因子收益在一个时间截面上是一个常数，对多所有股票都一样，这与另一种方法基于持仓的归因方法有本质的区别。

基于这种方法，人们开发出的模型很多，如下：

1、Fama-French三因子模型

2、Carhart四因子

在 FF 三因子模型的基础上，引入动量因子 UMD (高收益率股票组合与低收益率股票组合 收益率之差)

3、Fama五因子模型如下：

我们这里以Fama五因子模型为例，详细介绍这种方法的实现。

Fama五因子模型如下：

因为本文主要是项目实施前的参考文档，所以在此不介绍Fama五因子模型怎么得来的。只需要知道Fama五因子模型是上面公式。

其中，
表示资产 i 在时间 t 的收益率，
表示时间 t 的无风险收益率，
表示时间 t 的市场收益率，
即为时间 t 的风险溢价，
为时间 t 的市值因子的模拟组合收 益率(Small minus Big)，
为时间 t 的账面市值比因子的模拟组合收益率(High minus Low)，
为时间 t 的盈利因子的模拟组合收益率(Robust minus Weak)，
为时间 t 的投资因子的模拟组合收益率(Conservative minus Aggressive)，
为经过正交化 调整的估值因子模拟组合收益率，其余各变量含义与三因子模型相同。
均为回归待拟合系数，𝜖_{𝑖𝑡} 为残差项。

有了模型，下面我们具体去实现。

我们遵循机器学习项目的步骤，将Fama五因子模型归因分析的实现，归结为以下流程。

数据准备>>数据预处理>>构造Fama五因子>>数据分析>>回归分析>>归因分析

(1) 股票池:全A股，在每个时刻t均剔除ST、PT股票，剔除停牌及上市未满一个月的股票，剔除 BP 值为负的股票;
(2) 时间参数:2010年1月至2018年1月;
(3) 因子对应指标:
a) 市场因子指标:上证 指数;
b) 规模因子指标:总市值 = 每股股价 × 发行总股数;
c) 估值因子指标:账面市值比 BP，即市净率的倒数;
d) 盈利因子指标:扣除非经常性损益、摊薄的 ROE;
e) 投资因子指标:当期总资产相对上期总资产变化率;
f) 无风险利率设为零，个股收益率用 Wind 后复权收盘价核算;
g) 以自然月为频率，计算因子值并重新分层计算对应五因子收益率。

1、所有数据按同一时间，同一股票对齐，注意这里的财报指标相关的时间要使用财报公布时间不能使用财报报告期。
2、第一步产生的NA值，用前一个值去填充（因为这里回归的方式是时间序列回归）。

Fama 和 French(2015)原始的方法，是沿着某两个因子维度将股票分成 2x3=6 个组合(图表 2，3)。在这 2 个因子维度中，其中一个固定为规模，按照中位数分为两层， 另外一个为 BP、盈利或者投资因子，按照 30%，70%分位数分成 3 层(图表 3)。这样， 我们将得到 3 个 2x3 的股票资产组合(规模与 BP 两维度分组、规模与盈利两维度分组、 规模与投资两维度分组)。

因子的构造方法以及计算细节见下面表 1 和 2。在图表 2 中，我 们用 2 个字母来标记股票的分组，第一个字母表示规模大(B)或小(S)，第二个字母在 BP 分层中，表示 BP 高(H)、中(N)、低(L);在盈利分组中表示强(R)、中(N)、弱(W);在投资 分组中，表示投资保守(C)、中(N)或者强(A)。

表1

表2

最后我们得到除了市场因子以外的 4 个因子 收益率为:
(1) SMB (small minus big):小市值组股票减大市值组股票平均月收益率;
(2) HML(highminuslowBP):高BP组股票减低BP组股票平均月收益率;
(3) RMW(Robustminusweakprofit):高ROE组的股票减低ROE组股票平均月收益率;
(4) CMA():总资产增长率低组股票减总资产增长率高组股票平均月收益率。

数据分析部分主要分析五因子组成数据的特性。其主要分析四部分内容：
1、五因子的均值，方差等summary统计。这样能说明那个因子在市场的收益中起到作用。
2、求均值是否显着异于零的假设检验对应的 t 统计量。目的是检验哪一个因子最能带来超额的收益。
3、五因子累计收益分析，一般是规定一个日期为起始日期，形成五因子的累积净值曲线，目的是用来分析五因子在历史上和现在的表现，和预估未来的表现。后面归因分析中会用到这里的累积。
4、五因子间的相关性分析。其目的是提出多吃公线性，用作下一步回归用。

这里可以剔除多重共线性，也可以不剔除，因为Fama在原始论文中就发现了了五因子中存在多重公线性，但是Fama并没有处理这个问题。所以这里也可以不处理。

去除多重共线性的方法为：

分别用4个因子对另一个因子进行线性回归，可以找到共线性因子，找到共线性因子后。
用四个因子去回归这个共线性的因子，生成的残差，作为这个因子的新值，这样既做可以去掉共线性，也因为是线性变化，不改变因子的方向。这种去除共线性的方法，使用与所有的多因子模型。包括APT多因子模型。

我们有了Fama五因子，将组合的收益时间序列作为因变量，直接进行回归，即可求出模型：

在求出模型的同时，求出回归的可决系数，检验模型的因子解释的有效性。

我们由五因子的累积净值走势图，可以分析出历史和当前那个因子起到主要作用，通过上面方差的回归系数，我们可以发现我们组合的收益来源，如果组合的主要收益来源和当前五因子收益表现最好的不一致，就要考虑进行调仓，高配表现好的因子。这就是基于净值的收益归因。

既然这里目标变量是组合的收益率，那么有上面模型，我们可以由因子的风险矩阵求出组合的总风险，且每一个因子的风险贡献都可以求出，道理和风险预算模型一致。这就是基于净值的风险归因。

额外的，在这个模型可以用来选股，我们选择 很小的股票和资产，因为这种股票和资产收益和风险可以被五因子所解释，风险小， 大的说明还有很多不能被五因子解释的部分，风险也大。

所以，我们使用Fama多因子选股的时候，只需用五因子回归市场上每一个股票，对生成的残差 有小到大排序，选择残差 小的股票。

基于持仓的归因方法，逻辑上比基于净值的归因方法要复杂的多，它来自套利定价模型（APT），用所有所有股票截面的因子的暴露序列去回归所有股票的收益序列。这种做法的目的是找到个股收益和因子收益之间的关系，寻找有效因子，通过有效因子来选择好的股票。

这种做法把重点放在了因子挖掘和最后资产的打分模型的选择上。

最后的模型打分，最后主要开发出来以下模型：

分层打分法、简单线性回归、随机森林、逻辑回归、支持向量机回归。

本文以简单线性回归为例，详细介绍这种方法归因分析的实现。

我们还是遵循机器学习的项目流程，来进行实现：
数据准备>>数据预处理>>单因子有效性检验>>数据分析>>回归分析>>归因分析

(1) 股票池:全A股，在每个时刻t均剔除ST、PT股票，剔除停牌及上市未满一个月的股票，剔除 BP 值为负的股票;
(2) 时间参数:2010年1月至2018年1月;
(3) 因子对应指标:
a) 市场因子指标:上证 指数;
b) 行业因子指标:申万一级行业指数。
c) 风格因子指标：市值size，PE，EBITA.(这里以这三个因子为例，APT框架的优势就是因子可以随便加)

1、所有数据按同一时间，同一股票对齐，注意这里的财报指标相关的时间要使用财报公布时间不能使用财报报告期。虽然这种方法是截面回归，但是要研究每个因子的有效性，所以必须列出各个因子的历史时间序列数据。
2、第一步产生的NA值，用截面该因子的均值填充。（这与上面的做法不一样）。
3、若因子NA比率超过30%，则舍弃该因子。
4、对每个因子的暴露（就是因子值）分布分析，剔除3-sigma以外的公司。（最后回归用，因为回归对极值敏感）
5、z-score标准化所有因子。（最后回归用，去量纲）

通常我们总认为行业和市值两个因子对股票的收益影响较大，所以在单独分析其他因子时，要把这两个因子暴露引起的收益剔除掉，也就是所谓的因子中性化。经常使用的方法是，用因子暴露作为因变量，用行业因子和市值因子去回归因子暴露，得到的残差就是中性化后的因子。

在这个过程中，因为行业是类别变量，不能直接进行回归，要引入哑变量的方式进行回归。

注意：因子暴露此时已经变成中心化的，所以一下处理全在中性化因子的基础上。

整个模型最麻烦的一步，也是最琐碎的一步。

在剔除了极端公司和填充了因子NA值后，我们对每个单因子进行有效性检验。做法有以下几种：

1、IC值检验
2、RIC值检验
3、IR检验
4、方差分析(ANOVA)给出p-value
5、随机森林

这里我们要先再确认下因子收益和因子暴露的概念：
因子暴露是因子具体的值，例如60000.sh(浦发银行)的PE（因子）值为5.62.纳闷普法银行在因子PE上的暴露就是5.62。
因子收益是用截面因子暴露去回归个股收益时产生的各项因子的回归系数。

为什么这样定义，其实原因来自上面的基于CAMP模型多因子分析。

我们有各个因子的暴露值后，可以对各个因子进行单因子检验，我们求当期（t期）的因子暴露值和下一期（t+1期）的个股收益的相关性数,得到当期（t期）的该因子的IC值：

其中：

这样求出来的IC值的绝对值越大越好，求出所有因子历史一段时间的IC值走势。因子IC的绝对值长时间处于很大的值，说明这个因子长期有效性很强，若偶尔绝对值很大，说明因子偶尔有效，也要保留，我们剔除那些IC长期很小的因子。认为这些因子有效性不强。

RIC的用法与IC的用法完全一致，只有RIC的定义不一样，我们求当期（t期）的因子暴露值和下一期（t+1期）的个股收益的秩相关性数,得到当期（t期）的该因子的RIC值：

其中：

RIC使用方式和IC一致。

从上面使用IC和RIC时，不是很方便，我们要看IC和RIC长期表现，这种表现是定性看的，我们需要构造一个量，定量的去衡量因子的长期表现。我们很简单的一个想法是：用IC的均值来衡量IC的长期表现好坏，用IC的标准差来衡量表现的稳定性。

于是我们综合两个在一起，构造IR如下：

这里的符号IR与信息比率是一样的，因为两者是一个东西，可以通过数学推导得到。

我们选取IR高的因子，丢弃IR低的因子。

方差分析是用来分析多组数据之间均值是否一样的统计分析方法，当检验的p值大与0.05是，说明多组之前的均值没有差异，当p值小于0，05 时，说明各组之间存在差异。对于选因子来说，我们希望每组之前有差异。所以p-value需要小于0.05.

P值的计算方式很复杂，其思想是用组内方差处于组间方差构造统计量，进行F检验。可直接调用python方差分析函数。

本步主要查看上一步选出的各个因子之间相关系数,为解决下面回归中的两两共线性问题，我们要合并部分因子，我们设置阀值0.6.认为相关系数在0.6 以上的因子看作同一组因子。

对同一组的因子，我们采用IC_IR加权的方式合并这些因子，将其合成一个因子。

其具体加权方式为： 。

这样我们就得到了组合因子。但是这一步虽然剔除了两两间的共线性，但是未能剔除多重共线性。

本步对上面筛选出的因子，以个股收益为因变量惊喜建模，常用模型为多元线性回归，获得如下回归方程：

其中： 是股票n在因子k 上的暴露。 为因子k的因子收益， 为股票n的残差收益，既股票特有收益率。

由这个回归方程，用最小二乘发，我们可以得到因子k的收益 。

进一步的，若现有一组合P，则这个组合P的收益率为：

其中： 为组合P中股票n的权重。

所以组合在因子k上的暴露设为 为：

所以此时，我们知道了组合的因子暴露，各因子的收益，所以可以得到组合里面个因子的收益贡献 ：

所以，此时的多因子模型收益归因归因。

这里的风险归因分析和Barra一模一样：

由上面回归模型得到（将其向量化表示）：

其中：r为股票的收益向量，X因子的暴露矩阵，f为股票的因子收益向量，u为股票的特质收益。

则我们的组合P的波动率为：

其中： 为所有因子收益学列的协方差矩阵，𝛥为股票特质收益序列的协方差矩阵。w为持仓权重。具体推导详见马克维茨均值方差理论。

有了组合的风险（既波动率），就可以得到以下三个量：

组合的系统风险：

组合的特质风险：

因子𝑖对总风险的贡献比例为(推导详见风险预算):

以上就是多因子模型在风险归因上的应用。

传统的这一版多因子，另一大作用是用来选股的，我们得到以下回归方程的时候。

最简单的，可以把最新一期的因子带入到回归方程，计算出的个股的的未来收益，将其线性映射到1到100，可以直接作为分数，我们选择分数高的股票即可。一般都是直接做前10%,做空后10%获得超额收益。

⑻ 信息比率(Informational Ratio)到底怎么计算

rectification ratio，整流比，The rectification ratio of Schottky structure is 30, while that of the MIS structure is 100 at ± 2V bias voltage.

Al/C60肖特基结构在偏压±2V时的整流比为30，而Al/C60的MIS结构在偏压±2V时整流比为100。

衡量某一投资组合优于一个特定指数的风险调整超额报酬。

信息比率（Information Ratio)：以马克维茨的均异模型为基础，用来衡量超额风险所带来的超额收益。它表示单位主动风险所带来的超额收益。

IR=α ∕ ω (α为组合的超额收益，ω为主动风险）

分子α为真实预期收益率与定价模型所计算出的收益率的差，α可以由风险溢价暗示。分母为残差风险即残差项的标准差。

计算方式

信息比率是从主动管理的角度描述风险调整后收益，它不同于夏普比率从绝对收益和总风险角度来描述。信息比率越大，说明基金经理单位跟踪误差所获得的超额收益越高，因此，信息比率较大的基金的表现要优于信息比率较低的基金。

将基金报酬率减去同类基金或者是大盘报酬率（剩下的值为超额报酬），再除以该超额报酬的标准差。信息比率越高，该基金表现持续优于大盘的程度越高。

⑼ 以量化分析方法选股，要怎么算股票收益率

首先建立各个指标在相应分析期内的“增持”/“减持”组合，通过事后检验，统计并分析各指标的“增持”/“减持”组合在分析期内的信息比率与收益率。依据各个指标的“增持”组合的市场表现，判断该指标的选股能力。

“增持”与“减持”组合的构建方法如下：每次选择一个指标，依据该指标对行业内个股进行排序。根据指标代表的经济含义，选择指标排序最优的前 25%的股票设定为“增持”，后 25%的股票设定为“减持”。将“增持”与“减持”股票，按照流通股市值为权重，组成“增持”与“减持”投资组合。投资组合建立后每隔三个月，根据市场最新的指标数据，对“增持”与“减持”组合进行一次重新调整。

1. 经过众多的统计分析研究比较，一些短线投资者认为当随机指标KDJ的K线从下向上穿过D线时，可以买入股票。
2.短线买截的不足之处。从技术分析的角度而言，短线买点都是短线行为在一定时期内，短线买点特别多，同样短线卖点也特别多，因此投资者据此操作，成功的可能性不大。如果考虑到投资者的交易成本投资者根据短线指标操作股票，成功的概率又进一步降低。另外大多数散户由于交易设施的不完备，短线操作也不方便。因此我们建议散户投资者不要轻易用短线的方法买进股票。
3. 短线的交点在决定卖点时，除了前面所讨论的方法外，一些短线投资者常常用随机指标KDJ来决定股票的卖点。由随机指标KDJ的墓木原理知，当随机指标KDJ的K线从上向下穿过D线时，投资者可以卖出股票

我用的牛股宝，里面有个从炒股大赛里面选出来的牛人榜，这个牛股宝里可以跟着牛人买卖操作，这样能跟这这些牛人学习很多知识，牛股宝我觉得不错。你也可以试试。祝你成功。