股票股价预测：模型、工具和预测准确性的评估

在当今快节奏的金融世界中，准确预测股票股价变得至关重要。无论是机构投资者还是个人交易者，实时和准确地了解市场动态对于做出明智的投资决策至关重要。本文探讨了股票股价预测的方方面面，包括模型、工具和评估预测准确性的方法。

股价预测模型

股价预测模型是基于历史数据和统计方法来预测未来股票价格的数学框架。这些模型考虑各种因素，例如技术指标、基本面数据和市场情绪，以生成预测值。常见的股价预测模型包括：

• 技术分析模型：通过研究历史价格模式和趋势来预测未来价格走势。
• 基本面模型：使用公司的财务报表、行业分析和经济平均差异。
• 平均绝对百分比误差（MAPE）：衡量预测值与实际值之间平均绝对误差的百分比。
• 命中率：预测正确方向（涨或跌）的次数除以总预测次数。

重要的是要认识到，没有任何模型或工具可以精确地预测未来股价。通过结合多种模型和指标，并评估其准确性，交易者可以提高预测的可靠性，并做出更明智的投资决策。

影响预测准确性的因素

影响股票股价预测准确性的因素包括：

• 市场波动：极度波动和不稳定的市场会降低预测的准确性。
• 数据质量：预测模型和工具依赖于准确的数据。数据中的错误或偏差会影响预测的准确性。
• 预测时间范围：短期预测通常比长期预测更准确，因为市场在短期内受到随机因素的影响较小。
• 市场情绪：市场情绪和投资者信心会影响股价，并可能使预测变得复杂。

结论

股价预测在现代金融市场中起着至关重要的作用。通过利用各种模型、工具和评估方法，交易者可以提高预测的准确性，并做出更有利的投资决策。重要的是要认识到，预测并不是完美的，并且受各种因素的影响。通过结合不同的预测方法，并定期评估其准确性，交易者可以提高对市场动态的理解，并最大程度地提高其投资回报。

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什么是行为金融理论

现代金融理论是建立在资本资产定价模型(CAPM)和有效市场假说(EMH)两大基石上的。 这些经典理论承袭经济学的分析方法与技术，其模型与范式局限在“理性”的分析框架中，忽视了对投资者实际决策行为的分析。 随着金融市场上各种异常现象的累积，模型和实际的背离使得现代金融理论的理性分析范式陷入了尴尬境地。 在此基础上，20世纪80年代行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了CAPM和 EMH的权威地位。 行为金融理论在博弈论和实验经济学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统的力学研究方式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融理论与实际的沟壑有了弥合的可能。 行为金融理论将人类心理与行为纳入金融的研究框架，但是由于涉及人类心理与行为研究的难度，加上行为金融刚刚起步，因而其本身也存在很多缺陷。 行为金融理论产生背景和发展历史 (一)产生背景 行为金融理论是在对现代金融理论(尤其是在对EMH和CAPM)的挑战和质疑的背景下形成的。 在EMH理论形成的过程中，奥斯本(Osberne)和法玛(Fama)的贡献最大。 奥斯本提出了关于股票价格遵循随机游走的主张，认为投资者是根据他们的期望价值或收益率来估计股票的，而期望价值是可能的收益率的概率加权平均值，所以投资者在奥斯本定义上的理性是以无偏的方式设定其主观概率。 在此基础上，法玛建构并形成了有效市场假说(EMH)，EMH是由三个不断弱化的假说组成的：当投资者是理性时，投资者可以理性评估资产价值，市场是有效的；即使有些投资者不是理性的，但由于交易随机产生，也不会形成系统的价格偏差；即使投资者的非理性行为不是随机的，他们也将遇到理性的套期保值者，从而保证资产价格回归基本价值；最后，即使非理性交易者在非基本价值的价格交易时，他的财富也将逐渐减少，以致不能在市场上生存。 法玛(1970)还进一步细分了三种有效市场，从而说明价格反映所有的公开信息，基本分析者的共识形成公平价格。 所以EMH已经隐含了已知信息不能用来在市场上获利的命题。 我们也可以说，到了法玛那里，EMH依赖于理性投资者。 在EMH 产生与发展的同时，马科维茨(Markowitz)结合奥斯本的期望收益率分布，以其方差为度量，用以度量资产组合，得出投资者选择有效边界的风险和标准差给定水平上期望收益率最高的资产组合这个合意的结论。 所以投资者在马科维茨定义上的理性是指他们是风险回避型的；在此基础上，夏普(Sharpe， 1964)、林特纳(Lintner，1965)和莫辛(Mossin，1966)将EMH和马科维茨的资产组合结合起来，以资本资产模型命名，建立了一个以一般均衡框架中的理性预期为基础的投资者行为模型CAPM。 CAPM中的投资者有着同质的收益率预期，以相同的方式解读信息。 在此假定下，CAPM得出：高风险的资产应为高收益率的补偿，投资者的最优投资决策应沿资本市场线进行的结论。 如果说EMH回答了已知的信息对获利没有价值的结论，那么CAPM则说明市场上的超额回报率是由于承担更大的风险才形成的结论，因而在一定程度上CAPM补充了EMH的理论空白和可能的漏洞。 自CAPM诞生后，20世纪七八十年代的研究一般集中在应用该模型进行经验研究和求证EMH的有效性上。 但是随着后来研究的深入，逐渐发现了现代金融理论模型与投资者在证券市场上的实际投资决策行为是不相符合的。 主要表现如下：第一、现代金融理论认为人们的决策是建立在理性预期、风险回避、效用函数最大化等假设上。 实际投资决策并非如此。 特韦尔斯基(1990)针对投资者准确无偏的奥斯本定义上的理性，指出投资者具有倾向于过分自信的心理特征；针对投资者如果接受更大的风险，他们就必须得到更高的收益率的补偿，即对马科维茨的投资者是风险回避型的修正，特氏研究表明，当牵涉到亏损时，投资者会倾向于追求风险，尤其是在追求风险有可能把他们的亏损减少到最低限度的时候；针对法玛和夏普意义上的投资者理性，研究发现投资者在决策中的预测是非贝叶斯预测，而且投资者会有回避损失和心理会计的偏差，还有减少后悔、推卸责任的心理。 尤其值得提出的是研究表明，这种对理性决策的偏差是系统性的，并不能因为统计平均而消除 (Kahneman and Riepe，1998)。 第二，现代金融理论和EMH是建立在有效市场竞争的基础上。 能够在市场竞争中幸存下来的只有理性投资者。 证券市场投资行为是由理性的投资者主宰的。 而Delong、Shleifer、Summers和Maldmann(1990、 1991)的研究表明，某些情况下，非理性投资者实际上可以获得比理性交易者更高的收益，非理性投资者仍然可以影响资产价格。 (二)发展历史 行为金融理论的发展历史可以简单概括为以下几个阶段：1.早期阶段。 19世纪Gustave Lebon的“The Crowd”和Mackey的“Extraordinary Poplular Delusion and the Madness Of Crowds”是两本研究投资市场群体行为的经典之作；凯恩斯是最早强调心理预期在投资决策中作用的经济学家，他基于心理预期最早提出股市“选美竞赛”理论和基于投资者“动物精神”而产生的股市“乐车队效应”；Purrell是现代意义上金融理论的最早研究者，在其《以实验方法进行投资研究的可能性》 (1951)论文中，开拓了应用实验将投资模型与人的心理行为特征相结合的金融新领域。 后来的Paul、Slovic等人继续进行了一些人类决策过程的心理学研究。 2.心理学行为金融阶段(从1960年至80年代中期)。 这一阶段的行为金融研究以 Tversky和Kahneman为代表。 Tversky研究了人类行为与投资决策模型基本假设相冲突的三个方面：风险态度、心理会计和过度自信，并将观察到的现象称为“认知偏差”。 Kahneman和Tverskv(1979)共同提出了“期望理论”，使之成为行为金融研究中的代表学说。 但是当时的行为金融的研究还没有引起足够重视，一方面是因为此时EMH风行一时，另一方面是因为人们普遍认为研究人的心理、情绪对金融研究是不科学的。 3.金融学行为金融阶段(从20世纪80年代中期至今)。 市场不断发现的异常现象引起金融学界的注意，大量的证据表明许多金融理论还不完善；再加上期望理论得到广泛认可和经验求证，所以这个时期的行为金融取得了突破性的进展。 这个时期行为金融理论以芝加哥大学的Thaler和耶鲁大学的Shiller为代表。 Thaler(1987，1999)研究了股票回报率的时间序列、投资者心理会计等问题。 Shiller(1981，1990a，1990b)主要研究了股票价格的异常波动、股市中的“羊群效应”(Herd Behavior)、投机价格和流行心态的关系等。 此外，Orden(1998)对于趋向性效应(disposition effect)的研究，Ritter(1999)对于IPO的异常现象的研究，Kahneman等(1998)对反应过度和反应不足切换机制的研究都受到了广泛的关注。 与上个时期相比，这个时期的行为金融理论研究是从投资策略上加以完善，注重把心理学研究和投资决策结合起来。 行为金融理论的理论内容 (一)理论基础 1.期望理论。 期望理论是行为金融学的重要理论基础。 Kahneman和 Tversky(1979)通过实验对比发现，大多数投资者并非是标准金融投资者而是行为投资者，他们的行为不总是理性的，也并不总是风险回避的。 期望理论认为投资者对收益的效用函数是凹函数，而对损失的效用函数是凸函数，表现为投资者在投资帐面值损失时更加厌恶风险，而在投资帐面值盈利时，随着收益的增加，其满足程度速度减缓。 期望理论成为行为金融研究中的代表学说，利用期望理论解释了不少金融市场中的异常现象：如阿莱悖论、股价溢价之迷(equity premium puzzle)以及期权微笑(option smile)等，然而由于Kahneman和Tversky在期望理论中并没有给出如何确定价值函数的关键——参考点以及价值函数的具体形式，在理论上存在很大缺陷，从而极大阻碍了期望理论的进一步发展。 2.行为组合理论(Behavioral Portfolio Theory，BPT)和行为资产定价模型(Behavioral Asset Pricing Model，BAPM)。 一些行为金融理论研究者认为将行为金融理论与现代金融理论完全对立起来并不恰当。 将二者结合起来，对现代金融理论进行完善，正成为这些研究者的研究方向。 在这方面，Statman和Shefrin提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。 BPT是在现代资产组合理论(MPT)的基础上发展起来的。 MAPT认为投资者应该把注意力集中在整个组合，最优的组合配置处在均值方差有效前沿上。 BPT认为现实中的投资者无法作到这一点，他们实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。 BAPM是对资本资产定价模型(CAPM)的扩展。 与CAPM不同，BAPM中的投资者被分为两类：信息交易者和噪声交易者。 信息交易者是严格按CAPM行事的理性交易者，不会出现系统偏差；噪声交易者则不按CAPM行事，会犯各种认知偏差错误。 两类交易者互相影响共同决定资产价格。 事实上，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，因为均值方差有效组合会随时间而改变。 (二)投资行为模型 模型(Barberis，Shleffer，and Vishny，1998)。 BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：其一是选择性偏差(representative bias)，即投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够，这种偏差导致股价对收益变化的反映不足(under- reaction)。 另一种是保守性偏差(conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正自己的预测模型，导致股价过度反应(over -reaction)。 BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致证券的市场价格变化偏离效率市场假说的。 模型(Daniel，Hirsheifer and Subramanyam，1998)。 该模型将投资者分为有信息和无信息两类。 无信息的投资者不存在判断偏差，有信息的投资者存在着过度自信和有偏的自我归因(serf-contribution)。 过度自信导致投资者夸大自己对股票价值判断的准确性；有偏的自我归因则使他们低估关于股票价值的公开信号。 随着公共信息最终战胜行为偏差，对个人信息的过度反应和对公共信息的反应不足，就会导致股票回报的短期连续性和长期反转。 所以Fama(1998)认为 DHS模型和BSV模型虽然建立在不同的行为前提基础上，但二者的结论是相似的。 模型(Hong and Stein，1999)，又称统一理论模型(unified theory model)。 统一理论模型区别于BSV和DHS模型之处在于：它把研究重点放在不同作用者的作用机制上，而不是作用者的认知偏差方面。 该模型把作用者分为“观察消息者”和“动量交易者”两类。 观察消息者根据获得的关于未来价值的信息进行预测，其局限是完全不依赖于当前或过去的价格；“动量交易者”则完全依赖于过去的价格变化，其局限是他们的预测必须是过去价格历史的简单函数，在上述假设下，该模型将反应不足和过度反应统一归结为关于基本价值信息的逐渐扩散，而不包括其他的对投资者情感刺激和流动性交易的需要。 模型认为最初由于“观察消息者”对私人信息反应不足的倾向，使得“动量交易者”力图通过套期策略来利用这一点，而这样做的结果恰好走向了另一个极端——过度反应。 4.羊群效应模型(herd behavioral model)。 该模型认为投资者羊群行为是符合最大效用准则的，是“群体压力”等情绪下贯彻的非理性行为，有序列型和非序列型两种模型。 序列型由 Banerjee(1992)提出，在该模型中，投资者通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其它个体的决策中依次获取决策信息，这类决策的最大特征是其决策的序列性。 但是现实中要区分投资者顺序是不现实的。 因而这一假设在实际金融市场中缺乏支持。 非序列型则论证无论仿效倾向强或弱，都不会得到现代金融理论中关于股票的零点对称、单一模态的厚尾特征。 三、实证检验 进入20世纪80年代以来，与现代金融理论相矛盾的实证研究不断涌现，主要体现在投资策略的改变上。 下面介绍几种典型的行为金融策略：1.小公司效应。 小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。 Banz(1981)发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。 同一年，Reimganum(1981)也发现了公司规模最小的普通股票的平均收益率要比根据CAPM模型预测的理论收益率高出18%。 最近Siegl(1998)研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。 由于公司的规模和1月份的到来都是市场已知信息，这一现象明显地违反了半强式有效市场假设。 Lakonishok等(1994)的研究发现，高市净盈率的股票风险更大，在大盘下跌和经济衰退时，业绩特别差。 市盈率与收益率的反向关系对EMH形成严峻的挑战，因为这时已知的信息对于收益率有明显的预测作用。 2.反向投资策略(contrary investment strategy)。 就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。 一些研究显示，如选择低市盈率(PE)的股票；选择股票市值与帐面价值比值低、历史收益率低的股票，往往可以得到比预期收益率高很多的收益，而且这种收益是一种“长期异常收益”(1ong-term anomalies)。 Desia、Jain(1997)，Ikenberry、Rankine Stice(1996)也发现公司股票分割前后都存在着正的长期异常收益。 行为金融理论认为反向投资策略是对股市过度反应的一种纠正，是一种简单外推的方法。 3.动量交易策略(momentum trading strategy)。 即首先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股市收益和交易量满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。 行为金融定义的动量交易策略源于对股市中间收益延续性的研究。 Jegadeeshkg与Titman(1993)在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现，以3至12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈连续性，即中间价格具有向某一方向连续的动量效应。 事实上，美国价值线排名(value line rankings)就是动量交易策略利用的例证。 动量交易策略的应用其实就是对EMH的再次否定。 4.成本平均策略和时间分散化策略。 成本平均策略指投资者根据不同的价格分批购买股票，以防不测时摊低成本的策略，而时间分散化指根据股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，随着投资者年龄的增长而将股票的比例逐步减少的策略。 这两个策略被认为与现代金融理论的预期效用最大化则明显相悖。 Statman(1995)，Fisher、Statman(1999)利用行为金融中的期望理论、认知错误倾向、厌恶悔恨等观点对两个策略进行了解释，指出了加强自我控制的改进建议。 行为金融理论已经开始成为金融研究中一个十分引人注目的领域，它对于原有理性框架中的现代金融理论进行了深刻的反思，从人的角度来解释市场行为，充分考虑市场参与者的心理因素的作用，为人们理解金融市场提供了一个新的视角。 行为金融理论是第一个较为系统地对效率市场假说和现代金融理论提出挑战并能够有效地解释市场异常行为的理论。 行为金融理论以心理学对人类的研究成果为依据，以人们的实际决策心理为出发点讨论投资者的投资决策对市场价格的影响。 它注重投资者决策心理的多样性，突破了现代金融理论只注重最优决策模型，简单地认为理性投资决策模型就是决定证券市场价格变化的实际投资决策模型的假设，使人们对金融市场投资者行为的研究由“应该怎么做决策”转变到“实际是怎样做决策”，研究更接近实际。 因而，尽管现代金融理论依然是对市场价格的最好描述，但行为金融的研究无疑是很有意义的。

炒股软件中的各种指标是想说明什么?

KDJ全名为随机指标(Stochastics)，由George Lane所创，其综合动量观念，强弱指标及移动平均线的优点，早年应用在期货投资方面，功能颇为显著，目前为股市中最常用的指标之一。 买卖原则：1. K值由右边向下交叉D值作卖，K值由右边向上交叉D值作买。 2. 高档连续两次向下交叉确认跌势.低档两次向上交叉确认涨势。 3. D值<20%超卖，D值>80%超买；J>100%超买，J<10%超卖。 4. KD值于50%左右徘徊或交叉时，无意义。 5. 投机性太强的个股不适用。 6. 可观察KD值与股价之背离，以确认高低点。 布林线(Bollinger Bands)为John Bollinger设计，利用统计学原理标准差求其信赖区间，本指标相较Envelopes，更能随机调整其变异性，上下限之范围不被固定，随股价之变动而变动。 买卖原则：1. 布林线利用波带可以显示其安全的高低价位。 2. 当变易性变小，而波带变窄时，激烈的价格波动有可能随时产生。 3. 高低点穿越波带边线时，立刻又回到波带内，会有回档产生。 4. 波带开始移动后，以此方式进入另一波带，这对于找出目标值有相当帮助。 VR实为成交量之强弱指标，运用在过热的市场及低迷的盘局中，进一步辨认头部和底部的形成。 有相当的作用，VR可与PSY配合使用。 买卖原则：1. VR下跌至40%以下时，市场极易形成底部。 2. VR值一般分布在150%左右最多，一旦越过250%，市场极易产生一段多头行情。 3. VR超过350%以上，应有高档危机意识，随时注意翻转之可能，可配合CR及PSY使用。 4. VR运用在寻找底部时较为可靠，确认头部时，多配合其他指标使用。 (一) MACD指标(Moving Average Convergence Divergence)MACD指数平滑异同移动平均线为GERALD APPLE所创，其利用两条长、短期的平滑平均线，计算其二者之差离值，作为研判行情买卖之依据。 买卖原则：1. DIF、MACD在0以上，大势属多头市场，DIF向上突破MACD，可作买，若DIF向下跌破MACD，只可作原单的平仓，不可新卖单进场。 2. DIF，MACD在0以下，大势属空头市场，DIF向下跌破MACD，可作买，若DIF向上突破MACD，只可作原单的平仓，不可新买单入场。 3. 牛离差：股价出现二或三个近期低点而MACD并不配合出现新低，可作买。 4. 熊离差：股价出现二或三个近期高点而MACD并不配合出现新高，可作卖。 5. 高档两次向下交叉大跌，低档两次向上交叉大涨。 (二)DMI指标DMI(Directional Muvement Index)指标系由 Wilder于1978年在New Concepts in Technical TradingSystems一书中首先提出，DMI指标提示投资人不要在盘整世道中入场交易，一旦市场变得有利润时，DMI立刻引导投资者进场，并且在适当的时机退场，实为近年来受到相当重视的指标之一。 买卖原则：1. +DI上交叉-DI时作买。 2. +DI下交叉-DI时作卖。 3. ADX于50以上向下转折时，代表市场趋势终了。 4. 当ADX滑落到_+DI之下时，不宜进场交易。 5. 当ADXR介于20-25时，宜采用TBP及CDP中之反应秘诀为交易参考。 (三)DMA指标DMA平均线差(Different of Moving Average)乃利用两条不同期间的平均线，计算差值之后，再除以基期天数。 买卖原则：1. 实线向上交叉虚线，买进；实线向下交叉虚线，卖出。 2. DMA也可观察与股价的背离。 (四)TRIX指标TRIX(Triple Exponentially Smoothed Moving Average)为股价之三重指数平滑移动平均线。 此指标类似于MACD，属于长期趋势指标，在盘整或短期波动较剧烈的行情中，容易假讯号。 本指标于长期趋势中，过滤掉许多不必要的波动，配合一条TRIX的平均线使用，其效果相当良好。 买卖原则1. 盘整行情本指标不适用。 2. TRIX向上交叉其TMA线，买进。 TRIX向下交叉其TMA线，卖出。 3. TRIX与股价产生背离时，应注意随时会反转。 4. TRIX是一种三重指数平滑平均线。 (五)BRAR指标BR、AR二者中BR无法单独使用，须配合AR指标使用，可以有效提供投资者辨认高价圈和低价圈，BR代表人气指标，依反市场心理，当市场人气狂热时卖出，人气悲观时买进，AR代表股价气势指标，测量市场真实的潜在动能，籍由二者之间微妙的变化，提供买卖讯号。 买卖原则：1. BR=100是强弱的均衡状态。 2. BR<AR，而AR<50时可买。 3. BR由高档下跌一半，股价反弹。 4. BR由低档上涨一半，股价回档。 5. BR>300以上进入高价圈。 6. BR>AR，再转而变成BR<AR时，可能作底。 7. AR>180以上，进入高价圈。 8. AR<100之后急剧下跌，致使AR<40时可买。 (六)CR指标CR与BR、AR最大的不同在于采用中间价作为计算的基准.由于价格虽然收高，但其中一天的能量中心却较前一天为低，这是一个不可忽略的重点。 CR可和以BR、AR完全分开独立使用，对于股价何时上涨、何时下跌提供难得的参考。 CR本身配置4条平均线，平均线又较CR先行若干天，另一方面，平均线之间又相互构筑一个强弱带，被应用来对股价进行预测。 买卖原则：1. CR平均线周期由短到长分成a、b、c、d4条。 2. 由c、d构成的带状称为主带，a、b构成的带状称为副带。 3. CR跌至带状以下两日时，买进。 4. CR亦会对股价产生背离现象。 5. CR由带状之下上升160%时，卖出。 6. CR跌至40以下，重回副带，而a线由下转上时，买进。 7. CR上升至带状之上时，而a线由上转下时，宜卖出。 8. 主带与副带分别代表主要的压力支撑及次要压力支撑区。 9. CR在300以上，渐入高档区，注意a线变化。 (八)OBV指标OBV(On Balance Volume)为美国投资分析师Lee Granville的主要分析工具，?#20;能量是因，股价是果?#20;，关于成交量方面的分析，此为相当重要的分析指标之一。 买卖原则：1. 必须观察OBV之N字形波动。 2. 当OBV超越前一次N字形高点，即记一个向上的箭号。 3. 当OBV跌破前一次N字形低点，即记一个向下的箭号。 4. 累计5个向上或向下的箭号，即为短期反转讯号。 5. 累计9个向下或向上的箭号，即为中期反转讯号。 6. N字形波动加大时，须注意行情随时有反转可能。 (九)ASI指标ASI累计震荡指标 (Accumulation Swing Index)为Welles Wider所创，其企图籍调整指标对于开高低收的迷思，设计出一条感应线，以便代表真实的市场，对于压力线及支撑线的突破及新高，低点的确认，背离等现象，提供相当精辟的解释，理论上，ASI将震荡高点数值化，并且确实的界定了短期的震荡点，另一方面又真实强力的指示出市场的内涵。 买卖原则：1. 股价创新高、低，而ASI未创新高、低，代表此高低点不确认。 2. 股价已突破压力或支撑线，ASI却未伴随发生，为假突破。 3. ASI前一次形成的显著高、低点，视为ASI停损点；多头时，ASI跌破前一次低点，停损卖出；空头时，ASI向上突破前一次高点，停损回补。 (十)EMV指标阿姆氏简易波动指标 (EMV)原名Arms Ease of Movement Value.是由Richard Jr.依据等量图及压缩图原理设计而成尝试将价格与成交量的变化，结合成一个指标，为观察市场在缺乏动力情况下的移动情形。 较少成交量可以向上推动股价时，则EMV的值会升高，同样的，较少的成交量可以向下推落股价时，EMV的值会降低，但是，如果股价需要大成交量来推动时，则EMV会趋向于 0。 买卖原则：1. EMV值上升，代表量跌价增；EMV值下降，代表量跌价跌。 2. EMV趋向于0，代表大成交量；EMV>0，买进；EMV<0，卖出。 (十一)WVAD指标WVAD(Williamss Variable Accumulation/Distribution)是一种加权的量价动量指标，由Larry Williams所设计，其作用在于测量从开盘到收盘期间，买方与卖方各自的爆发力程度。 买卖原则：1. 指标为正值时，代表多方的冲力占优势，应买进。 2. 指标为负值时，代表空方的冲力占优势，应卖出。 3. WVAD是测量股价由开盘到收盘期间，多空双方的战斗力平衡。 4. 运用WVAD指标，应先将参数设置为长期。 (十三)W%R指标W%R为Larry Williams于1973年在How I made a million dollars?一书中首次提出，其全名Williams Overbought/oversold index。 此为测量行情震荡强度的指标，乃引用遇强则买，遇弱则卖的原理，提供投资人交易之参考依据。 买卖原则：1. W%R介于100%-0%之间；100%置于底部，0%置于顶部。 2. 设一条超卖线，价格进入80%-100%之间，而后再度上升到80%之上时，为买入信号。 3. 设一条超买线，价格进入20%-0%之间，而后再度跌落至20%之下时，为卖出信号。 4. 设一条中轴线，行情由下往上穿越时，表示确认买进信号；行情由上往下穿越时，表示确认卖出讯号。 (十四)SAR指标SAR(Stop and Reverse)又名抛物线(Parabolic).是韦尔达系统中最简便的分析工具，属于时间与价格并重的系统，由于组成该指标的每一个点以弧线移动，故名之为抛物线。 买卖原则：1. 任何一天的收盘价高于或低于SAR，则须执行空头或多头之停损交易。 2. 任何一次停损交易，也视为实况转变，交易者须改变立场，从事新趋势之交易。 3. 收盘价>SAR，空头停损。 4. 收盘价<SAR，多头停损。 (十六)CCI指标CCI全名Commodity Channel Index，是由Donald 所创，此指标同时适用于期货商品及股价。 主要测量脱离价格正常范围的变异性。 买卖原则：1. 股价产生背离现象时，是一项明显的警告讯号。 2. 常波动范围在正负100之间，正100以上为超买讯号，负100为超卖讯号。 3. 测量脱离价格正常范围之变异性。 (十七)ROC指标ROC(Price Rate of Change)乃以今天之价格比较其N天前之价格，以比率表示之，此指标经由Gerald Apple And Fred Hitschler 两人于Stock Market Trading Systems一书中介绍，采用12天及25天周期可达到相当的效果。 买卖原则：1. ROC具有超买超卖的原则。 2. 个股经价格比率之不同，其超买超卖范围也略有不同，但一般介于正负6.5之间。 3. ROC抵达超卖水准时，作买；抵达超买水准时，作买。 4. ROC对于股价也能产生背离作用。 (十八)MIKE指标MIKE指标(Mike Base)是另一种形式的路径指标，依据Typical Price为计算基准，求其Weak、Medium、Strong三条带状支撑与压力。 买卖原则：1. Weak-s、Medium-s、Strong-s三条线代表初级、中级及强力支撑。 2. Weak-r、Medium-r、Strong-r三条线代表初级、中级及强力压力。 3. MIKE Base是一种路径指标，依据Typical Price计算，包含三条带状支撑与压力.本栏不以图形表示，请依照数据操作。 （二十）摆动量（OSC）OSC公式=当日收盘-若干天的平均线价当震荡点大于0且股价趋势仍属上升时，为多头走势，反之当震荡点小于0且股价趋势为下跌是为空头走势。 OSC可用切线研判研涨跌讯号。 OSC可用形态学指示进出点。 OSC与价格背离则反转日为时不远。 （二十一）指数平均线（EXPMA）通常只设定两条线，参数为5与20，当短期指数平均线由下往上交叉中期平均数时为买进讯号，由上往下交叉时为卖进讯号。 指数平均数也与一般移动平均线有异曲同工之妙，可做为压力与支撑的参考。 （二十二）乖离率（BIAS）简称Y值葛南碧移动平均线八法则中第四与第五项中提示股价距离移动平均线太远，不管是股价在移动平均线之上或之下，都有可能趋向移动平均线。 但并没有表示股价距离平均线多远，才是买卖时机，乖离率即是此种原则的技术指标。 乖离率可分为正乖离率与负乖离率。 若股价在移动平均线之上，则乖离率为正，反之则为负，当股价与平均线相同，则乖离率为零。 随着股市强弱，乖离率周而复始穿梭在零的上方或下方。 从长期图形变动可看出正乖离率大至某百分比以上便是卖出时机，负乖离率大至某百分比之下是买进时机。 多头市场的狂涨与空头市场的狂跌会使乖离率达到意想不到的百分比，但是出现次数极少，时间亦短。 应用法则：乖离率究竟达到何种程度才是买进时机？见仁见智，并没有统一的原则，而且股价与各种短期移动平均线的乖离率都有不同的乖离程度，使用者只能经验判断一段行情的强势或弱势做为买卖股票的依据，下列法则仅提供参考。 1、股价或指数与五日平均值为 -3%是买时机；+3.5%是卖出时机2、股价或指数与十日平均值为 -4.5%是买进时机；+5%是卖出时机3、股价或指数与二十日平均值为 -7%是买时时机；+8%是卖出时机4、股价或指数与六十日平均值为 -11%是买时时机；+11%是卖出时机（二十三）心理线（PSY）心理线是从英文名字Psychological line直译而来，是研究某段期间内投资人趋向于买方或卖方的心理与事实。 做为买卖投票的参考，国内一般投资人画心理线，均以十天为样本，其计算公式如下：心理线10日内的上涨天数心理线=——————————————————*例如10天中如果有5天上涨，5天下跌，心理线就是5/10=50%，再将此标示在百分比的图纸上，每天延续下去时，将每天的百分比连接起来，即成为心理线，心理线最好与K线相互对照，如此更能从股价变动中了解超买或超卖情形。 由心理线来看，当一段上升行情展开前，通常超卖现象的最低点会出现两次，因此，投资人观察心理线，若发现某一天的超卖现象严重，短期内低于此点的机会极小，当心理线向上变动而再度回落此点时，就是买进的机会。 反之亦然。 所以，无论上升行情或下跌行情展开前，都会出现两次以上的买点与卖点，使投资人有充分的时时间研判，未来股价变动方向，再做进出之最后决策。 运用法则：（1）、一段上升行情展开前，通常超卖之低点会出现两次。 同样，一段下跌行情展开前，超买的最高点也会出现两次。 （2）、百分比25-75是常态分布。 （3）、超过百分比75或低于百分比25移动平均线 (MA)1.采用三条移动平均线两条移动平均线胜过一条移动平均线，三条移动平均线的组合就胜过前面二者了，所以被人称为三重交叉法。 在股市上人们常用5天、10天、30天移动平均线三重组合，在期货市场上又通用4天、9天、18天移动平均线三重组合。 在股市上如果5天线上穿10天线， 10天线又上穿30天线所发出的买入讯号比两条移动平均线组合可靠得多；反之，5天线下穿10天线，10天线下穿30天线所发出的卖出讯号也十分有效。 在期货市场4天、9天、18天移动平均线的组合使用最为广泛。 在上升趋势中，多头排列应当为4天平均线高于9天线，9天线又高于18天平均线；在下降趋势中正相反，空头排列为4天平均线在下，9天平均线次之，18天线居上。 当上升趋势转为下跌趋势时，最敏感的短期移动平均线4天均线向下跌破9天均线和18天均线只是卖出的预警讯号，稳健的投资者往往要等待短期均线9天移动平均线向下跌破18天移动平均线才认为卖出讯号得到确认。 2.移动平均线适用于任何时间尺度移动平均线最主要应用于日线图，不过它也能应用在更长期的趋势分析上，也可以应用于更短期的研究中。 在股市中有13周移动平均线和30周移动平均线的组合，它们可以用来研判数年前就开始的主要趋势及反转；在期货市场上移动平均线可以应用于当日图表，指导进行短线操作。 当市场处于明显的上升或下跌趋势中时，移动平均线会给出清晰的买卖讯号，其工作状态最佳，但当市场进入横盘指数忽上忽下轻微变动之时，移动平均线给出的讯号常常互相矛盾，十分模糊，而这种时候是经常性的，达交易日的一半以上或更多。 正因为这一特点我们不能过于依赖移动平均线，而应该把它与其它技术指标有机组合起来使用。 3.移动平均线的优缺点优点：(1)利用移动平均线原理去买卖交易时可以界定风险，将亏损降至最低；(2)在趋势转变，行情发动时，买卖交易的利润可观；(3)移动平均线的组合可以判断行情的真正趋势。 缺点：(1)在行情牛皮调整时发生的买卖信号过于频繁，容易使投资者踩错；(2)移动平均线的最佳组合无从判断，经常因各市场情况而改变；(3)单凭移动平均线的买卖讯号无法给出充足的依据，一般还要靠其它技术指标的辅助。 4.移动平均线的买卖信号---格兰碧八大买卖法则(1)平均线从下降逐渐转为盘局或上升，而股价从平均线下方突破平均线，为买进讯号。 (2)股价虽然跌破平均线，但又立刻回升到平均线上，此时平均线仍然持续上升，仍为买进讯号。 (3)股价趋势走在平均线上，股价下跌并未跌破平均线且立刻反转上升，也是买进讯号。 (4)股价突然暴跌，跌破平均线，且远离平均线，则有可能反弹上升，为买进讯号。 (5)平均线从上升逐渐转为盘局或下跌，而收市价向下跌破平均线。 为卖出讯号。 (6)股价虽然向上突破平均线，但又立刻回跌至平均线下，此时平均线仍然持续下降，仍为卖出讯号。 (7)股价趋势走在平均线下，股价上升并未突破平均线且立刻反转下跌，也是卖出讯号。 (8)股价突然暴涨，突破平均线，且远离平均线，则有可能反弹回跌，也为卖出时机。 威廉指数 (％R)威廉指数％R是利用摆动点来量度市场的超买超卖现象，可以预测循环周期内的高点和低点，从而提出有效的讯号，它是分析市场短期行情走势的技术指标。 运用法则：1.当％R高于80，市场处于超卖状态，行情即将见底，80的横线一般称为买入线。 2.当％R低于20，市场处于超买状态，行情即将见顶，20的横线一般称为卖出线。 3.当％R由超卖区向上爬升，表示行情可能转向，一般情况下，当％R突破50中轴线时，市场由弱转强，可以追买。 4.当％R由超买区向下滑落，跌破50中轴线，市场跌势加剧，可以追卖。 5.市场有时超买后还可超买，超卖后仍可超卖，当％R进入超卖或超卖行情并非一定转势，只有％R明显转向跌破卖出线或突破买进线，方为正确的买卖讯号。 6.使用％R时最好能够同时使用强弱指数配合验证，当％R线向上，向下突破50中轴线时，亦可用以检验强弱指数讯号是否正确，发挥两者的互补功能，对大势研判极有好处。 威廉指数的设计与随机指数的原理比较近似，不同的是随机指数的采样天数较短，威廉指数采样天数略长，所以两者同具优缺点。 其实指示辅助分析并不是越多越好,看多了反倒感觉乱,选几个熟用,了解其利与弊,才能带来好的效果.我一般常用MA,MACD,KDJ,RSI...

股票估值的方式有哪些

股票估值是一个相对复杂的历程,影响的因素很多,没有全球统一的标准。 影响股票估值的紧要因素依次是每股收益、行业市盈率、流通股本、每股净资产、每股净资产增长率等指标。 那你知道股票估值的方式有哪些吗？

一、绝对估值

绝对估值是通过对上市企业历史及当前的基本面的解析和对未来反应企业经营状况的财务数据的预测获得上市企业股票的内在价值。

绝对估值的方式：一是现金流贴现定价模型，二是B-S期权定价模型(紧要应用于期权定价、权证定价等)。 现金流贴现定价模型目前使用最多的是DDM和DCF，而DCF估值模型中，最广泛应用的就是FCFE股权自由现金流模型。

绝对估值的作用：股票的价格总是围绕着股票的内在价值上下波动，发现价格被低估的股票，在股票的价格远远低于内在价值的时候买入股票，而在股票的价格回归到内在价值甚至高于内在价值的时候卖出以获利。

对上市企业实行研究，我们经常听到估值这个词，说的其实是如何来判断一家企业的价值同时与它的当前股价实行对比，得出股价是否偏离价值的判断，进而指导我们的投入。

DCF是一套很严谨的估值方式，是一种绝对定价方式，想得出准确的DCF值，需要对企业未来进展状况有清晰的了解。 得出DCF值的历程就是判断企业未来进展的历程。 所以DCF估值的历程也很重要。 就准确判断企业的未来进展来说，判断成熟稳定的企业相对容易一些，处于扩张期的企业未来进展的不确定性较大，准确判断较为困难。 再加上DCF值本身对参数的变动很敏感，使DCF值的可变性很大。 但在得出DCF值的历程中，会反映研究员对企业未来进展的判断，并在此基础上假设。 有了DCF的估值历程和结果，以后如果假设有变动，即可通过修改参数得到新的估值。

二、相对估值

相对估值是使用市盈率、市净率、市售率、市现率等价格指标与其它多只股票（对比系）实行对比，如果低于对比系的相应的指标值的平均值，股票价格被低估，股价将很有希望上涨，使得指标回归对比系的平均值。

相对估值包含PE、PB、PEG、EV/EBITDA等估值法。 通常的做法是对比，一个是和该企业历史数据实行对比，二是和国内同行业企业的数据实行对比，确定它的位置，三是和国际上的(特别是香港和美国)同行业重点企业数据实行对比。

市盈率PE（股价/每股收益）：PE是简洁有效的估值方式，其核心在于e的确定。 PE＝p/e，即价格与每股收益的比值。 从直观上看，如果企业未来若干年每股收益为恒定值，那么PE值代表了企业保持恒定盈利水平的存在年限。 这有点像实业投入中回收期的概念，只是忽略了资金的时间价值。 而实际上保持恒定的e几乎是不可能的，e的变动往往取决于宏观经济和企业的生存周期所决定的波动周期。 所以在运用PE值的时候，e的确定显得尤为重要，由此也衍生出具备区别含义的PE值。 E有两个方面，一个是历史的e，另一个是预测的e。 对于历史的e来说，可以用区别e的时点值，可以用移动平均值，也可以用动态年度值，这取决于想要表达的内容。 对于预测的e来说，预测的准确性尤为重要，在实际市场中，e的变动趋势对股票投入往往具备决定性的影响。

市净率PB（股价/每股净资）和净资产收益率ROE：PB&ROE适合于周期的极值判断。 对于股票投入来说，准确预测e是非常重要的，e的变动趋势往往决定了股价是上行还是下行。 但股价上升或下降到多少是合理的呢？PB&ROE可以给出一个判断极值的方式。 比如，对于一个有良好历史ROE的企业，在业务前景尚可的状况下，PB值低于1就有可能是被低估的。 如果企业的盈利前景较稳定，没有表现出明显的增长性特征，企业的PB值显著高于行业（企业历史）的最高PB值，股价触顶的可能性就比较大。 这里提到的周期有三个概念：市场的波动周期、股价的变动周期和周期性行业的变动周期。 这里的PB值也包含三种：整个市场的总体PB值水平、单一股票的PB值水平和周期性行业的PB值变动。 当然，PB值有效应用的前提是合理评估资产价值。

提高负债比率可以扩大企业创造利润的资源的规模，扩大负债有提高ROE的效果。 所以在运用PB&ROE估值的时候需考虑偿债危机。

PEG估值法是一代宗师彼得·林奇最爱用的一种估值方式。非常简单实用！方式如下：

个股动态市盈率除以税后利润增长率小于0。 8的将具备一定的投入价值。 但是这种方式对周期性行业参考意义不大。 所以大家要注意行业选择使用！

通过研究可以发现，商品价格周期性变动的行业，其盈利对商品价格的变动最为敏感。 所以，商品价格上升时是确定的投入时机。 预期商品价格下降时则是卖出时机。 在周期的高点和低点的时候，可以用其他方式来判断是否高估或者低估。 比如，用PB（ROE）等方式判断是否被低估。 对于资源类企业，在周期底部的时候可以用单位股票资源价值作为投入的底限。 在周期的上升或者下降的阶段，紧要参考资源价格的变动趋势。

建立在准确盈利预测基础上的PE值是一种简洁有效的估值方式。 估值方式之间存在相互联系，盈利预测是一切的基础，但还不够，需要综合使用几种估值方式来降低危机。 研究报告基地,最全面的上市企业研究报告

三、联合估值

联合估值是结合绝对估值和相对估值，寻找同时股价和相对指标都被低估的股票，这种股票的价格最有希望上涨。

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