❶ 股票价格总会向价值回归是什么意思
股票价格是指股票的市值，股票价值是指股票的净资产，包括公司资本金、资本公积金、资本公益金、法定公积金、任意公积金、未分配盈余等项目的合计，它代表全体股东共同享有的权益。
反应价格和价值的指标是市净率=股票市价/每股净资产。所以，股票净值是决定股票市场价格走向的主要根据。上市公司的每股内含净资产值高而每股市价不高的股票，即市净率越低的股票，其投资价值越高。相反，其投资价值就越小。
例如600064，南京高科。每股净资产：20.85，目前股价23，市净率=23/20.85=1.1.
中石油：每股净资产3.70，目前股价：18.35，市净率=4.96.
就长期投资而言，市净率越低，投资风险越低。
价值决定价格，价格同时还受供求关系的影响。这是基本的经济规律。简单的说，股票总量不变，买的人多，供不应求，就涨。卖的人多，供大于求，就跌。
❷ 中国证券市场过度投机的成因
中国股票市场并非市场经济发展的自然产物，而是为促进市场体制建立在政府驱动下人为发展起来的。先天的不足加上转轨过程中制度的不完善以及市场参与者行为的不规范，使中国股市很长一段时间陷入高投机和强波动的怪圈中。股市的运行相当程度上脱离了设计者当初的构想，市场功能未能有效发挥。
投机和过度投机
在投资学的意义上，投机被认为是“在商业和金融交易中，甘冒特殊风险，希图获取特殊利润的行为。①“或者说投机是对市场行为的积极参与，是以获得差价为目的，以承担较大风险为条件，积极参与市场买卖的攻击性的经济行为。股票市场上的投机行为表现出以下特点：追求缺乏稳定性、可预期性较差的差价收入；持有证券时间较短、频繁进出市场；有着较强的风险偏好，倾向于寻找价格波动较大的股票；不太注意影响股价的基本因素，主要以市场信号作为决策依据。作为一种积极参与市场的行为，投机被看作是股票市场的“润滑剂“，对市场功能的实观有着不可缺少的作用。投机的存在有利于增强股票市场的流通性，活跃市场，有助于平衡和发现市场价格，有助于分散风险和强化经济政策的有效性。
投机行为对市场功能实现的促进作用是以市场参与者的理性行为为基础的。即投机行为只有在以下条件下，才能促进市场运行效率的提高和市场功能的实现：投机者的市场行为是在对市场信息进行分析的基础上，在利润最大原则支配下，通过对成本、风险和收益的权衡比较后作出决策的。一旦投机者的攻击性市场行为超出理性的范围，而外界环境因素不能给予有效的约束时，过度投机就成为现实。所谓过度投机，指的是投机者对市场交易的积极参与由于受非理性因素的干扰而脱离理性轨道，从而其结果是市场运行效率的降低和市场功能的丧失。这里的非理性因素指的是影响行为主体选择的心理和精神层面的因素，如直觉、本能、激情、无意识等。在非理性因素作用下的人的行为，表现出非自觉性、非逻辑性、冲动性、盲目性等特征。应当承认，在人们实践活动中，理性因素和非理性因素是相互交织、相互渗透、相互制约的。在正常的市场条件下，非理性因素由于受理性因素和其他环境因素的制约和控制，被引向理性的目标。而在非正常的市场条件下非理性因素受环境条件的激化，往往会突破理性因素的制约并使之退出对决策的影响。于是，投机被推波助澜，走向过度投机。
我国股市过度投机的表现
过度投机必然使市场运行偏离有序的轨道，这种偏离可以从若干市场指标中反映出来。
(一)换手率过高
换手率即成交股数与流通股数的比率。反映同只股票在一定时期内被交易的次数。由于投资者对公司及市场前景的不同预期，以及市场信息在时间和空间上分布的不平衡，换手是投资者的理性选择。没有换手就没有交易。但是，换手率过高，交易过于频繁。则说明市场过于热衷于缺线炒作，反映出投资者行为的盲目性、矛盾性、冲突性，表现出非理性的特征。一般认为，成熟股市的年换手率科约为50%，而我国股市远高于比。以上海股市为例：1994年年换手率达825%，换手率居前10位的均在2000%以上，而凌桥股份则达2696%。1996年，上海股市换手率高达883%，而同时纽约、伦敦、香港、东京换手率为分别为69.9%、58.6%、45%、32.4%②。
(二)市盈率过高
市盈率即股票市价与每股净利润的比率，它反映市场对股票的评价，从静态角度看，也反映投资者收回投资的周期长短。股票投资中，市盈率多高为合适，可以从投资的机会成本来考虑。股票投资的经济目的在于获得某种形式的收益，作为理性的投资者，必然要求预期收益大于机会成本。我们用银行的存款利率和工业企业平均利润率来代替机会成本，则机会成本的倒数就是市盈率的理论值。即市盈率=1/存款利率或市盈率=1/工业企业平均利润率。据此计算，我国市盈率理论值应为13倍左右。(设银行存款利率取8%，工业企业平均利润率取7%)。93年以来，上海A股平均市盈率达40倍以上。这意味着投票投资的收益仅有机会成本的1/3，或者说回收周期将高达40多年。而从个股来看，市盈率之高更是匪夷所思。1998年10月9日，上证指数1236点时，上海股市400多只上市股票中，市盈率超过100的达45家，而有11家则高达1000以上。其中最高者近4000倍③。如此高的市盈率，将成熟股市远远抛在后面。1996年，当上海股市平均市盈率为44倍，纽约、伦敦、香港、东京股票市盈率分别为19、17、19、22④。过高的市盈率，反映投资者过高的盲目性，反映出市场中充斥着无理性的炒作气氛。当然，市盈率并不能完全科学地反映股票的投资价值。“买股票就是买未来“。对于经济不断成长的中国，市盈率会有不断下降的趋势。但实际上，中国股市过高的市盈率并不反映投机者对市场前景的信心，而仅仅反映了投机行为的非理性。
(三)股票价格与价值的严重背离
股票是资产所有权证书，持有股票即拥有公司一定份额的资产。因此，因股票价值的高低可以用股票所代表的真实资本的价值即每股净资产价值来反映。由于股票价格受供求、公司收益、经济形势、政策等因素的影响，价格对价值的一定程度的偏离是正常的。但是我国股市股票价格对其每股净资产价值的偏离显然是不正常的。大多数股票价格若干倍于每股净资产，而热门股有的达到几十倍。令理性投资者不可思议的是总资产仅200多万，而负债已达13亿的农垦商社，以及净资产同样为负值的渝汰白，非但没有被市场抛弃，反而不时受到追捧，甚至不时收出涨停。
另外，投资股票的目的在于取得预期收益，其现值形成股票的内在价值或投资价值。未来具有种种不确定性，投资者进行决策时，可作为决策依据的往往是公司目前的业绩。因此价格与价值的一致还要求股价的变动与公司业绩的变动呈现出一定正相关。当股价的波动严重背离公司业绩时，则意味着市场行为进入了过度投机。在我国股市恶炒个股的一波波浪潮中，股价与业绩的严重背离甚至到了出现严重负相关的程度。1997年下半年，针对市场恶炒垃圾股的情况，证监会对业绩长期低迷，连续亏损两年的27只股票进行了特别处理，给其贴上“ST“的耻辱标记。但ST股票不但没有被市场冷落，反而成为市场明星，不少个股连续涨停，甚至“ST苏三山”被摘牌也没有使市场追腥逐臭的恶习有所收敛。ST吉诺尔98年中期每股亏员达0.48元，中期业绩公布后，居然连续十几个交易日涨停，股价从7元多跃上十几元。与此同时，不少业绩优良，稳定增长的个股则被市场遗忘，股价躺在低位不能动弹。
(四)股指波动频率高，波动幅度大
暴涨暴跌，频繁波动是中国股市最显著的特征，尤以上海股市为甚。1992年以来，上海股市发生了十几次波幅较大的振荡，振幅在25%～300%之间，其中短期内振幅超过100%的有两次，而最大一次振幅为298%的波动是在1992年11月7日到1993年2月15日三个月内完成的，(上证指数由386点跃升到历史 高点1536点)。另一次振幅为216%的波动是在1994年7月29日到9月14日一个半月内完成的(上证指数由333点上升为1052点)。作为一个新兴股市，由于不可避免的不成熟性，出现波动本不足为奇，但中国股市尤其是上海股市大起大落的运行却丝毫无法体现升跌有序，阴阳调整的波浪运动特征。在升势中往往体现为平地而起，连拉长阳，任何技术阻力位都一跃而过，而在跌势中股指往往劈头盖脸狂泻而下，连拉阴线，任何技术支撑位都无济于事。1994年的股市运行将这一特征体现得淋漓尽致。5月4日，上证指数由620点开始滑落，大盘下跌近300点，没有出现象样的反弹。股价面目全非，跌进净资产、跌破发行价仍持续下跌。8月1日，在有关政策刺激下，大盘一跃而起，以摧枯拉朽之势在一周内由333点劲升到700点，横盘两周后，又直冲1052点，随即又掉头而下，用十几个交易日使股指跌去500点，并在10月7日出现最高股指763点，最低546点，落差217点，振幅达28%的壮观局面。股指持续、频繁、大幅度的波动，往往技术分析无法解释和预测，而且与基本分析背道而驰，呈现出彻底的“随机行走”的醉汉特征，这反映出过度投机和股市中非理性行为的冲动性和无意识性。
股市过度投机的危害
过度投机的存在，不仅会阻碍证券市场健康有序的成长，而且会制约市场化改革的进程，从而对整个国民经济的发展造成损害。其危害主要表现在：
其一，扭曲资源配置。股票市场的基本功能之一是利用其筹资功能促进资本合理流动，提高资源利用效率。但是股票市场过度投机的存在，却产生了资源逆配置的结果。一方面，由于交易市场高投机带来高收益，导致社会资金从社会经济中的生产流通等实质性的环节进入非生产性的交易市场，从而造成实质性经济领域资金短缺和证券交易市场游资过剩的结果。另一方面，在非理性的股票投机中，股票价格往往脱离其内在价值，与企业经营能力，产品市场适应能力，企业在国民经济中的地位作用等相背离，故通过二级市场增发新股进行的资源配置，往往不是使资源流向利益效率高、国民经济急需的部门和环节而是流向股价易炒作，投机有空间的企业。价格的扭曲导致资源配置的扭曲。我国股票市场上大盘股长期受冷落，而小盘股经常被暴炒说明了这种情况。
其二，扭曲市场功能。我国股票市场设计者所构想的股票市场的首要功能是推动体制改革的市场化进程。利用市场约束促进效率低下、管理落后的国有企业实现机制转轨。但证券市场实际运行的结果，严重扭曲了市场功能。由于高度投机的交易市场能为原始股持有者带来数倍，甚至数十倍于本金的收益，企业争先恐后上市，工作的重点放在争取上市而不是改制上。而一旦上市以后，股价由于投机上涨，企业又可以通过股市进行圈钱，又掩盖了改制不彻底，管理落后、效率低下的沉疴。
其三，助长“寻租”活动。寻租在经济学意义上指利用垄断资源寻求垄断租金(即超过其机会成本的额外收益)的行为。寻租是资源配置市场化进程被扭曲的结果，同时又会进一步扭曲这一进程。在证券市场上，由于权力资源的垄断性(如批准上市的权利以及公司上市后圈钱的权力)，在过度投机支撑下的高收益并不与高风险相对称。于是证券市场中的钱权交易、违规操作、损公肥私等寻租活动必然盛行。企业为上市而跑“部”“权”进，中介机构为高额佣金而违规透支，政府官员利用职务公款炒股；上市公司不务正业，利用内幕消息炒作自家股票，操纵市场价格；上市公司以配股代替派息，不给股东回报而要求股东不断给予回报，使投资者投资风险不断被强制累积。
其四，扩大收入差距，加剧分配不公。证券市场由于其高风险本来就具有扩大收入差距的作用，而过度投机又进一步使收入差距的扩大加速。在我国扭曲的市场条件下，收入分配具有权力分配的特点，使收入分配不公进一步公开化和扩大化。
必须指出的是，股票市场的过度投机，不仅使投资者丧失投资的热情，而且，由于示范效应，过度投机的影响是广泛的。它不仅会使社会资源从实质性经济领域流向虚拟化的符号性的经济领域，造成经济生活的泡沫化，而且它对民族精神的损害也是巨大的。在到处蔓延投机气氛的环境下，每个人都梦想一夜致富，谁还会朝五晚九地辛勤耕耘呢。
其实任何市场都有投机，没有投机就没有市场。但我们发现中国市场投机的成分又太过了。有几个方面必须改革：
1.发行机制
一是重组。跌到几块钱或ST之后，就可能重组，很少破产退市。所以有人炒垃圾股。这是制度原因，最近几年，由于上市容易了，有所收敛。
2.对冲机制
中国缺乏做空个股机制，外部投资者难以通过做空盈利，上市公司在股价出现泡沫时增发股票获利权利受到限制（苏宁和万科是这方面的高手）。
3.资金操纵
主力控盘之后，操纵股价，而监管不力。没有价值的股票照样涨，谁还在乎价值。
4.投资渠道少
中国资金不能投资国外，国内金融机构国家垄断，民间力量薄弱。除了股市就是房市。这些资金只好投机。
对于价值投资者而言，处于一个投机的市场，会有更多的机会。埋怨市场过度投机者，往往是投机不成。一个市场是否有投资价值，不在于是否投机，而在于有没有值得投资的公司。价值，永远是投资的基石。
❸ 正螺旋效应是怎么产生的
沪深A股市场价格混沌特性研究
Study on Chaos process of stock price in Shanghai and Shenzhen A shares Stock market
研究领域： 金融学
1、前言
现代金融经济学理论假定投资者是理性的，证券价格等于其内在“基本价值”，在这种理想的市场环境中，市场是有效率的。Fama(1970)提出有效市场假说（Efficient Market Hypothesis,EMH），认为在一个有效率的市场中，证券的价格充分反映了所有可获得的信息。为了检验市场是否有效，所采用的方法一般是通过检验证券价格收益率序列是否符合随机游走模型。关于市场效率的实证研究持续了近半个世纪，但结论仍然是存在极大争议的。
自然科学的研究成果表明，一个非线性正反馈系统的演化过程可能产生混沌（Chaos）。许多经济行为模式都是非线性的，例如，投资者对风险与收益的偏好、市场参与者之间的决策博弈、一些经济合同及金融工具的选择性条款等。行为金融学派认为，投资者并非完全理性的，而是存在“代表性直觉（Representativeness heuristic）”等认知偏差（Kahneman 与 Tversky，1979），在这些认知偏差影响下，由于羊群效应（Scharfstein 与 Stein，1990）、外推预期等因素，证券市场存在正反馈机制（De Long等，1990b）。因此，证券价格形成过程中，存在非线性正反馈机制， 在这种机制的驱动下，证券价格有可能出现混沌(Chaos)现象，使证券价格的演变表现出复杂性（Complexity）。
混沌概念是E．Lorenz（1963）最早在研究大气运动时提出的，它是指确定性系统的内在不规则的、永不重复的非周期性运动，这种系统存在内在非线性正反馈动力，其定常状态是一种性态复杂、紊乱但却使终有限的运动状态，且系统的运动路径受系统初始条件及参数影响很大。混沌表面上看起来像随机运动，它能通过所有传统的随机性检验，例如，在许多计算机系统中，类似于Logistic映射这样的混沌过程算法就被作为伪随机数发生器(Pseudo Random Number Generators)产生随机数序列。混沌貌似随机性（Randomness），但它不是随机性。随机性是随机过程，是噪声扰动引起的。而混沌则是由内在确定性的非线性正反馈引起的，因此也被称为确定性混沌(Deterministic Chaos)。
混沌的概念提出以后，对现代金融经济学中有效市场理论的冲击是巨大的。Fama(1970)通过检验证券价格收益率序列在统计上能通过随机行走模型检验，从而认为市场是有效的。但是，如果证券价格收益率序列存在确定性混沌过程，它在数学上也完全能够通过所有随机性检验，但它却不是随机运动，而是受内部确定性过程驱动，这样，传统金融经济学有效市场理论的基础将变得十分脆弱。
本文将简要回顾混沌理论的研究成果及其在金融市场研究中的应用，并对沪深A股市场价格的混沌特性进行实证研究。本文的研究表明，沪深A股市场存在低维确定性过程。
本文余下部分安排如下，第二部分是对混沌理论及相关研究成果进行简要回顾，第三部分对沪深A股市场股票价格混沌特性进行实证研究，第四部分是全文的总结。
2、混沌理论及证券价格的混沌特性
Lorenz（1963）在研究气象预测时发现，大气运动这样的复杂系统存在混沌过程，在一定的条件下，系统运动的轨迹将是围绕两个不动点（即奇异吸引子，Strange Attractor）的发散的螺旋，并局限在一个有界的、体积为零的曲面上，进行不断无规则的振荡。这种不规则的来回振荡，好像飞蛾看到两个光源，飞向一个光源，当靠近时感到太热又飞向另一光源，如此不规则地来回飞腾，其飞行的轨迹永不重复。由于它的形状类似蝴蝶的双翼，所以也被称为Lorenz蝴蝶结，如图1所示。
图1 Lorenz 蝴蝶结
周期运动或周期性振荡是大量存在的，但上述Lorenz过程是非周期振荡，好像永不结束的过程，然而它既不发散也不消失，一直是不规则的振荡。这种振荡的轨迹在三维相空间上是螺旋线，非常密集的曲线在无穷多层平面上呈分形结构（Fractal Structure，参见Mandelbrot, 1985），无穷长，且对初始条件敏感，初始条件中无足轻重的误差能够被系统迅速放大，导致系统的演变路径大相径庭。正如Lorenz 所指出的那样：“巴西一只蝴蝶的扇动可以引发得克萨斯洲的飓风”，即所谓“蝴蝶效应（Butterfly Effect）”。
混沌是作为确定性过程与随机性过程的桥梁，确定性过程是完全可预测的，而随机性过程则是完全不可预测的，而混沌过程则是界于确定性过程与随机性过程之间。由于混沌过程对初始条件敏感，初始细微的误差可以成倍地放大，因此，对于长期来看，系统的演变是不可预测的。但是，如果初始条件保持稳定，运用混沌过程对系统的短期演化状态进行预测，得到的结果将比采用线性随机过程可能得到的预测结果精确得多，因此，混沌过程对经济分析与预测的意义是明显的。这可以解释为什么传统经典金融理论认为奉行图表分析的技术分析是无意义的，但在金融市场仍然存在为数众多的投资者采用技术图表分析，追随证券价格趋势（Murphy, 1986），而且这些交易者并不像传统理论所认为的那样，在与理性交易者长期博弈过程中，这些交易者将因遭受亏损而被赶出市场。
在行为金融学分析框架下，由于证券市场投资者并非完全是古典意义上的理性经济人，投资者存在认知偏差，对同一事件不同投资者具有不同的价值判断，从而表现出不同的决策行为。事实上，按照Kahneman 与 Tversky(1974,1979)提出的前景理论（Prospect Theory），各类投资者的风险偏好并不是固定不变的，存在风险偏好的反转。投资者的价值函数是根据参考点进行定义的，在赢利时是凹函数，在亏损时是凸函数，即在赢利时是风险厌恶型的，而在亏损时是风险追求型的，而且在亏损区间比在赢利区间更陡峭，人们对亏损比对赢利更加敏感。
此外，在前景理论中，投资者权重函数也是非线性的。在极端低概率及极端高概率处，权重函数都存在跳跃，某一事件如果其发生的概率极端地高，明显地接近于1，则决策者在编辑阶段将明确地将其视为确定性的事件，相反，如果某一事件发生的概率极端地小，接近于零，则决策者在编辑阶段可能就将其忽略。因此，人们倾向于对那些极端不可能的事件或者忽略或者高估，而对于一些极端高概率的事件则或者忽视或者夸大。
投资者在决策时存在保守主义(Edwards, W., 1968)，不会轻易对新收到的信息做出反应，除非人们确信得到足够的信息表明环境已经改变。而且投资者的行为模式一般是当环境的变化已经达到一定阀值以后，才一起对所有的信息集中做出反应。例如，对理性投资者来说，其对证券的需求并不完全与证券价格偏离基础价值的程度呈线性关系。在投资实务中，证券分析师与投资经理会经常设定一个他们认为安全的价格线, 价格在此安全价格线以上, 他将进一步等待, 而一旦价格低于这一预先判定的价格时, 他们将迅速大量买入。例如，价值投资理论的创立者本杰明•格拉厄姆（Benjamin Graham）特别强调投资的安全边际（Safety Margin），只有投资者的预期收益达到一定程度以上时，才会建议买入证券。
总之，在证券市场，由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为可能形成正反馈效应，这种正反馈机制会使证券价格的演变产生十分复杂的运动，在一定条件下产生混沌过程，导致证券价格收益率分布呈现分形等复杂结构，表现出高度的复杂性。例如，价格的突然大幅度波动则导致分布产生胖尾现象，而混沌及局部奇异吸引子的出现，导致证券价格胶着于一些价格附近，来回进行无规则的反复振荡，则使证券价格分布出现局部尖峰的特征。
现实市场中的非线性特性将进一步增加证券价格形成的复杂程度，使市场交易在本质上变成一种不同投资者之间的多轮博弈。由于证券价格的演变可能形成混沌过程，系统的初始状态对证券价格的演变路径影响很大，初始状态细微的差别将导致长期结果的巨大差别，即所谓“失之毫厘，谬以千里”的蝴蝶效应。因此，就长时间跨度来说，证券价格波动的方向及波动的幅度都是难于预测的。股票价格的波动形式既可以呈现出稳定的均衡（即通常所说的“盘整”），也可以是非周期性的振荡，还可以突然出现暴发性上涨（泡沫）或者大幅度下跌（泡沫破灭或者负泡沫）等剧烈波动，局部可能与整体相似，但永不重复且不可逆转，呈现分形等复杂且不规则的分形结构，表现出高度的复杂性。混沌过程所拥有的“蝴蝶效应”还可以解释一些偶然性局部事件所引发的全球性金融市场异常波动，例如，上世纪90年代初的“墨西哥金融危机”及90年代后期的东南亚金融危机等。如果证券价格存在混沌特性，则意味着证券价格变化在短期内存在一定的可预测性，而进行长期预测则是极为困难的，从投资策略角度看，这意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在生存的空间。
在实证研究方面，Fama 1970年提出有效市场假说以后，关于资本市场效率的实证研究不胜枚举，大量经验研究表明，证券价格收益率分布不是高斯分布，具有尖峰与胖尾的特点，经常产生一些极端数值，而且，按不同的时间间隔建立收益率分布曲线，得到的都具有相似的尖峰与胖尾的特征，具有时间分形的特征。Mandelbrot(1972)提出重标极差分析法（Rescaled Range Analysis, R/S分析方法）以后，许多学者运用R/S方法研究了股票市场效率及检验股票市场价格是否存在记忆特性。这方面的文献包括：Peters（1989,1991,1996），Lo（1991）， Pandey，Kohers与Kohers（1998）等。这些经验研究结果显示，金融数据具有长期记忆的特征，即是说，股票当前价格运动受到以前的价格运动的影响。这意味着股票价格存在一定时间区间内的趋势持续效应，这也在一定程度上印证了股票价格形成过程中存在正反馈效应。
Lorenz(1963)提出混沌理论以后，Grassberger and Procaccia(1983a)提出了关联维数（Correlation Dimension）的分析方法，用以识别时间序列是否存在低维确定性过程。Scheinkman 与Lebaron（1989）根据美国证券价格研究中心（CRSP）提供的以市值为权重的美国股票收益率指数，对始于1960年代初期的共1226个周收益率数据考察了其关联维数（Correlation Dimension, CD）, 他们研究得到CD值为6，从而认为美国股票周收益率序列总体表现出了非线性关联，并认为这种非线性关联可以解释金融资产分布的尖峰、胖尾等特性。Brock与Back（1991）再度扩展了Scheinkman 与LeBaron的研究，得到的CD值在7-9之间，因此，也拒绝了股票价格收益率是独立同分布（Independent Identical Distribution，IID）的假设，倾向于支持股价收益率分布存在低维确定性过程的备择假设，但他们同时指出，并不能就此认为存在混沌过程。Urrutia等（2002）的研究则提出了针锋相对观点，他们研究了1984年至1998年期间美国保险公司股票收益率特性，研究表明保险公司股票收益率存在非线性特征，并且进一步验证导致这种非线性的原因就是低维混沌过程。总体而言，这些经验研究提供了实质性的证据表明，股票、汇率、商品期货等金融数据序列存在非线性结构，但就是否明确存在低维确定性混沌过程，则结论不完全一致，仍然存在争论。
对于中国大陆股票市场，戴国强等（1999）对上证综合指数及深证成份指数进行R/S分析，计算得到Hurst指数分别为0.661和0.643；史永东（2000）所作的R/S分析显示，上海证券交易所股票市场的Hurst指数为0.687，而深圳证券交易所股票市场的Hurst指数为0.667；曹宏铎等（2003）计算的深证证券交易所股票市场日收益率、周收益率、月收益率的Hurst指数分别为0.6507，0.7000，0.6906及0.7576。上述经验研究表明，上海及深圳股票市场并不呈随机行走的特征，而具有状态持续特征，同时也意味着中国股票市场不是弱式有效的。
事实上，关于中国股票市场是否弱式有效，一致存在极大争议。正如张亦春与周颖刚（2001）所意识到的那样，一方面，多数研究人士凭经验就感觉到中国股票市场投机性强，远未达到有效状态。例如，沪深A股市场近年来上市公司财务造假不断案发 ，庄家操作市场盛行 ，股价严重脱离内在价值，上海A股市场在2000年及2001年平均市盈率高达60多倍，被很多学者斥为“赌场”，宣称这样一个市场已达到弱式有效状态，确实让人们难以接受。另一方面，许多学者所作的实证研究却表明，证券价格收益率序列十分接近随机行走模型，因而无法有力地拒绝有效市场假设。经验感觉与理论研究结论大相径庭，这其中的原因究竟是什么？到底是现实错了？还是学术理论研究有问题？混沌的思想让我们豁然开朗！因为，如果证券价格存在混沌过程，或者是在混沌过程基础上迭加一个随机过程，那么，市场显然是无效的，但证券价格收益率序列同样能通过随机性检验。例如，假设证券价格波动序列是一个Logistic 映射过程，它显然是一个确定性的混沌过程，但是，这一过程在许多计算机系统是被当作伪随机数发生器，常规的检验方法根本无法识别确定性过程，而是将其视为随机序列！如果这样的话，所有通过考察证券价格是否能够通随机性检验的方法来考察资本市场有效性的研究，其理论基础及研究结论都将受到质疑。
3、沪深A股市场价格混沌特性实证研究
本文同时采用R/S分析方法及关联维数（Correlation Dimension,CD）分析方法考察沪深A股市场的非线性特征。通过R/S分析方法能够识别出证券价格序列是否存在持续效应，这在某种程度上可以验证股票市场是否存在正反馈交易机制，正反馈过程是产生混沌的前提。采用关联维数分析，可以识别股价序列是否存在混沌特征。我们的数据来源于乾隆公司的钱龙资讯系统。
3．1 R/S分析
Hurst（1951），Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等所发展并完善了赫斯特指数(Hurst Index)的分析方法，即重标定域（Re-scaled range，R/S）分析方法。
赫斯特指数(H)可以用来识别时间序列的非随机性, 还可以识别序列的非周期性循环，因而可以用于识别时间序列的非线性特征。如果序列的赫斯特指数不等于0.50，则观测就不是独立的，每一个观测值都带着在它之前发生的所有事件的“记忆”，这种记忆不是短期的，它是长期的，理论上讲，它是永远延续的。虽然远期事件的影响不如近期事件的影响大，但残留影响总是存在的。在更宽泛的尺度上，一个表现出赫斯特统计特性的系统是一长串相互联系的事件的结果。今天发生的事情影响未来，今天我们所处的地位是过去我们所曾处的地位的一个结果。
关于Hurst赫斯特指数的详细计算参见文献Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等，其计算过程如下：
1．对一个时间序列 ，考察长度为n的时间窗口内的子序列， ，n=1,2,3,……K，计算序列的平均值为：
………………………………（1）
2．计算子序列偏离均值的差值
………………………………（2）
显然， 的均值为零，这是重标定或归一化（标准化）。
3．计算偏离均值的累加值
……………………………（3）
4．计算时子序列的域
………………………………（4）
5．计算采样子序列的标准差
………………………………（5）
6．计算子序列重标定域
……………………………（6）
7．求解全序列 的均值
………………………………（7）
8．求解赫斯特指数
与 有幂关系，即：
……………………………（8）
……………………………（9）
在对数坐标上，设水平轴n，纵轴为 ，对 与 进行回归, 则线性回归的斜率为赫斯特指数。
我们选取上海证券交易所A股综合指数从1990年12月19日至2003年12月23日，以及深圳证券交易所A股综合指数从1992年10月4日至2003年12月23日期间的交易数据，分别计算其日收益率及周收益率序列的赫斯特指数，从而考察沪深A股市场的证券价格是否存在非线性特征。
采用上述方法,计算得到沪深A股综合指数的赫斯特指数,如表1所示，在图2—图5中，还详细地列出了R/S分析图。
表1 沪深A股综合指数Hurst 指数
上海A股指数 深圳A股指数
日收益率序列H值 0.66(t=336) 0.63(t=306)
周收益率序列H值 0.69(t=84 ) 0.69(t=97 )
图2 上证A股指数日收益率序列 图3 上证A股指数周收益率序列
图4 深圳A股指数日收益率序列 图5 深圳A股指数周收益率序列
从表中数据我们可以看到，沪深A股市场的赫斯特指数无论以周数据统计还是以日数据统计，结果基本一致，均在0.60以上。H值大于0.50，意味着今天的事件确实影响明天，即是说，今天收到的信息在其被接收到之后继续被市场计算进去， 这从另一侧面印证沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，收益序列之间存在一定的关联性，这是一种持续效应（Persistence effect）。如果股价序列在前一个期间是向上运动的，则它在下一个期间将更可能继续向上运动的趋势，反之，在前一个期间是向下运动的，则它在下一个期间更可能持续向下运动的趋势。股价序列的这一特性与经验感觉是一致的，无论是国内股票市场还是全球其它地区的股票市场，典型的牛市或者熊市，并非短暂的数日或者数月，往往持续数年。而股票市场极其异常的波动，例如，美国股市1929年股灾、1987年的暴跌等，均使投资者对市场的信心受到严重打击，市场在其后很长一段时间深受其影响。股价的持续效应在某种程度上印证了股票市场存在的正反馈效应机制。
3．2 关联维数分析
Grassberger 与Procaccia(1983a,1983b)提出了关联维数（Correlation Dimension，CD）方法，用以考察时间序列的非线性特性。其基本思想是：如果一个混沌过程是n维确定性过程，则该过程将充满n维空间，但如将其置于更高维的空间里，该过程将留下许多“洞眼”。一般地，关联维数度量的是相空间被一组时间序列“填充”的程度，关联维数越大，填充程度越高，表示时间序列内部结构越复杂，它类似随机过程时间序列的程度越强。需要指出的是，我们仅对低维混沌过程感兴趣。 如果股票价格真的是高复杂性的混沌过程，我们采用有限的样本数据是永远也无法识别出其复杂的结构的。此时，它可能与一个良好的“伪随机数发生器”产生的数据相近，高维混沌过程与随机过程将没有实际意义的区别。
设时间序列 由具有 个自由度的非线性动态系统产生，可以构造 维相空间失量：
………………（10）
其中， 被称为镶嵌维(Embedding dimension)， 为适当的时滞单位。时间序列过程在相空间的运行轨道是由一系列 维失量构成。如果该系统最终收敛为一组确定性过程，则该系统的运行轨道将收敛于相空间中维数低于 的相空间子集，即吸引子（Attractor），在这些吸引子周围的运动是混沌过程，具有非周期性且长期运动状态无法预测。
考虑吸引子附近的失量集合 ，关联积分（Correlation Integral） 定义为对于任意给定的 ，那些彼此之间的距离小于 的点数对（Pairs of Points） 的数量占所有可能的点数对的比例，即：
……………………（11）
其中， ……………（12）
当 时，对任意小 ，可以预期C遵循指数幂变化规律，即：
，从而关联幂（Correlation Exponent）可以通过对 与 对回归计算得到：
……………………………（13）
如果系统存在确定性混沌过程，随着镶嵌维数的增加，关联幂D值达到饱和值以后，将大约保持不变，这一关联幂指数的饱和值就是吸引子的关联维数。如果系统是随机过程，则随着镶嵌维数的增加，D值亦将成比例地增加，趋向无穷大 。
图6 上证A股指数在不同镶嵌维空间中的关联积分
图7 上证A股指数关联维
我们考察上海证券交易所A股综合指数从1990年12月19日至2003年12月31日期间日收益率时间序列的关联维。图6为上证A股综合指数在1-8维相空间中关联积分 随 值的变化情况。从图中我们可以看到，在 值处于0.0003-0.005区间时, 与 的变化呈现出指数幂关系。图7是关联幂D随镶嵌维数m的变化情况，我们可以看到，随着镶嵌维数m超过2以后，关联幂D值不再增加，而是稳定于大约 区间, 即上证A股综合指数的关联维数大约为1.4, 因此, 我们可以推测, 上证A股综合指数存在关联维数大约为 的低维确定性混沌过程。
相对于Scheinkman 与Lebaron（1989）及Brock与Back（1991）等计算得到的成熟资本市场关联维数，我们计算得到的上海A股市场的关联维数明显更低。如果时间序列是一个低维确定性过程，则意味着时间序列在短期是具有一定的可预测性的。从这个意义上看，我们认为，相对成熟资本市场，上海A股市场指数的随机性程度更低，而短期可预测性更强，这在某程度上也说明市场效率程度相对更低。另外，由于混沌特性，证券价格在短期具有一定的预测性，但进行长期预测则是极为困难的，从投资策略角度看，意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在获取利润的空间。
4、结论
在一个存在非线性正反馈机制的系统中，系统的演化理论上可能出现混沌过程。 证券市场由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为，形成正反馈效应，从而可能导致证券价格的演变呈现出混沌过程，表现出复杂性。
本论文所做的实证研究表明，沪深A股市场指数的赫斯特指数大于0.5，这意味着沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，收益序列之间存在趋势持续的特性，这也在一定程度上说明了股价形成过程中存在正反馈效应。对上海A股市场指数的考察进一步表明，上海A股市场指数收益率序列存在低维确定性混沌过程，其关联维数大约为1.4。 这一数值远低于成熟资本市场的指标，这表明上海股票市场指数收益率序列随机性低于成熟资本市场, 市场在短期的可预测性更强一些, 这在某种程度上表明市场的效率程度更低一些。市场存在确定性混沌过程，市场显然是无效的，但是，由于混沌过程同样能够通过随机行走模型检验, 我们认为, 这也许是为什么关于资本市场效率的传统实证检验结果仍然存在极大争议的原因。因为常规检验方法无法区分混沌过程与随机过程，因此，本论文认为，所有采用常规方法，通过考察证券价格是否符合随机游走模型，从而推断资本市场有效性的研究，其理论基础及研究结论均存在严重缺陷。由于证券价格运动的混沌特性，这意味着证券价格在短期具有一定的可预测性，但进行长期预测则是极为困难的。证券价格的这种混沌特性，从投资策略角度看，意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在生存的空间。
内 容 提 要
行为金融理论认为，投资者不是完全理性的，而是存在各种认知偏差。由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为，证券市场存在正反馈效应。而且，投资者行为模式都是非线性的，在一个存在非线性正反馈机制的系统中，证券价格的演化可能出现混沌过程。
本论文所做的实证研究表明，沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，而是存在非线性结构；上海A股市场指数收益率序列存在低维确定性混沌过程，其维数大约为1.4, 这一数值远低于成熟资本市场的指标，这表明上海股票市场指数收益率序列随机性低于成熟资本市场。由于市场存在确定性混沌过程，市场虽然是无效的，但同样能够通过随机行走模型检验，这也从某一角度说明了，为什么关于资本市场效率的传统实证检验结果仍然存在极大争议。由于混沌的存在，证券价格变化在短期具有一定的可预测性，但进行长期预测则是十分困难的。
❹ 股票价值的构成包括
股票价值
股票价值是虚拟资本的一种形式，它本身没有价值。从本质上讲，股票仅是一个拥有某一种所有权的凭证。股票之所以能够有价，是因为股票的持有人，即股东，不但可以参加股东大会，对股份公司的经营决策施加影响，还享有参与分红与派息的权利，获得相应的经济利益。同理，凭借某一单位数量的股票，其持有人所能获得的经济收益越大，股票的价格相应的也就越高。
中文名
股票价值
属性
股市、证券
快速
导航
清算价格
股票净值
股票面值
简介
总的来说，股票的价值主要体现在每股权益比率和对公司成长的预期上。如果每股权益比率越高，那么相应的股票价值越高；反之越低。如果公司发展非常好，规模不断扩大，效益不断提高，能够不断分红，那么，股票价值就越高；反之越低。
股票的价格可分为：面值、净值、清算价格、发行价及市价等五种。
清算价格
股票的清算价格是指一旦股份公司破产或倒闭后进行清算时，每股股票所代表的实际价值。从理论上讲，股票的每股清算价格应与股票的帐面价值相一致，但企业在破产清算时，其财产价值是以实际的销售价格来计算的，而在进行财产处置时，其售价一般都会低于实际价值。所以股票的清算价格就会与股票的净值不相一致。股票的清算价格只是在股份公司因破产或其他原因丧失法人资格而进行清算时才被作为确定股票价格的依据，在股票的发行和流通过程中没有意义。
发行价
当股票上市发行时，上市公司从公司自身利益以及确保股票上市成功等角度出发，对上市的股票不按面值发行，而制订一个较为合理的价格来发行，这个价格就称为股票的发行价。
市价
股票的市价，是指股票在交易过程中交易双方达成的成交价，通常所指的股票价格就是指市价。股票的市价直接反映着股票市场的行情，是股民购买股票的依据。由于受众多因素的影响，股票的市价处于经常性的变化之中。股票价格是股票市场价值的集中体现，因此这一价格又称为股票行市。
股票市价的简单计算模型
股票市价的实际上是投资者对未来的预期。
对于股份制公司来说，其每年的每股收益应全部以股利的形式返还给股票持有者，也就是股东，这就是所谓的分红。当然，在股东大会同意的情况下，收益可以转为资产的形式继续投资，这就有了所谓的配送股，或者，经股东大会决定，收益暂不做分红，即可以存在每股未分配收益（通常以该国的货币作为单位，如我国就以元作为单位）。
假设，公司长期盈利，每年的每股收益为1元，并且按照约定，全部作为股利给股东分红，则持有者每年都可以凭借手中股权获得每股1元的收益。这种情况下股票的价格应该是个天文数字，因为一旦持有，这笔财富将是无限期享有的。但是，货币并不是黄金，更不是可以使用的实物，其本身没有任何使用价值，在现实中，货币总是通过与实物的不断交换而增值的。比如，在不考虑通货膨胀的情况下，1块钱买了块铁矿（投资），花1年时间加工成刀片后以1.1元卖出（资产增值），一年后你就拥有了1.1元的货币，可以买1.1块的铁矿。也就是说，它仍只有1元，还是只能买1块的铁矿，实际上货币是贬值了。因此，货币是具有时间价值的。
对于股票也一样，虽然每年每股分红都是1元，假设社会平均利润率为10%，那么1年后分红的1元换算成当前的价值就是1/(1+10%)，约为0.91元，而两年后分红的1元换算成当前的价值就是1/(1+10%)/(1+10%)，约为0.83元，注意到，这个地方的每股分红的当前价值是个等比数列，按之前假设，公司长期盈利，每年的每股收益为1元，这些分红的当前价值就是一个等比数列的和，这个和是收敛的，收敛于每股分红/(1+社会平均利润率)/(1-1/(1+社会平均利润率))=每股分红/社会平均利润率，也就是说每年如果分红1元，而社会的平均利润率为10%，那么该股票的当前价值就是每股10元，不同的投资者就会以一直10元的价格不断交换手中的股权
❺ 什么是量化投资交易策略
一文看懂量化投资策略
闲话基
量化投资在近些年受到越来越多的关注，包括规模、策略、业绩。量化投资，是指通过借助统计学、数学方法，运用计算机从海量历史数据中，寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，按照策略构建的数量模型严格执行投资，力求获得长期稳定可持续高于平均的超额回报。
跨市场策略涉及外汇兑换、国际期货交易对冲，交易实现难度大，国内用得少。
由于期货具有杠杆属性，这类策略持仓的市值往往很大，有时候甚至超过产品资产总值，导致收益率的波动率是所有量化策略中最大的。在市场出现连续震荡行情时，这样策略由于杠杆属性会出现较大的回撤。另外一个对这类策略的一个限制是，目前市场上活跃交易的期货品种不多，高频交易很大程度倚重于品种成交量，开平仓时间间隔较短，使得策略容量不大。