回歸分析判斷股票

㈠ 股票的貝塔系數怎麼算用excel的回歸分析

Cov(ra,rm) = ρamσaσm。

其中ρam為證券 a 與市場的相關系數；σa為證券 a 的標准差；σm為市場的標准差。

貝塔系數利用回歸的方法計算: 貝塔系數等於1即證券的價格與市場一同變動。

貝塔系數高於1即證券價格比總體市場更波動，貝塔系數低於1即證券價格的波動性比市場為低。

如果β = 0表示沒有風險，β = 0.5表示其風險僅為市場的一半，β = 1表示風險與市場風險相同，β = 2表示其風險是市場的2倍。

(1)回歸分析判斷股票擴展閱讀

金融學運用了貝塔系數來計算在一隻股票上投資者可期望的合理風險回報率： 個股合理回報率 =無風險回報率*+β×(整體股市回報率-無風險回報率) *可用基準債券的收益率代表。

貝塔系數=1，代表該個股的系統風險等同大盤整體系統風險，即受整體經濟因素影響的程度跟大盤一樣; 貝塔系數>1則代表該個股的系統風險高於大盤，即受整體經濟因素影響的程度甚於大盤。

貝塔系數越高，投資該股的系統風險越高，投資者所要求的回報率也就越高。高貝塔的股票通常屬於景氣循環股(cyclicals)，如地產股和耐用消費品股；低貝塔的股票亦稱防禦類股(defensive stocks)，其表現與經濟景氣的關聯度較低，如食品零售業和公用事業股。

個股的貝塔系數可能會隨著大盤的升或跌而變動，有些股票在跌市中可能會較在升市具更高風險。

㈡ 求解回歸分析模型和股價變化之前的聯系

影響股票價格變動的因素
基本上可分為 以下三類：市場內部因素，基本面因素，政策因素。 （1）市場內部因素它主要是指市場的供給和需求， 即資金面和籌碼面的相對比例，如一定階段的股市擴 容節奏將成為該因素重要部分。（2）基本面因素 包括宏觀經濟因素和公司內部因素，宏觀經濟因素主 要是能影響市場中股票價格的因素，包括經濟增長， 經濟景氣循環，利率，財政收支，貨幣供應量，物價， 國際收支等，公司內部因素主要指公司的財務狀況。 （3）政策因素是指足以影響股票價格變動的國內外 重大活動以及政府的政策，措施，法令等重大事件， 政府的社會經濟發展計劃，經濟政策的變化，新頒布 法令和管理條例等均會影響到股價的變動

炒股，三個步驟：選股，買股，賣股。

三個步驟，都包括了一定的技術含量，掌握了這些技術，就可以在股市 收銀子了。

1、選股：一選行業，選擇國家和政策倡導的行業，例如目前的「五朵金花」，不要選擇國家正在治理的行業，例如「兩高一過」；二選股票，股票要選擇上述行業的行業龍頭公司的股票；三選價格，在選擇的股票價格相對低的時候，分批買入。

2、買股：按照一般跌幅3％左右價格買入，可以獲取可觀收益。

3、賣股：在獲利10％～20％的時候，賣出。

就這樣了。

㈢ 如何用python做回歸 判斷這個股票和股指間的關系

一個大項目的完成不是樓主以為的一天就能完成，通常會延續一年月乃至數年，看當時的風有多大了。所以去深究一天的盤口意義不是特別大。
大作手如果對大的基本面判斷失誤，籌碼、發動時機控制不好，鎖籌小夥伴背後捅刀子，走水出現大的老鼠倉，資金鏈出問題，碰到其他有錢任性的機構，老婆偷人槍殺兒子導致腦子短路等等雞飛狗跳的事情，項目做折掉，從莊家變股東的可能性也是非常大的，以億計的現金灰飛煙滅不過分分鍾的事情。
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A股的死穴——要賺錢必須漲，做多是唯一出路。
做莊的基本原理：比如5元的標的，在底部拿夠籌碼，配合風信，能做多高做多高，比如做到50塊，然後就一路壓低賣下來，賣到15塊，乃至10塊。總有人覺得夠
便宜了會要的。
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步驟1：做底倉，一般是先買到流通盤的30%。
具體做法就是在熊市末期，對著往上敲，然後虧本往下砸。賣1個，跟著會掉下來2-3個，接住。做底吸籌這個時間段有時會很長，視實際籌碼的收集情況和大盤走勢而定。
看下圖成交量，主力第一注就是下在中間偏左點的位置，進而不斷往震盪吸籌。那麼大的成交量，你總不會覺得是公眾交易者干出來的吧。
tip:標准底部的特徵就是脈沖式放量縮量，公眾交易者不參與任何震盪，切記。底部持續時間越長，籌碼控制越集中，以後上漲的高度越高，即所謂的橫有多長豎有多高。同時盡量挑選底部形態比較標準的標的，一年時間跨度以上的大圓弧底、復合頭肩、矩形底最好。越漂亮的走勢圖形控盤度越高，籌碼散亂的狀態下往往代表著多方博弈。

㈣ 怎麼用回歸檢驗指標是否可以預測未來股票回報

不能！短期內，由於經濟活動的慣性，可能還有點效果，周期變長基本預測不出來。
原因很復雜！主要是因為影響社會活動的因素太多了，多的超過人類的計算能力。使用回歸方法統計的規律不過是以前的市場規律。就象有條直線，根據這條直線的運動來統計規律，預測將來，您認為將來的運動方向是什麼？您不會認為最大的可能還是直線運動吧？將來的可能有無數種。可能直接拐彎，可能直接變成折線，可能直接變成亂畫的線條，甚至可能直接從紙上一躍而起，變成沖天巨柱。當然，也有可能繼續是直線運動。
通過回歸預測將來，必須是影響事物運動的因素的數量在人類的計算能力之內。不過，這種事物也就沒有了暴利，只能取得社會的平均收益。暴利都是隱藏在未知里。
個人觀點，僅供參考！

㈤ excel回歸分析 估計股票β

www.tipdm.cn,這是一個在線的數據分析軟體，對股票的回歸分析也有

㈥ 利用回歸分析的方法，計算該股票的貝塔值，並分析各月是否有較大的差異

文內容需要包括以下要點。

（
1
）

該股票過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性統
計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
2
）

上證綜指過去五年日收益率、
日波動幅度、
交易量的總體及各年的描述性
統計（用平均值、中位數、標准差、離差等指標進行分析）
。

（
3
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日收益率與上證綜指日收益率之間
的關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
4
）

利用回歸分析的方法，
計算該股票的貝塔值，
並分析各年是否有較大的差
異；

（
5
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與該股票的成交量的對
數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
6
）

利用相關系數的統計方法，
分析該股票日波動幅度與上證綜指的日波動幅
度以及日成交量的對數之間的相關關系，並分析各年是否有較大的差異；

（
7
）

利用回歸分析的方法，分析該股票日波動幅度的影響因素；

（
8
）

對上述的問題進行綜合，總結股票的量價關系；

㈦ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用

作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！

我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~

還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。

如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~

㈧ 算出了一個股票的回歸，怎樣判斷它是不是support CAPM

in the assumption of capm, the expectation of a is zero, so if the expected a of indivial stock is zero, it means capm hold