『壹』 股票分析2NS是什麼意思
多因子分析的意思
『貳』 因子分析法的分析步驟
因子分析的核心問題有兩個：一是如何構造因子變數；二是如何對因子變數進行命名解釋。因此，因子分析的基本步驟和解決思路就是圍繞這兩個核心問題展開的。
（i）因子分析常常有以下四個基本步驟：
⑴確認待分析的原變數是否適合作因子分析。
⑵構造因子變數。
⑶利用旋轉方法使因子變數更具有可解釋性。
⑷計算因子變數得分。
（ii）因子分析的計算過程：
⑴將原始數據標准化，以消除變數間在數量級和量綱上的不同。
⑵求標准化數據的相關矩陣；
⑶求相關矩陣的特徵值和特徵向量；
⑷計算方差貢獻率與累積方差貢獻率；
⑸確定因子：
設F1，F2，…， Fp為p個因子，其中前m個因子包含的數據信息總量（即其累積貢獻率）不低於80%時，可取前m個因子來反映原評價指標；
⑹因子旋轉：
若所得的m個因子無法確定或其實際意義不是很明顯，這時需將因子進行旋轉以獲得較為明顯的實際含義。
⑺用原指標的線性組合來求各因子得分：
採用回歸估計法，Bartlett估計法或Thomson估計法計算因子得分。
⑻綜合得分
以各因子的方差貢獻率為權，由各因子的線性組合得到綜合評價指標函數。
F = (w1F1+w2F2+…+wmFm)/(w1+w2+…+wm )
此處wi為旋轉前或旋轉後因子的方差貢獻率。
⑼得分排序：利用綜合得分可以得到得分名次。
在採用多元統計分析技術進行數據處理、建立宏觀或微觀系統模型時，需要研究以下幾個方面的問題：
· 簡化系統結構，探討系統內核。可採用主成分分析、因子分析、對應分析等方法，在眾多因素中找出各個變數最佳的子集合，從子集合所包含的信息描述多變數的系統結果及各個因子對系統的影響。「從樹木看森林」，抓住主要矛盾，把握主要矛盾的主要方面，舍棄次要因素，以簡化系統的結構，認識系統的內核。
· 構造預測模型，進行預報控制。在自然和社會科學領域的科研與生產中，探索多變數系統運動的客觀規律及其與外部環境的關系，進行預測預報，以實現對系統的最優控制，是應用多元統計分析技術的主要目的。在多元分析中，用於預報控制的模型有兩大類。一類是預測預報模型，通常採用多元線性回歸或逐步回歸分析、判別分析、雙重篩選逐步回歸分析等建模技術。另一類是描述性模型，通常採用聚類分析的建模技術。
· 進行數值分類，構造分類模式。在多變數系統的分析中，往往需要將系統性質相似的事物或現象歸為一類。以便找出它們之間的聯系和內在規律性。過去許多研究多是按單因素進行定性處理，以致處理結果反映不出系統的總的特徵。進行數值分類，構造分類模式一般採用聚類分析和判別分析技術。
如何選擇適當的方法來解決實際問題，需要對問題進行綜合考慮。對一個問題可以綜合運用多種統計方法進行分析。例如一個預報模型的建立，可先根據有關生物學、生態學原理，確定理論模型和試驗設計；根據試驗結果，收集試驗資料；對資料進行初步提煉；然後應用統計分析方法（如相關分析、逐步回歸分析、主成分分析等）研究各個變數之間的相關性，選擇最佳的變數子集合；在此基礎上構造預報模型，最後對模型進行診斷和優化處理，並應用於生產實際。
『叄』 採用因子分析法的競爭力評價論文
炒股票所有的判斷分析都體現在個股的操作上了，所做的股票就是從基本面選出來的，具體怎麼樣操作自然得看你的操作手法自然又用到技術面了。
送你個小故事，博弈論中還有一個經典的故事，稱作「智豬博弈」。
故事的大意是，豬圈裡養了兩頭豬，一大一小，最有意思的是他們所待的豬圈很特別。四方型豬圈的一個角落裡有個食槽，但控制向食槽中投放食物的按鈕卻在對角位置。假設按一次鈕可以出７兩食物，如果大豬去按按鈕，小豬就可以在食槽邊先下嘴吃到４兩，而大豬因為跑過來晚了，只能吃到其中的３兩。而如果小豬去按按鈕，大豬會一嘴全包。它們的博弈策略情況如下：
面對上面的規則，結果會怎樣呢？不妨設身處地地為豬兒們想想。
很顯然，小豬的選擇自然是等待，而且是「死等」，否則只能是白忙乎。而大豬呢？不按就大家都沒得吃，所以只能去按按鈕。在這種規則下，最終的結果是，小豬在槽邊坐享其成，而原本處於優勢的大豬，卻不得不來回奔跑，為小豬服務，而自己還不如小豬吃到的多。真是好可憐哦！
在「智豬博弈」的情景中，大豬是占據比較優勢的，但是，由於小豬別無選擇，使得大豬為了自己能吃到食物，不得不辛勤忙碌，反而讓小豬搭了便車，而且比大豬還得意。這個博弈中的關鍵要素是豬圈的設計，即按按鈕的成本。
其實個股投資中也是有這種情形的。例如，當個股主力已經在底位買入大量股票後，他已經付出了相當的資金和時間成本，如果不拉抬就撤退，就等於接受虧損。所以，基於和大豬一樣的貪吃本能，只要大勢不是太糟糕，主力一般都會拉抬股價，以求實現吃進籌碼的增值。這時的中小散戶，就可以對該股追加資金，當一隻聰明的小豬，讓主力莊家給咱抬轎子。當然，這種股票的發覺並不容易，所以當小豬所需要忙碌的就是發現有這種情況存在的豬圈，並沖進去當聰明的小豬。
從散戶與莊家的策略選擇上看，這種博弈結果是有參考意義的。例如，對股票的操作是需要成本的，事先、事中和事後的信息處理都需要一定量的投入，如行業分析、個股調研、財務比較等等，一旦已經付出，機構投資者是不太甘心就此放棄的。而中小散戶，不太可能事先支付這些高額成本，更沒有資金控盤操作，因此只能採取小豬的等待策略。即在莊家重倉的股票里等著，莊家一定比散戶更著急。等到主力動手為自己覓食而主動出擊時，散戶就可以坐享其成了。
遺憾的是，股市中的機構們要比大豬們聰明的多，且不守本分，他們不會甘心為小豬們按按鈕。因此，他們會選擇破壞豬圈的規矩，甚至自己重新打造一個豬圈，比如把按鈕放在食槽旁邊，或者可以遙控，這樣小豬們就沒有機會了。例如，機構和上市公司串通，散布虛假的利空消息，這就類似於按按鈕前騙小豬離開食槽，好讓自己飽餐一頓。
股市中，散戶投資者與小豬的命運有相似之處，沒有能力承擔炒作成本，所以就應該充分利用資金靈活、成本低和不怕套的優勢，發現並選擇那些機構投資者已經或可能坐莊的股票，事先蹲點，等著大豬們為自己服務。由此也可看到，散戶和機構的博弈中，散戶並不是總沒有優勢的，關鍵是找到有大豬的那個圈兒，並等到對自己有利的豬圈規則形成時再進入。
『肆』 因子分析方法
因子分析是一種多變數化簡技術，目的是分解原始變數，從中歸納出潛在的「類別」，相關性較強的指標歸為一類，不同類間變數的相關性較低，每一類變數代表了一個「共同因子」，即一種內在結構，因子分析就是要尋找該結構。其分析方法有很多種，最常用的有兩種：一是主成分分析方法；另外一種是一般因子分析法。通常所說的因子分析指的就是一般因子分析法，它通過原始變數的方差去構造因子，一般情況下，因子的數量總是要少於變數的數量。所以對於一般因子分析而言，如何正確解釋因子將會比主成分分析更困難。
因子分析一般可以分成四步：
考察變數之間的相關性，判斷是否要進行因子分析；
進行分析，按一定的標准確定提取的因子數目，一般要求特徵值大於1；
考察因子的可解釋性，並在必要時進行因子旋轉，以尋求最佳解釋方式；
計算出因子得分等中間指標，供進一步分析使用。
利用因子分析，可以把搜集到的比較雜亂的原始數據進行壓縮，找出最重要的因子，並對其按照成因歸類、整理，從中找出幾條主線，幫助分析充滿度的主要控制因素。
本研究中共統計岩性圈閉354個，參與統計分析和計算的圈閉有249個。由於其中的落空圈閉無法參與因子分析及充滿度預測模型的建立，因此實際參與分析和預測的岩性油氣藏為222個。初步地質分析後，選取平均孔隙度，%；平均滲透率，10-3μm2；排烴強度，104t/km2；與排烴中心的平面距離，km；與排烴中心的垂直距離，m；地層壓力系數；砂體厚度，m；砂體面積，km2；有機質豐度，%；圍岩厚度，m；平均埋深，m；共11個地質參數進行因子分析。
本研究按不同的成藏體系進行，建立其充滿度預測模型並進行回代驗證。同一成藏體系內的岩性油氣藏的生、儲、蓋、圈、運、保等成藏條件相互影響、相互制約，關系密切，將同一成藏體系中的岩性油氣藏又分別劃分為構造－岩性、透鏡體油氣藏進行預測。
『伍』 量化分析方法有幾種
量化分析法是對通過定性風險分析排出優先順序的風險進行量化分析。盡管有經驗的風險經理有時在風險識別之後直接進行定量分析，但定量風險分析一般在定性風險分析之後進行。定量風險分析一般應當在確定風險應對計劃時再次進行，以確定項目總風險是否已經減少到滿意。重復進行定量風險分析反映出來的趨勢可以指出需要增加還是減少風險管理措施，它是風險應對計劃的一項依據，並作為風險監測和控制的組成部分。
（一）技術分析法
技術分析法的主要目標是通過對市場的歷史數據的研究，特別是對價格和交易量的研究，來預測價格的變動方向。技術分析法通常分析市場價格圖標，因此技術分析師被稱為「圖表分析專家」。目的在於識別價格模式和市場趨勢，從而試圖預測未來的變化趨勢。技術分析法的原理包括市場行為包容一切信息（技術分析法旨在弄明白投資者對於此類信息的反應），價格以趨勢方式演變，歷史價格趨於重演，並且投資者具有重蹈先前投資者覆轍的特徵。
（二）基本面分析法
基本面分析法重點分析經濟狀態、利率、通貨膨脹、公司收益、公司資產負債表、以及中央銀行和政府的相關政策。
當基本面分析法應用於選股時，通常會結合對經濟整體方向自上而下的分析（宏觀），從而形成對於市場、行業、利率水平以及匯率水平的觀點，並加之運用自下而上的方法對於某隻股票進行分析（微觀）。自下而上的分析往往會忽略在國別以及產業方面的整體配置而關注於單只股票的選擇。根據投資理念和投資過程，自上而下的分析決定了國別和行業的配置；同時，自下而上的分析則決定了某一國家和行業內部的投資配置。
（三）量化分析法
量化（定量）分析法，正如其名，包括運用量化方法、統計模型、數學公式以及演算法來預測市場走向。在戰術型資產配置中一個常見的方法便是使用多因子模型，通過分析估值、動量指標、風險水平、市場情緒、利率、收益率曲線等因素，從而推導出涵蓋股票、債券和外匯市場等不同市場的買入和賣出信號。雖然有一部分戰術型資產配置策略完全是量化模型驅動的，但將量化分析和基本面分析相結合將更具活力，因為這種結合可以將量化信號融合入基本面分析的過程中。
量化分析的不足在於該分析很大程度上是以觀測到的市場價格的歷史關聯性和走勢為基礎。如果上述關聯性和走勢由於市場反轉或市場承壓而引起歷史關聯性發生變化而失效，那麼量化模型可能會在預測拐點過程中失效。量化模型往往也會在出現政權更替或市場結構化改變時失效。
『陸』 股票投資分析的方法有哪些
一、股票投資目的
1.獲利;即作為一般的證券投資，獲取股利收入及股票買賣差價。
2.控股;即通過購買某一企業的大量股票達到控制該企業的目的。
二、股票投資分析方法
主要有四大類：基本分析、技術分析、量化分析法、演化分析法。
1、基本分析法
基本分析法通過對決定股票內在價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢，行業狀況，經營狀況等進行分析，評估股票的投資價值和合理價值，與股票市場價進行比較，相應形成買賣的建議。 基本分析包括下面三個方面內容：
宏觀經濟分析。研究經濟政策(貨幣政策，稅收政策，產業政策等等)，經濟指標(生產總值，失業率，通脹率，利率，匯率等等)對股票市場的影響。行業分析。分析產業前景，區域經濟發展對企業的影響企業分析。具體分析企業行業地位，市場前景，財務狀況。
2、技術分析法
技術分析法從股票的成交量，價格，達到這些價格和成交量所用的時間，價格波動的空間幾個方面分析走勢並預測未來。目前常用的有K線理論，波浪理論，形態理論，趨勢線理論和技術指標分析等，在後面將做詳細分析。
3、量化分析法
量化分析法是利用數學和計算機的方法對股票進行分析，從而找出漲跌的概率，將量化分析方法設定為:
a. 趨勢判斷型量化投資策略
判斷趨勢型是一種高風險的投資方式，通過對大盤或者個股的趨勢判斷，進行相應的投資操作。如果判斷是趨勢向上則做多，如果判斷趨勢向下則做空，如果判斷趨勢盤整，則進行高拋低吸。這種方式的優點是收益率高，缺點是風險大。一旦判斷錯誤則可能遭受重大損失。所以趨勢型投資方法適合於風險承受度比較高的投資者，在承擔大風險的情況下，也會有機會獲得高額收益。
b.波動率判斷型量化投資策略
判斷波動率型投資方法，本質上是試圖消除系統性風險，賺取穩健的收益。這種方法的主要投資方式是套利，即對一個或者N個品種，進行買入同時並賣出另外一個或N個品種的操作，這也叫做對沖交易。這種方法無論在大盤哪個方向波動，向上也好，向下也好，都可以獲得一個比較穩定的收益。在牛市中，這種方法收益率不會超越基準，但是在熊市中，它可以避免大的損失，還能有一些不錯的收益。
股指期貨套利是在股票和股指期貨之間的對沖操作，商品期貨是在不同的期貨品種之間，統計套利是在有相關性的品種之間，期權套利則是在看漲看跌期權之間的對沖。
4、演化分析法
演化分析是以演化證券學理論為基礎，將股市波動的生命運動特性作為主要研究對象，對股價波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。
演化分析法認為股市運作的背後具有很強的生物進化邏輯，所有市場行為都受到生物進化法則的廣泛制約，只要多從「生物本能」和「適應與競爭」的角度觀察市場，就可以找到持續性盈利的思路、線索和方法。
『柒』 股票投資分析的基本方法有哪些
你好，股票投資分析方法主要有如下三種：基本分析、技術分析、演化分析。
(1)、基本分析(Fundamental Analysis )：以企業內在價值作為主要研究對象，從決定企業價值和影響股票價格的宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營狀況等方面入手(一般經濟學範式)，進行詳盡分析以大概測算上市公司的投資價值和安全邊際，並與當前的股票價格進行比較，形成相應的投資建議。基本分析認為股價波動軌跡不可能被准確預測，而只能在有足夠安全邊際的情況下「買入並長期持有」，在安全邊際消失後賣出。
(2)、技術分析(Technical Analysis)：以股價漲跌的直觀行為表現作為主要研究對象，以預測股價波動形態和趨勢為主要目的，從股價變化的K線圖表與技術指標入手(數理或牛頓範式)，對股市波動規律進行分析的方法總和。技術分析有三個頗具爭議的前提假設，即市場行為包容消化一切;價格以趨勢方式波動;歷史會重演。國內比較流行的技術分析方法包括道氏理論、波浪理論、江恩理論等。
(3)、演化分析(Evolutionary Analysis)：以股市波動的生命運動內在屬性作為主要研究對象，從股市的代謝性、趨利性、適應性、可塑性、應激性、變異性、節律性等方面入手(生物學或達爾文範式)，對市場波動方向與空間進行動態跟蹤研究，為股票交易決策提供機會和風險評估的方法總和。演化分析從股市波動的本質屬性出發，認為股市波動的各種復雜因果關系或者現象，都可以從生命運動的基本原理中，找到它們之間的邏輯關系及合理解釋，並為構建科學合理的博弈決策框架，提供令人信服的依據。
本信息不構成任何投資建議，投資者不應以該等信息取代其獨立判斷或僅根據該等信息作出決策，如自行操作，請注意倉位控制和風險控制。
『捌』 什麼是因子分析法
11.1 主要功能
多元分析處理的是多指標的問題。由於指標太多，使得分析的復雜性增加。觀察指標的增加本來是為了使研究過程趨於完整，但反過來說，為使研究結果清晰明了而一味增加觀察指標又讓人陷入混亂不清。由於在實際工作中，指標間經常具備一定的相關性，故人們希望用較少的指標代替原來較多的指標，但依然能反映原有的全部信息，於是就產生了主成分分析、對應分析、典型相關分析和因子分析等方法。
調用Data Rection菜單的Factor過程命令項，可對多指標或多因素資料進行因子分析。因子分析的基本目的就是用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變數歸在同一類中，每一類變數就成為一個因子（之所以稱其為因子，是因為它是不可觀測的，即不是具體的變數，這與上一章的聚類分析不同），以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。
『玖』 在構建多因子模型之前，如何對單因子效果進行檢驗
在構建多因子模型之前，如何對單因子效果進行檢驗？
結果分析：
20日RSI回測10日年化收益27.2%，回測5日年化33.9%。我們還對4日、8日、14日RSI因子進行檢驗，發現4日RSI因子的效果較差，8日、14日、20日RSI因子效果相似，比較有效。
『拾』 因子分析法的優缺點
它的優缺點是相對主成分分析法而言的
因子分析法與主成分分析法都屬於因素分析法，都基於統計分析方法，但兩者有較大的區別：主成分分析是通過坐標變換提取主成分，也就是將一組具有相關性的變數變換為一組獨立的變數，將主成分表示為原始觀察變數的線性組合；而因子分析法是要構造因子模型，將原始觀察變數分解為因子的線性組合。通過對上述內容的學習，可以看出因子分析法和主成分分析法的主要區別為：
(1)主成分分析是將主要成分表示為原始觀察變數的線性組合，而因子分析是將原始觀察變數表示為新因子的線性組合，原始觀察變數在兩種情況下所處的位置不同。
(2)主成分分析中，新變數Z的坐標維數j(或主成分的維數)與原始變數維數相同，它只是將一組具有相關性的變數通過正交變換轉換成一組維數相同的獨立變數，再按總方差誤差的允許值大小，來選定q個(q<p)主成分；而因子分析法是要構造一個模型，將問題的為數眾多的變數減少為幾個新因子，新因子變數數m小於原始變數數P，從而構造成一個結構簡單的模型。可以認為，因子分析法是主成分分析法的發展。
(3)主成分分析中，經正交變換的變數系數是相關矩陣R的特徵向量的相應元素；而因子分析模型的變數系數取自因子負荷量，即。因子負荷量矩陣A與相關矩陣R滿足以下關系：
其中，U為R的特徵向量。
在考慮有殘余項ε時，可設包含εi的矩陣ρ為誤差項，則有R − AAT = ρ。
在因子分析中，殘余項應只在ρ的對角元素項中，因特殊項只屬於原變數項，因此，的選擇應以ρ的非對角元素的方差最小為原則。而在主成分分析中，選擇原則是使舍棄成分所對應的方差項累積值不超過規定值，或者說被舍棄項各對角要素的自乘和為最小，這兩者是不通的。