股票资金流模型算法

❶ 股票资金模型统计余额是什么谢谢

账户相关流入减流出后剩余的资金量。

在市场中，经常存在交易性机会，这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响，或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中，一个典型的交易性策略就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间可能会下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。

❷ 有个股票资金流的问题，疑惑不解

投资者进行股票分析时经常使用的是三个基本指标，价格、成交量和时间。大部分投资者都会在以上三个指标的基础上进行衍生、归纳，根据自己的性格和习惯和喜好，总结出适合自己的一套方法，加上对所投资企业的基本面和整个市场环境变化的分析，从而最终对一只股票做出自己的投资评价。
但对大部分投资者来说，大多数时候，股价的涨跌规律超出了他们可以判断、理解和把握的范围。大盘指数涨了，为什么我的股票还不涨？手里的股票该持有到什么时候？什么时候进场才稳妥？如果没有丰富的经验和正确的投资理念，这些都是一个个诱人亏损的陷阱。
聪明的投资者们发明了各类分析方法，目的都是希望能尽力看清股价变动的本质，探求股价变动的内在动因，以期达到提前预判股价的走势的目的。
当然还有更多的可以去把网址换成财库股票网 查看更多分析技巧

❸ 股票主力资金流的问题，如何看

注意价量配合即可，成交量是股价的支撑。
简单来说就是上涨放量，下跌缩量。
主力资金不断流入有几种情况：
有短线长线之分 长线主力资金流入比较低调，
吸十放三， 在K线上往往形成平台或弧度较小的圆弧，
这种往往不容易察觉 即使察觉也难以把握其拉升时机，
而短线主力则在几日内急拉，在K线上形成长阳或涨停板，
成交量上不断放大，这种易于察觉， 但跟进颇难，
即使跟进，风险过大，不易把握卖点。
希望我的回答对你有帮助。

❹ 股票软件的资金流向可靠吗

股票软件的资金流向可靠，其基本有2种算法：
一是以买卖盘为依据。以买盘价成交所对应的资金算作流入资金，以卖盘价成交所对应的资金算作流出资金；两者的差就是资金的净流入(出)额。显然，每笔交易都有买有卖，那么，就以这一笔交易的买盘和卖盘挂出时间的先后决断。比如买盘在先，那就是资金流入，反之则为流出。这是以投资者买卖股票时的心理为基础，认为主动买者就是看多该只个股，其资金视为主动流入，反之，则视为主动流出。
二是以股价涨跌为依据。上涨时的成交额计为流入资金，下跌时的成交额计为流出资金，两者的差就是资金的净流入(出)额。具体说，这里的上涨和下跌是按当时盘面相对于前一分钟来计算的，比如10:10这一分钟相对于10:09那一分钟是上涨的，那么10:10这一分钟的成交额就被记为流入资金，反之则被记为流出资金。这是以个股盘面表现为基础，认为涨时的资金是看多该股的，视为主动流入，反之，则视为主动流出。

❺ 如何理解股市交易的资金流入流出

中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中，波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究，大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动，与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比，中国股票市场的波动显着大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后，可以认为分解股票的总体波动性，在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先，市场中有大量的散户投资者，而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量，但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz（1952）的资产组合理论，这一类投资者不能够做到分散化投资，对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次，市场具有高度不完全性，缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险，但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具，也不能全部做到风险的分散化，构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外，中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义：近年来，中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳，对于某些特定股票的重视被加深，而分散化的做法反而逐渐淡化，所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有，中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利，此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下，而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为，这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析，可以认为对于股票的总体波动进行分解，分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是，无论是国内还是国外，很少有研究者将总体波动性分解，并同时在不同层面（市场、公司）对波动性进行实证分析。campbell，lettau，malkie和xu（2001）发现，在美国股市中，尽管市场波动并未增加，但是在1962年到1997年间，个别公司的不确定性大大增强了。但是，目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况，宋逢明和江婕（2003）得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当，但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法，然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中，将一只股票的收益分解为两部分：市场收益与个别收益。通过这种分解，我们可以构造衡量个股的两种波动的度量，这两种波动之和就是该股票收益的波动，所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型，我们可以得到一种个股收益波动的分解方式：
（1）var（r[，it]）=β[2][，im]var（r[，mt]）+var（{图}[，it]）
其中r[，it]为个股的超额收益，r[，mt]为市场超额收益，且capm模型本身有r[，mt]与{图}[，it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β，且个股β是随时间变化的。为解决这一问题，下面我们给出一种简化的模型，该模型不需要个股β的信息。同时，该模型可以对个股收益的方差进行类似于（1）的分解。
首先，考虑如下不需要β的个股收益模型：
（2）r[，it]=r[，mt]+ε[，it]
注意在模型（2）中，r[，mt]与ε[，it]不是正交的，因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型（2），个股收益的方差为：
附图{图}然而，这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是，对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项：
（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]）。根据这种分解方法，我们就可以利用模型（2）中的残查项ε[，it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[，i]ω[，it]var（r[，it]）可以理解为随机选取的个股的波动期望值（随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[，it]）。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型（4）的个股超额收益分解所得到的等式（4）中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始，至2001年12月31日终。这一样本期内，股票数量发生了巨大变化，从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1，311，427组。为了得到模型（2）中的个股超额收益（r[，it]）和市场超额收益（r[，mt]），采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式（4）中的两种波动成分量，采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔，本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔，本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动，以mkt[，t]表示，由下式计算：
附图{图}
其中μ[，mt]是时间间隔t内市场收益r[，ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的，取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动，即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动，即个别因素造成的收益波动，首先要根据公式（4）计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[，is]=r[，is]-r[，ms]，然后计算个股在时间间隔t内的波动：
附图{图}
如前所述，为了消除计算中的个股之间的协方差量，必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量，以firm[，t]表示：
附图{图}
经过上述步骤，就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[，t]和firm[，t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法，即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法，估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小，进行图形分析。图1（a）显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形，包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票，并按照流通市值进行加权平均，从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势，但是不够明显。
图1（b）对图1（a）中的数据进行滞后12阶（即数据滞后一年）的简单移动平均，进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小，波动不明显，但1992年初，市场波动值约在0.020到0.025之间，至2001年底样本期末，市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后，市场波动的下降趋势更为明显。
图2（a）则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形，从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2（b）同样是图2（a）中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势，但是很不明显。期初波动值约为0.020，至2001年底，波动值约为0.010。从整体上看，图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动（firm[，t]）
从图形分析中可以看出，中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势，而个别因素的波动成分在样本期内有下降，但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动，说明其变化趋势有可能是随机性的。因此，除了进行图形分析，要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势，还是仅仅为随机性趋势，还需要进一步进行计量经济学分析。

❻ 股市资金流入 资金流出怎样计算

算法：

价格角度：

通过价格变化反推资金流向。股价处于上升状态时产生的成交额是推动股价上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；

股价处于下跌状态时产生的的成交额是推动股价下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；

定义资金流向：

考察成交单的方向和大小来定义资金流向。根据沪深交易所提供的成交数据，如果单笔成交的成交价在现价之上，即主动性买盘，表明买方的意愿更强烈，该笔成交定义为资金流入；

如果单笔成交的成交价在现价之下，即主动性卖盘，表明卖方的意愿更强烈，该笔成交定义为资金流出。

(6)股票资金流模型算法扩展阅读

资金流向的作用：

资金流向能够帮助投资者透过指数(价格)涨跌的迷雾看到其他人到底在干什么。指数(价格)上涨一个点，可能是由1000万资金推动的，也可能是由一亿资金推动的，这两种情况对投资者具有完全不同的指导意义。

一般情况下资金流向与指数涨跌幅走势非常相近，但在以下两种情况下，资金流向指标具有明显的指导意义：

1、当天的资金流向与指数涨跌相反。比如该板块全天总体来看指数是下跌的，但资金流向显示全天资金净流入为正。

2、当天的资金流向与指数涨跌幅在幅度上存在较大背离。比如全天指数涨幅较高，但实际资金净流入量很小。

当资金流向与指数涨跌幅出现以上背离时，资金流向比指数涨跌幅更能反映市场实际状况。

❼ 股票如何做资金流模型

在市场中，经常存在交易性机会，这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响，或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中，一个典型的交易性策略就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间可能会下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
基本概念资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。策略模型1．逆向选择理论在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资。一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。2．策略模型根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：（1）确定待选股票池。在选择组合构建时，剔除上市不满一个月的股票，剔除调仓期涨跌停及停牌的股票，防止因涨/跌停无法交易。剔除信息含量小于10%的股票，因为这部分股票信号不明显，无法取得有效信息。（2）构建股票组合。①指标打分：首先将待选股票池中的股票按照资金流指标进行排序，然后采用百分制整数打分法进行指标打分，即以股票在各个指标中所处位置的百分数作为股票对于该指标的得分，前1%得分为1，依次递减，最后1%得分为100。②求和排序：将股票相对于各个指标的得分进行求和，将和值从小到大排序，进行分组比较；另外，选择排名靠前的N只股票构建组合。③股票权重：采用等量权重。（3）组合定期调整，调整时间从1到3个月不等。持有到期后，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复步骤（2）打分求和过程，并将股票按照指标得分从小到大排序，将原来分组中跌出组合的股票剔除，调进新的股票，同时将新组合内样本股的权重调整到相等。（4）统计检验。分别计算各组合的收益率情况，考察组合的效果。

❽ 股票资金流公式计算原理到底怎样才算合理

你想知道的问题多少散户挖空心思都想知道，包括付费大智慧L2里面的相关统和龙虎看盘等，想想掌握了资金流向不就掌握了主力、机构的意图了，这有可能吗？
股票资金流公式计算原理其实程序设定很简单的，是按前一日的交易总量进行对比的，股价涨就会显示资金流入（拉高出货一样的），股价跌就会显示资金流出（打压吸筹也一样），所以这个数据仅是个参考值，如果你能对机构资金流动的方向做出正确判断，那么主力不是就在你的掌控之下了？这是根本不可能的事；真是的资金流向只有沪深二市交易所的机构席位交易清单才能反应出来，但这个数据是及其保密的，通过付费能看到的机构交易的数据，通常都是三天前的了当天的数据散户是绝对看不到的。