A. 為了把握證券市場的總體變化趨勢,進行有效的投資,證券分析師在進行基本分析時要進行
2009年5月《證券投資分析》真題 模擬考試僅能測試應試者目前復習水平，須通過章節題庫進行系統練習，才能提高應試者真實掌握程度，提高應試能力。點擊交卷按鈕後才可查看答案 >> ■ 單選題 1. 根據技術分析切線理論，就重要性而言，（B）。 A.軌道線比趨勢線重要 B.趨勢線和軌道線同樣重要 C.趨勢線比軌道線重要 D.趨勢線和軌道線沒有必然聯系 趨勢線是衡量價格的趨勢的，由趨勢線的方向可以明確地看出價格的趨勢。軌道線又稱通道線或管道線，是基於趨勢線的一種支撐壓力線。在技術分析切線理論中，趨勢線和軌道線同樣重要。 2. 如果一種債券的價格上漲，其到期收益率必然（B）。 A.不變 B.下降 C.不確定 D.上升 如果一種債券的市場價格上漲，則其到期收益率必然下降；反之，如果一種債券的市場價格下降，則其到期收益率必然上升。 3. 某上市公司某年初總資產為5億元，年底總資產為5．5億元，當年實現凈利潤5000萬元，那麼該公司當前資產凈利率為（B）。 A.9％ B.9．52％ C.9．09％ D.10％ 資產凈利率是公司凈利潤與平均資產總額的百分比。其計算公式如下：資產凈利率=凈利潤／平均資產總額×100％ 平均資產總額是指企業資產總額年初數與年末數的平均值，平均資產總額=資產總額年初數+資產總額年末數)÷2。 故該公司當前資產凈利率為=0．5÷[(5+5．5)÷2]×100％≈9．52％ 4. 對上市公司進行流動性分析，有利於發現（C）。 A.資產使用效率是否合理 B.存貨周轉率是否理想 C.是否存在償債風險 D.盈利能力是否處於較高水平 通過對上市公司進行流動性分析，可以看出公司承擔債務的能力，有利於發現公司是否存在償債風險。 5. 某公司某會計年度的銷售總收入為420萬元，其中銷售折扣為20萬元，成本300萬元；息前稅前利潤85萬元，利息費5萬元，公司的所得稅率為33％。銷售凈利率為（D）。 A.14．2％ B.13．6％ C.13．4％ D.12．8％ (1)銷售凈利率=凈利潤／銷售收入×100％；(2)凈利潤=利潤總額-所得稅=利潤總額×(1-所得稅率)；(3)利潤總額=息稅前利潤-利息費用；綜合以上公式，依次帶入所需數據，答案約等於12．8％。 6. 中國證券業協會證券分析師委員會於（D）成立。 A.1999年11月 B.2001年4月 C.1999年6月 D.2002年12月 中國證券業協會證券分析師委員會於2002年12月13日在北京召開第一次工作會議，宣布證券分析師委員會正式成立。 7. （A）描述了這樣一個事實，即在未來25年，主幹網的帶寬每6個月增加一倍。 A.吉爾德定律 B.貝爾定律 C.麥特卡爾定律 D.摩爾定律 著名的吉爾德定律，用類似摩爾定律的方式，標示了乙太網絡技術發展速度和市場增長的規模：「在未來25年，主幹網的帶寬每6個月將增長一倍。」 8. 在計算EVA資本時，要扣除的項目之一是（C）。 A.債務資本 B.營業外收入 C.在建工程 D.利息收入 EVA資本=債務資本+股本資本-在建工程-現金和銀行存款。故選C 9. 每股股利與股票市價的比率稱為（A）。 A.股票獲利率 B.股利支付率 C.市凈率 D.市盈率 每股股利與股票市價的比率稱為股票獲利率。 10. 下列關於道氏理論的特點，描述不正確的是（D）。 A.道氏理論對於中期趨勢的轉變幾乎不會給出任何信號 B.只有明白他們在長期趨勢中的位置，才可以決定投資方式，並從中獲利 C.投機者可以利用長期趨勢的發展，觀察中期、短期趨勢的變化徵兆，以提高投資的獲利能力 D.在短期趨勢中尋找適當的買進或賣出時機，以追求最大的獲利，或盡可能減少損失 道氏理論對大形勢的判斷有較大的作用，但對於每日每時都在發生的小波動則顯得無能為力，甚至對中期趨勢的判斷作用也不大。
滿意您採納~
B. 股票戰法在哪裡找
在我命字的家庭里，哪裡你可以找的很多方法，多和裡面的朋友交流一下吧
C. 股票各個板塊漲幅的先後順序
一般在股市的上漲行情中，都會出現板塊輪動的局面，但是每次上漲時候進攻的板塊都是不同的，而各個板塊上漲的順序也是隨著市場的變化而在改變的。但是，可以從每次上漲行情中挖掘出一些板塊輪動的邏輯，下面給大家做一個簡單的介紹。
首先，上漲行情剛啟動的時候，都是有權重股帶動的上，一般都是由金融股來扮演第一槍的角色，有的時候是券商股，有的時候是銀行和保險股。因為這些個股的上漲往往是起到了一個帶動指數拉升，修復行情的作用，同時能夠建立投資做多的信心。除此之外還可以大大修復技術指標，讓許多技術派的投資者，看到賺錢的機會，從而跑步進入市場操作。
其次，在權重股的帶領下，概念熱點股就開始起飛了，因為熱點概念股往往由游資和短線資金促使而成，雖然來得快去也快，但是不斷的概念輪動能夠激發起市場的一個賺錢效應，能夠刺激散戶的交易情緒，甚至能夠吸引場外的資金逐步進入。而每個階段的概念熱點都是不同的處，要結合當下的市場環境來挖掘。
接著，就是個股行情的啟動，在市場上成功引起賺錢效應的情況下，個股就會出現補漲的行情，因為市場中存在的私募或者機構團隊，他們其實也不會立馬進入市場，而只有等待了一個明確指示之後，才會開始一個震盪洗盤拉升的過程。許多個股會在前期有一個震盪洗盤的過程，而當洗盤結束後，個股的補漲行情也就出現了。
然後，就是低價股補漲的行情，當市場進入了牛市後期階段，這種股票上漲的行情會慢慢出現。從1元股消失，到2元股消失，再到3元股逐步變小的一個過程成。在牛市的最後一個階段就是市場極度貪婪的時刻，有些股票只要有補漲的需求，都會受到資金的進入，最後促成一個補漲行情。所以在牛市裡絕大部分的個股都會漲，無非先後順序而已。
最後，那些強勢的熱點或者概念股還會有一次二次上漲的過程，在牛市的末期市場的交易情緒是高漲的，那些已經產生很大泡沫卻還處於強勢的股票，依然會有人選擇爆炒。而這種行情的股票，其實是最可怕的股票，因為聰明的資金在撤退，而散戶的資金在接盤，這些股票最後拉一小波之後，就是一個長期下跌的過程。
D. 向您請教點股票問題，能指導一下嗎
不要陷入本本主義，也不要管消息，總歸跌得多了就買，長的多了就賣；
把握一個「等」子，分批買賣，基本不賠。
E. 量化投資的主要方法和前沿進展
量化投資是通過計算機對金融大數據進行量化分析的基礎上產生交易決策機制。設計金融數學和計算機的知識和技術，主要有人工智慧、數據挖掘、小波分析、支持向量機、分形理論和隨機過程這幾種。
1．人工智慧
人工智慧（Artificial Intelligence，AI）是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智慧將涉及計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科，可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其范圍已遠遠超出了計算機科學的范疇，人工智慧與思維科學的關系是實踐和理論的關系，人工智慧是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。
從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，還要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，因此人工智慧學科也必須借用數學工具。數學不僅在標准邏輯、模糊數學等范圍發揮作用，進入人工智慧學科後也能促進其得到更快的發展。
金融投資是一項復雜的、綜合了各種知識與技術的學科，對智能的要求非常高。所以人工智慧的很多技術可以用於量化投資分析中，包括專家系統、機器學習、神經網路、遺傳演算法等。
2．數據挖掘
數據挖掘（Data Mining）是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道的，但又是潛在有用的信息和知識的過程。
與數據挖掘相近的同義詞有數據融合、數據分析和決策支持等。在量化投資中，數據挖掘的主要技術包括關聯分析、分類/預測、聚類分析等。
關聯分析是研究兩個或兩個以上變數的取值之間存在某種規律性。例如，研究股票的某些因子發生變化後，對未來一段時間股價之間的關聯關系。關聯分為簡單關聯、時序關聯和因果關聯。關聯分析的目的是找出資料庫中隱藏的關聯網。一般用支持度和可信度兩個閾值來度量關聯規則的相關性，還不斷引入興趣度、相關性等參數，使得所挖掘的規則更符合需求。
分類就是找出一個類別的概念描述，它代表了這類數據的整體信息，即該類的內涵描述，並用這種描述來構造模型，一般用規則或決策樹模式表示。分類是利用訓練數據集通過一定的演算法而求得分類規則。分類可被用於規則描述和預測。
預測是利用歷史數據找出變化規律，建立模型，並由此模型對未來數據的種類及特徵進行預測。預測關心的是精度和不確定性，通常用預測方差來度量。
聚類就是利用數據的相似性判斷出數據的聚合程度，使得同一個類別中的數據盡可能相似，不同類別的數據盡可能相異。
3．小波分析
小波（Wavelet）這一術語，顧名思義，小波就是小的波形。所謂「小」是指它具有衰減性；而稱之為「波」則是指它的波動性，其振幅正負相間的震盪形式。與傅里葉變換相比，小波變換是時間（空間）頻率的局部化分析，它通過伸縮平移運算對信號（函數）逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節，解決了傅里葉變換的困難問題，成為繼傅里葉變換以來在科學方法上的重大突破，因此也有人把小波變換稱為數學顯微鏡。
小波分析在量化投資中的主要作用是進行波形處理。任何投資品種的走勢都可以看做是一種波形，其中包含了很多噪音信號。利用小波分析，可以進行波形的去噪、重構、診斷、識別等，從而實現對未來走勢的判斷。
4．支持向量機
支持向量機（Support Vector Machine，SVM）方法是通過一個非線性映射，把樣本空間映射到一個高維乃至無窮維的特徵空間中（Hilbert空間），使得在原來的樣本空間中非線性可分的問題轉化為在特徵空間中的線性可分的問題，簡單地說，就是升維和線性化。升維就是把樣本向高維空間做映射，一般情況下這會增加計算的復雜性，甚至會引起維數災難，因而人們很少問津。但是作為分類、回歸等問題來說，很可能在低維樣本空間無法線性處理的樣本集，在高維特徵空間中卻可以通過一個線性超平面實現線性劃分（或回歸）。
一般的升維都會帶來計算的復雜化，SVM方法巧妙地解決了這個難題：應用核函數的展開定理，就不需要知道非線性映射的顯式表達式；由於是在高維特徵空間中建立線性學習機，所以與線性模型相比，不但幾乎不增加計算的復雜性，而且在某種程度上避免了維數災難。這一切要歸功於核函數的展開和計算理論。
正因為有這個優勢，使得SVM特別適合於進行有關分類和預測問題的處理，這就使得它在量化投資中有了很大的用武之地。
5．分形理論
被譽為大自然的幾何學的分形理論（Fractal），是現代數學的一個新分支，但其本質卻是一種新的世界觀和方法論。它與動力系統的混沌理論交叉結合，相輔相成。它承認世界的局部可能在一定條件下，在某一方面（形態、結構、信息、功能、時間、能量等）表現出與整體的相似性，它承認空間維數的變化既可以是離散的也可以是連續的，因而極大地拓展了研究視野。
自相似原則和迭代生成原則是分形理論的重要原則。它表示分形在通常的幾何變換下具有不變性，即標度無關性。分形形體中的自相似性可以是完全相同的，也可以是統計意義上的相似。迭代生成原則是指可以從局部的分形通過某種遞歸方法生成更大的整體圖形。
分形理論既是非線性科學的前沿和重要分支，又是一門新興的橫斷學科。作為一種方法論和認識論，其啟示是多方面的：一是分形整體與局部形態的相似，啟發人們通過認識部分來認識整體，從有限中認識無限；二是分形揭示了介於整體與部分、有序與無序、復雜與簡單之間的新形態、新秩序；三是分形從一特定層面揭示了世界普遍聯系和統一的圖景。
由於這種特徵，使得分形理論在量化投資中得到了廣泛的應用，主要可以用於金融時序數列的分解與重構，並在此基礎上進行數列的預測。
6．隨機過程
隨機過程（Stochastic Process）是一連串隨機事件動態關系的定量描述。隨機過程論與其他數學分支如位勢論、微分方程、力學及復變函數論等有密切的聯系，是在自然科學、工程科學及社會科學各領域中研究隨機現象的重要工具。隨機過程論目前已得到廣泛的應用，在諸如天氣預報、統計物理、天體物理、運籌決策、經濟數學、安全科學、人口理論、可靠性及計算機科學等很多領域都要經常用到隨機過程的理論來建立數學模型。
研究隨機過程的方法多種多樣，主要可以分為兩大類：一類是概率方法，其中用到軌道性質、隨機微分方程等；另一類是分析的方法，其中用到測度論、微分方程、半群理論、函數堆和希爾伯特空間等，實際研究中常常兩種方法並用。另外組合方法和代數方法在某些特殊隨機過程的研究中也有一定作用。研究的主要內容有：多指標隨機過程、無窮質點與馬爾科夫過程、概率與位勢及各種特殊過程的專題討論等。
其中，馬爾科夫過程很適於金融時序數列的預測，是在量化投資中的典型應用。
現階段量化投資在基金投資方面使用的比較多，也有部分投資機構合券商的交易系統應用了智能選股的技術。
F. 選了三隻比較強勢的投機股票，高手請進！！分析下哪只更有投機價值。
600319亞星化學
前景和大股東勢力好，有想像空間
G. 什麼是量化投資
量化投資指的是一種投資方法，它是指通過數量化方式或計算機程序化發出買賣指令，以得到穩定收益為目標的交易方式。量化投資是一種定性思想的量化應用，它對大量的指標數據進行分析，得出一些有說服力的數據結論，然後通過計算機技術進行數學建模，並進行量化分析，從而得出一個比較契合實際的投資策略。
量化投資是指通過數量化方式及計算機程序化發出買賣指令，以獲取穩定收益為目的的交易方式。在海外的發展已有30多年的歷史，其投資業績穩定，市場規模和份額不斷擴大、得到了越來越多投資者認可。從全球市場的參與主體來看，按照管理資產的規模，全球排名前四以及前六位中的五家資管機構，都是依靠計算機技術來開展投資決策，由量化及程序化交易所管理的資金規模在不斷擴大。
H. 什麼網站有炒股入門知識和股票入門書籍比較好的關於這個方面的誰能介紹個網站
炒原油理論基礎不外乎幾種，但由此衍生而來的技術指標卻有成千上萬之多。一下是一些炒原油書籍精品推薦:
江恩華爾街45年
作者: 威廉 D 江恩
內容簡介:《江恩華爾街45年》，給了你一次真正的股票市場教育。江恩45年的實際交易經驗和市場研究使這本書的問世成為可能。他寫自實際的應用，而不是理論。江恩:傳奇式證券交易巨匠、20世紀初最偉大的市場炒家、自創獨特而又神秘的證券分析理論和方法、匪夷所思的精準預測。
資本市場的混沌與秩序
作者:埃德加· E ·彼得斯
內容簡介:資本市場的混沌與秩序》是介紹和推廣混沌理論在金融領域中的應用的第一本書，並被奉為這方面的經典論著。這次新版在內容上進行了全面的更新，加入了一些新的章節和混沌理論的最新進展進行了論述。這些最新進展都是與當今的創新熱點緊密聯系的，如模糊邏輯、神經網路和人工智慧。第二版全面論述了混沌理論在金融領域的作用。它所利用的都是當今市場的最新例證並對技術的最新進展-包括遺傳演算法、小波和復雜理論-進行了描述。
I. matlab 小波變換 股票
你的函數是是什麼，你把股票的 時間和價格對應起來，這樣的話，就可以用小波函數進行代入進行小波變換，看信號的分解的各部分了。