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1. 股市就是个复杂系统，复杂系统是不可精细预估的。
2. 数据的作用不是让每个人都能赚钱吧，而是让使用数据的人在博弈中更容易战胜不使用数据的人。例如彭博社，它的数据工具年费数万美元，但很多人都在购买使用
3. 高频交易更多不是大数据，而是优先于别人先一步得到信息；好多自动交易系统，是基于事件和规则触发的，根据别人的挂单，利用自己的网速优势和接口，高频率的高抛低吸操作，拼的是网速而不是靠预测，最开始玩期货，庄家的消息，都是通过信鸽从美国大洲之间传递，其实拼的也是速度，谁的鸽子好。
4. 类似混沌效应，你的投入本身也会对股价有影响。所以小规模玩一玩还可以，规模大了市场就变了。
阅读(...) 评论()用大数据摸清股市的规律？ &(&6&)
18-8-21 10:24
本帖最后由 MNS 于 18-8-21 10:26 编辑
如果一个程序可以统计几千支股票一年365天，每天在什么时刻出现最低点的几率最高，在什么时刻出现最高点的几率最高，以及类似的几率统计。
毕竟股票是人操作的，不是绝对随机的，人性就有人性的特点，用机器说不定可以找出人性的某些特点，然后再根据它买股票，这只是个不成熟的想法。
18-8-21 10:38
给你看个数学天梯图
本帖子中包含更多资源
才可以下载或查看，没有帐号？
18-8-21 10:57
看你手里的牌打牌，你怎么都难赢。据我所知真正赚钱的都是高端阶级。小民即使你赢十次不如输一次。目前中长线根本不可能。短的又很凶险。说到底以目前还玩什么股票。能让你手中的票票不贬值就不错了。大贬值序幕已经要拉开了。还想玩音乐手头有钱赶紧买设备吧！
18-8-21 10:59
我同学的同学就用传统ai算法搞了这个赚了几十亿，公司开在广州西塔一层。
不过现在算法不行了，你有别人也有啊，而且别人还是深度学习的，更高一筹。
普通股民，建议还是多搞实业。你搞不过别人专业机器学习搞ai的，最后还是被收割
18-8-21 13:31
早就有人用了吧 Github上面都有开源的机器学习预测股票啥的
18-8-21 13:53
能掌握这套算法估计也就不用抄股了
还有大数据如何获取，是个人能办到的吗
18-8-21 16:21
只不过是不同品种的韭菜罢了
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&会员人数:【技术】用 Python 浅析股票数据_36大数据-慢钱头条
【技术】用 Python 浅析股票数据
本文将使用Python来可视化股票数据，比如绘制K线图，并且探究各项指标的含义和关系，最后使用移动平均线方法初探投资策略。
这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中，我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式。
其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据，parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式，index_col=0则将第一列数据指定为索引。
import&pandas&as&pd
import&numpy&as&np
import&matplotlib.pyplot&as&plt
%matplotlib&inline
%config&InlineBackend.figure_format&=&'retina'
%pylab&inline
pylab.rcParams['figure.figsize']&=&(10,&6)&#设置绘图尺寸
stock&=&pd.read_table('stockData.txt',&usecols=range(15),&parse_dates=[0],&index_col=0)
stock&=&stock[::-1]&#逆序排列
stock.head()
以上显示了前5行数据，要得到数据的更多信息，可以使用.info()方法。它告诉我们该数据一共有20行，索引是时间格式，日期从日到日。总共有14列，并列出了每一列的名称和数据格式，并且没有缺失值。
stock.info()
DatetimeIndex:&20&entries,&&to&
Data&columns&(total&14&columns):
open&20&non-null&float64
high&20&non-null&float64
close&20&non-null&float64
low&20&non-null&float64
volume&20&non-null&float64
price_change&20&non-null&float64
p_change&20&non-null&float64
ma5&20&non-null&float64
ma10&20&non-null&float64
ma20&20&non-null&float64
v_ma5&20&non-null&float64
v_ma10&20&non-null&float64
v_ma20&20&non-null&float64
turnover&20&non-null&float64
dtypes:&float64(14)
memory&usage:&2.3&KB
在观察每一列的名称时，我们发现’open’的列名前面似乎与其它列名不太一样，为了更清楚地查看，使用.columns得到该数据所有的列名如下：
stock.columns
Index(['&open',&'high',&'close',&'low',&'volume',&'price_change',
'p_change',&'ma5',&'ma10',&'ma20',&'v_ma5',&'v_ma10',&'v_ma20',
'turnover'],
dtype='object')
于是发现’open’列名前存在多余的空格，我们使用如下方法修正列名。
stock.rename(columns={'&open':'open'},&inplace=True)
至此，我们完成了股票数据的导入和清洗工作，接下来将使用可视化的方法来观察这些数据。
首先，我们观察数据的列名，其含义对应如下：
这些指标总体可分为两类：
价格相关指标
当日价格：开盘、收盘价，最高、最低价
价格变化：价格变动和涨跌幅
均价：5、10、20日均价
成交量相关指标
换手率：成交量/发行总股数×100%
成交量均量：5、10、20日均量
由于这些指标都是随时间变化的，所以让我们先来观察它们的时间序列图。
时间序列图
以时间为横坐标，每日的收盘价为纵坐标，做折线图，可以观察股价随时间的波动情况。这里直接使用DataFrame数据格式自带的做图工具，其优点是能够快速做图，并自动优化图形输出形式。
stock['close'].plot(grid=True)
如果我们将每日的开盘、收盘价和最高、最低价以折线的形式绘制在一起，难免显得凌乱，也不便于分析。那么有什么好的方法能够在一张图中显示出这四个指标?答案下面揭晓。
相传K线图起源于日本德川幕府时代，当时的商人用此图来记录米市的行情和价格波动，后来K线图被引入到股票市场。每天的四项指标数据用如下蜡烛形状的图形来记录，不同的颜色代表涨跌情况。
图片来源：http://wiki.mbalib.com/wiki/K线理论
Matplotlib.finance模块提供了绘制K线图的函数candlestick_ohlc()，但如果要绘制比较美观的K线图还是要下点功夫的。下面定义了pandas_candlestick_ohlc()函数来绘制适用于本文数据的K线图，其中大部分代码都是在设置坐标轴的格式。
from&matplotlib.finance&import&candlestick_ohlc
from&matplotlib.dates&import&DateFormatter,&WeekdayLocator,&DayLocator,&MONDAY
def&pandas_candlestick_ohlc(stock_data,&otherseries=None):
#&设置绘图参数，主要是坐标轴
mondays&=&WeekdayLocator(MONDAY)
alldays&=&DayLocator()
dayFormatter&=&DateFormatter('%d')
fig,&ax&=&plt.subplots()
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)
if&stock_data.index[-1]&-&stock_data.index[0]&&&pd.Timedelta('730&days'):
weekFormatter&=&DateFormatter('%b&%d')
ax.xaxis.set_major_locator(mondays)
ax.xaxis.set_minor_locator(alldays)
weekFormatter&=&DateFormatter('%b&%d,&%Y')
ax.xaxis.set_major_formatter(weekFormatter)
ax.grid(True)
#&创建K线图
stock_array&=&np.array(stock_data.reset_index()[['date','open','high','low','close']])
stock_array[:,0]&=&date2num(stock_array[:,0])
candlestick_ohlc(ax,&stock_array,&colorup&=&"red",&colordown="green",&width=0.4)
#&可同时绘制其他折线图
if&otherseries&is&not&None:
for&each&in&otherseries:
plt.plot(stock_data[each],&label=each)
plt.legend()
ax.xaxis_date()
ax.autoscale_view()
plt.setp(plt.gca().get_xticklabels(),&rotation=45,&horizontalalignment='right')
plt.show()
pandas_candlestick_ohlc(stock)
这里红色代表上涨，绿色代表下跌。
相对变化量
股票中关注的不是价格的绝对值，而是相对变化量。有多种方式可以衡量股价的相对值，最简单的方法就是将股价除以初始时的价格。
stock['return']&=&stock['close']&/&stock.close.iloc[0]
stock['return'].plot(grid=True)
第二种方法是计算每天的涨跌幅，但计算方式有两种：
这两者可能导致不同的分析结果，样例数据中的涨跌幅使用的是第一个公式，并乘上了100%。
stock['p_change'].plot(grid=True).axhline(y=0,&color='black',&lw=2)
为了解决第二种方法中的两难选择，我们引入第三种方法，就是计算价格的对数之差，公式如下：
close_price&=&stock['close']
log_change&=&np.log(close_price)&-&np.log(close_price.shift(1))
log_change.plot(grid=True).axhline(y=0,&color='black',&lw=2)
在观察了价格的走势之后，我们来看看各指标之间的关系。下面挑选了部分代表性的指标，并使用pandas.scatter_matrix()函数，将各项指标数据两两关联做散点图，对角线是每个指标数据的直方图。
small&=&stock[['close',&'price_change',&'ma20','volume',&'v_ma20',&'turnover']]
_&=&pd.scatter_matrix(small)
图中可以明显发现成交量(volume)和换手率(turnover)有非常明显的线性关系，其实换手率的定义就是：成交量除以发行总股数，再乘以100%。所以下面的分析中我们将换手率指标去除，这里使用了相关性关系来实现数据降维。
上面的散点图看着有些眼花缭乱，我们可以使用numpy.corrcof()来直接计算各指标数据间的相关系数。
small&=&stock[['close',&'price_change',&'ma20','volume',&'v_ma20']]
cov&=&np.corrcoef(small.T)
array([[&1.&,&0...,&-0.],
[&0..&,&-0..3721832&,&-0.],
[&0.,&-0..&,&-0..],
[&0..3721832&,&-0..&,&-0.],
[-0.,&-0..,&-0..&]])
如果觉得看数字还是不够方便，我们继续将上述相关性矩阵转换成图形，如下图所示，其中用颜色来代表相关系数。我们发现位于(0，3)位置的相关系数非常大，查看数值达到0.91。这两个强烈正相关的指标是收盘价和成交量。
img&=&plt.matshow(cov,cmap=plt.cm.winter)
plt.colorbar(img,&ticks=[-1,0,1])
plt.show()
以上我们用矩阵图表的方式在多个指标中迅速找到了强相关的指标。接着做出收盘价和成交量的折线图，因为它们的数值差异很大，所以我们采用两套纵坐标体系来做图。
stock[['close','volume']].plot(secondary_y='volume',&grid=True)
观察这两个指标的走势，在大部分时候股价上涨，成交量也上涨，反之亦然。但个别情况下则不成立，可能是成交量受到前期的惯性影响，或者还有其他因素。
移动平均线
吴军老师曾讲述他的投资经验，大意是说好的投资方式不是做预测，而是能在合适的时机做出合适的应对和决策。同样股市也没法预测，我们能做的是选择恰当的策略应对不同的情况。
好的指标是能驱动决策的。在上面的分析中我们一直没有使用的一类指标是5、10、20日均价，它们又称为移动平均值，下面我们就使用这项指标来演示一个简单的股票交易策略。(警告：这里仅仅是演示说明，并非投资建议。)
为了得到更多的数据来演示，我们使用pandas_datareader直接从雅虎中下载最近一段时间的谷歌股票数据。
import&datetime
import&pandas_datareader.data&as&web
#&设置股票数据的时间跨度
start&=&datetime.datetime()
end&=&datetime.date.today()
#&从yahoo中获取google的股价数据。
goog&=&web.DataReader("GOOG",&"yahoo",&start,&end)
#修改索引和列的名称，以适应本文的分析
goog.index.rename('date',&inplace=True)
goog.rename(columns={'Open':'open',&'High':'high',&'Low':'low',&'Close':'close'},&inplace=True)
goog.head()
数据中只有每天的价格和成交量，所以我们需要自己算出5日均价和10日均价，并将均价的折线图(也称移动平均线)与K线图画在一起。
goog["ma5"]&=&np.round(goog["close"].rolling(window&=&5,&center&=&False).mean(),&2)
goog["ma20"]&=&np.round(goog["close"].rolling(window&=&20,&center&=&False).mean(),&2)
goog&=&goog['':]
pandas_candlestick_ohlc(goog,&['ma5','ma20'])
观察上图，我们发现5日均线与K线图较为接近，而20日均线则更平坦，可见移动平均线具有抹平短期波动的作用，更能反映长期的走势。比较5日均线和20日均线，特别是关注它们的交叉点，这些是交易的时机。移动平均线策略，最简单的方式就是：当5日均线从下方超越20日均线时，买入股票，当5日均线从上方越到20日均线之下时，卖出股票。
为了找出交易的时机，我们计算5日均价和20日均价的差值，并取其正负号，作于下图。当图中水平线出现跳跃的时候就是交易时机。
goog['ma5-20']&=&goog['ma5']&-&goog['ma20']
goog['diff']&=&np.sign(goog['ma5-20'])
goog['diff'].plot(ylim=(-2,2)).axhline(y=0,&color='black',&lw=2)
为了更方便观察，上述计算得到的均价差值，再取其相邻日期的差值，得到信号指标。当信号为1时，表示买入股票;当信号为-1时，表示卖出股票;当信号为0时，不进行任何操作。
goog['signal']&=&np.sign(goog['diff']&-&goog['diff'].shift(1))
goog['signal'].plot(ylim=(-2,2))
从上图中看出，从今年初到现在，一共有两轮买进和卖出的时机。到目前为止，似乎一切顺利，那么让我们看下这两轮交易的收益怎么样吧。
trade&=&pd.concat([
pd.DataFrame({"price":&goog.loc[goog["signal"]&==&1,&"close"],
"operation":&"Buy"}),
pd.DataFrame({"price":&goog.loc[goog["signal"]&==&-1,&"close"],
"operation":&"Sell"})
trade.sort_index(inplace=True)
上述表格列出了交易日期、操作和当天的价格。但很遗憾地发现，这两轮交易的卖出价都小于买入价，实际上按上述方法交易我们亏本了!!!
你是否很愤怒呢?原来分析到现在，都是假的呀!我之前就警告过，这里的分析只是演示移动平均线策略的思想，而并非真正的投资建议。股票市场是何其的复杂多变，又如何是一个小小的策略所能战胜的呢?
那么这个策略就一无是处吗?非也!如果考虑更长的时间跨度，比如5年、10年，并考虑更长的均线，比如将20日均线和50日均线比较;虽然过程中也有亏损的时候，但赢的概率更大。也就是说，在更长的时间尺度上该策略也是可行的。但即使你赚了，又能跑赢大盘吗?这时候还需用到其他方法，比如合理配置投资比例等。
还是那句话，股市有风险，投资需谨慎。本文不是分析股票的文章，而是借用股票数据来说明数据分析的基本方法，以及演示什么样的指标是好的指标。
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大数据与股票理性投资
　　摘要：如何提升投资成功率是我们一直以来所困惑的问题，无论是在股票、基金、投资理财产品中，投资风险都是存在的，股票在投资中属于风险较高的一种，我们可以利用大数据的分析来为我们提升股票投资成功率，依靠数据以及我们对股市的了解去入市获利。 中国论文网 /3/view-8274454.htm　　关键词：大数据 股票 投资 　　2016年世界经济仍将呈现复苏乏力态势。发达经济体总需求不足和长期增长率不高现象并存新兴经济体总体增长率下滑趋势难以得到有效遏制。股票市场容易受整体经济发展的影响，然而主要经济体宏观政策方向不一致伴随着大规模跨境资本流动，外汇与金融市场动荡，这些因素都可能对世界经济运行带来负面干扰。GDP上升受到影响将对股市的上涨带来不小的阻力。分析市场，从股市中看物价市场，从物价后市走势来结合股价市场。 　　股市之中我们会选择自己心仪的股票来进行购买，并且抱着对其后市上涨的心态对待。利用大数据的分析可以让我们不会盲从大流去购买股票。在股票的选择之中存在着最优投资组合，降低自己所购买的股票的风险，尽可能的使投资效益最大化。每个人心中都有一个期望收益率。假设市场上存在着n个有风险证券[xi，i=1， 2， …，n]，各风险证券的期望收益率和标准差分别为[ui，σi]，两两相关系数为[ρij]。如果投资组合中各风险证券所占的权重（按市场价值计）分别为[λ1， λ2， …，λn]，可得[z=λ1x1+λ2x2+…+λnxn]，则该组合的期望收益率和风险（方差）分别为[uz=λ1u1+λ2u2+…+λnun]，[σ2z=i=1nλ2iσ2i+i=1nj≠iλiλjρijσiσj]。如果投资者要求的期望收益率为[u]，并且金融市场允许卖空，那么投资者的最优投资组合（风险最小的投资组合）中，各风险证券所占的权重[λ1， λ2， …，λn]，可以从以下条件极值中求得： 　　[minλ（i=1nλ2iσ2i+i=1nj≠iλiλjρijσiσj）s.t. i=1nλiui=u， i=1nλi=1。] 　　利用这样的投资组合模型，我们可以用SAS程序进行编程进而计算出各项权重的数据占比是多少，降低自己所购买股票时的风险系数。 　　一、股市概况 　　这是一个大数据的时代，大家都通过互联网来进行便捷的购物、交流、工作、上传所需文件等等的操作，对于现有数据的分析能力将会变得不可或缺。毕竟如今在这么多数据之中会掺杂着不少无用数据，我们需要把这样的数据给过滤掉，再从中筛选出自己所需要的那一部分数据根据自己的需要做出分析。这样看似简单的步骤，却可以为其带来不小的收益，因此数据分析的应用领域也变得越来越广。根据不同的领域分析选择不同的软件以及分析方法，找到适合的分析方法将会给分析者带来很大的便利以及效益。 　　在涉及金融领域工作的人之中，炒股的人占很大的比重，然而股市的行情却总会蒙蔽炒股者的双眼，每当其在股市之中获得一定数额的利润之后，就会想去获取更高额的利润而不顾后市发展情况。股价往往在不断上涨之后会有着或多或少的回调，当然也可能在调整时候就改变趋势，从上涨趋势改为了下跌趋势。当然在调整之前股市之中都会有信号给出。如何把握个股的情况，我们只能根据个股的所给数据来判断大致情况，毕竟股市之中一直是有着挺高的风险的。每一天，我们对于个股的判定也许都会有着不同的见解，根据不同的炒股方式去分析判断得出的结论当然也会产生差异。2015年的股灾导致了很多人们破产，大多数人在牛市的行情之下赚取了不少钱但是却不会去分析其购买股票的K线以及后市可能的走势情况，或多或少的在大盘瞬间下跌的情况下不知所措，仍然持有着之前赚钱的股票，直到在几日之后盈利变成了亏损。对于股票这样的高风险高收益的投资，我们必须保持着理性。有多大的上升空间就有着多大的下跌空间，风险与收益在金融领域一直是并存的，没有一直会上升的股价当然也没有一直下跌的股价。对于股市的分析来说还是需要看个人对于个股的理解，但是不变的是在对于股票的选择上，必须关注一下所看好股的公司运营情况，股市开盘之时，总会有领涨的板块，在领涨的龙头板块之中挑选盈利其公司本身盈利情况较好并且成交量较大的有潜在上升空间的股，这样大体上来说选股方向是不会有很大偏差的。在股灾来临之前，其实也是有信号和预兆的，大量的资金跑出，在大盘下也出现阴线，各种指标都出现不利股市上涨的情况，都是在给予入市的人撤离的提醒。 　　对于股市的把握分析，我们每天可以根据大盘行情的走势，以及相关政策的出台或者与个股相关的新闻影响的把握，当然还有不可或缺的成交量的扩大或缩小。从这些方面的分析可以让你大致对这一支股票当天的走势有一个判定。个股之中都会给出各个时间点的成交情况，分析股票可以从其简况之中关注市盈率与营业收入这两个数据。一般来说这是判定个股趋势的重要指标。有着一定的分析能力去做股票也不能保证自己在变化不定的股市之中没有任何的损失，毕竟股市与科学的计算不同，计算之中正确的答案只会有一个，然而股市之中谁都不能在前一天给出第二天涨跌的一个确定数值。但是从长时间来说，放在股票之中的投资将比金融领域其他的理财产品有着高出很多的收益。当然这样的前提是自己所选择的股票在这一段时间内不会因为公司资金周?D不利或者由于违反一些法律的规定而产生退市风险最后市值归零。 　　（一）股市的不可控因素 　　在股票市场的诸多外部因素中，许多是不可控的，如国际形式、国际环境和突发事件，有一些是在短期内无法克服的，但也有一些因素是可控的，比如政府的经济政策和监控措施。任何政策的出台和监控措施的实施都要考虑它对市场的冲击，有些冲击是短暂和轻微的，而有些冲击是长期和摧毁性的，如泰国的经济金融政策，最终还是导致了金融危机的爆发。因此政策的出台要谨慎，允许有偏差，但不允许发生长期的错误政策导向。 　　股市之中存在的风险分为系统性风险与非系统性风险。系统性风险即不可分散风险，这种风险是指由于某种因素的影响和变化，导致大部分股票股价下跌，由此会给持有股票的人带来较大的无法估计的损失。系统性风险主要是由政治、经济及社会环境等宏观因素造成。这是炒股的股民无法规避的风险，只能通过掌握新闻之中的相关信息提前做判定，这样才可能避免一次这样的风险带来的损失。对股票价格变动造成影响的国家政策包括国家税收政策和金融与财政政策以及产业政策等等。
　　四、技术分析 　　技术分析理论认为市场行为包容一切，价格以趋势方式演变，并且历史会重演。市场行为包容一切，是指任何可能影 响股票市场价格的因素实际上都反映在其价格之中，技术分析者只要研究价格变化就足够了，而不必研究造成价格变动的内在因素。而且当前的市场趋势有势能或惯性，即过去出现过的价格趋势和变动方式，今后会不断出现。 　　一般来说对于大盘的走势分析需要结合上证指数以及沪深指数创业板指数等几个大盘指数的整体走向来预测。若是两个指数都是呈上升趋势并且突破了各自的压力位，那么整体的大盘指数一般来说是向上走的，根据上证指数的走势图需要观察的是均线，当指数回落到五日均线之时，需要提高警惕，在这一个点位是属于一个支撑位，若继续回落，也许会在后续的几日内一直呈现下跌的趋势。无论是个股或者是大盘的走势图中，我们都可以将其缩小比例观察整体走势图的形状，在平坦的走势之中一般是囤积股份的时候，在一段时间之后呈不断上升的阶梯状，这样的形态来说是有利于后市上升的，有上升空间的信号。 　　五、形态分析 　　从形态方面可以大致观察出所关注的股的整体走势，以及大致的预测到之后日子里的长时间的走势情况，在形成头肩底的形态的股票之中，可以观察到在头肩左侧呈下跌趋势，并且在一个最低点会有拉升，以最低点为头，回升的前几个高点里的一个为右肩，在两个低点与两个高点的二次确认后形成一个头肩底的形态，是一个买入信号，这样的形态的形成会对投资者的投资有一定的保障，当然也有头肩底形态出现并且以失败告终的例子出现。若是在头肩底形态形成过程之中，反弹上升趋势在肩部之后被打破，呈现回落趋势，那么这样的形态图就是没有意义的，头肩底趋势已经被打破了。相反的头肩顶形态的形成代表着后市会下跌，在右肩部形成之时就是最好的抛出自己所持股的时候，以此减少亏损。一般的情况下对于股票的走势分析需要做出轨道线，让最近的走势在这样的一个轨道之中波动。轨道线的上端即是上升时期的压力位，然而轨道线的下界就是下跌时候的支撑位。每当行情较好之时，股价会上升到压力位，在此点会展开空方与多方势力的博弈，一般来说这样点位的出现会有几日的回调起伏，毕竟在压力位的突破不是这么容易的。一旦创下一个新的高点，那么轨道线也需要因此改变，代表着这一支股将会有新的上升趋势形成。若是打不破高点，那么近期之内就将以空方获胜股价回落的情况收场。 　　双重底的也是一种常见形态，是指股价在一段时间的回落之后有拉升又进行回调再拉升的一个形态，W底的形成预示着后市有一个大幅度的拉升，相反的若是形成了双重顶形态那么就要关注所持股了，也许在后市会有突然的回落。对于所持股形态的把握还是十分重要的，我们可以通过形态的大致形成情况分析出之后可能形成的走势，更好的帮助自己进行更好收益的投资。当所观测股近期有形成一个高点并且此高点高于前一个高点，最近一个低点也是高于前一个低点的，那么这样的形态形成大致就可以判定后市是向上走的。当然只靠分析形态是无法很好的把控股市走向的，对于股市的把握还是需要形态分析结合量价来看的，当股价不断上升的同时我们所需关注的还有成交量，若是在成交量很小的时候股价却是不断上升的，那么对于此时的走势来说就形成了量价背离。量价背离代表着这一段时间的拉升是非正常的拉升，对于这样的情况的出现，投资者应该理性对待，减少所持股的仓位，在量价背离之后很可能预示的是大跌。 　　六、股票综合影响分析 　　股市会受到各种因素的的影响，反之我们可以透过股市看到很多不同的板块的物价波动情况，这种波动在股价上是十分明显的，在2016年上半年中，猪肉价格，油价以及金银的价格波动十分之大，从股票上反应出来的则是在主营公司经营这些不同的商品的股票价格在这段时间内产生了很大幅度的波动。我们可以通过股票市场捕捉到很多关于身边的所想知道的物价未来的走势情况。一向来股票市场的波动是会早于物价市场的波动的，在石油板块的股票价格在一个点位开始不断地拉升预示着油价将会有一定幅度的上调。2016年以来猪肉的价格在从10.5元/斤的均价不断上升于左右开始停止涨势价格在12.9元/斤左右，然而在7.7日又开始拉升价格到达13.8元/斤，这些价格的波动情况对应的股市之中的猪肉板块在2016年3月指数就开始呈现上升趋势，在日指数上升趋势受阻无法继续进行拉升，开始呈现短期的震荡，而在指数又开始向上拉升，不断的提高于7月22日创下新的高点遇压力位受阻产生震荡。数据显示股市之中的股价，指数波动的体现一般来说是快于物价市场的价格波动的。股市之中各个板块可以很好的反映出相对应的物价的波动情况。石油板块的股价指数开始拉升于6.6日开始回落，之后再6.20日开始大幅度的拉升，7.14日的回调直到8.2日开始进一步的拉升。与物价波动情况不同的是股市对于政策以及利好利空消息的敏感度更高，并且在上升过程中会受到股民心理影响受阻，从而产生一段时间的震荡。石油价格一直处于5元左右波动，由于石油是现在有车人们的必备品，价格波动幅度一直不会太大，物价水平影响着与其相关的其他产品的价格水平，??家对于石油的价格一直有着强力的监控。 　　房地产指数从开始有一个明显的拉升，相对的各大一线城市的房价也不断上调，杭州的房产均价从1.8W元/平米上升到1.9W元/平米，在这短短的几个月内，炒房的人不断冲入房地产市场，以自己认为的低价买入房产待涨，这样不理智的行为促使着对房子有刚需的人不得不以高价买入自己的第一套房子，这一现象的产生也为经营房地产开发的公司带来了一笔很大的收入。更有甚者认为在这几个月之中房地产销售人员已经卖出了10年的销售额，对于GDP的拉升是一个很大的刺激。然而在开始房地产板块指数上涨受阻，相对应的房地产的销售业绩直线下滑，毕竟在这样一次房地产风波之后有需求的以及对炒房有想法的人都已买下了自己所看好的房子。房产相对于股票不同的是房子的流动性极差，当你买入房子的那刻起，若经济发展有所回落，或者所在城市的房地产市场不景气，你所拥有的房产价值将会下降。房子在短时间内是不可能卖出的，然而股票价格在回落的趋势中，只要持有者不看好后市，即可当即卖出所持所有股票，以此来减少自己的投资损失。以此来看对于房子的投资风险其实远远大于对于股票的投资。在股市之中一直低迷的万科A股由于房地产风波的影响一直引领板块疯涨，在6月之时由于一线城市房地产价格趋于稳定，不再有不断向上的走势，其对应的股价上升趋势也告一段落。2016年8月又出现了三线城市房价的利好消息，对应房地产板块指数又产生了大幅度的拉升，然而对应的城市的房价却没有这么快的拉升，这对于股市来说是一件好事但是对于我们其实也是一个警告。 　　七、结束语 　　随着经济社会的发展，我国居民的投资意识不断增强，股票作为一种投资理财渠道逐渐被人们所接受，对股票投资的理解也逐步加深，对股票投资的风险认识也日益增强，股票投资的风险性决定未来收益状况的不确定性，关注所选股相关信息，掌控与大盘动荡的有关因素，利用现有的大数据来选用投资组合模型，降低投资风险，随时保持冷静的选股心态，不买看不懂的股票，稳中求利才是最合适的投资股票的方法。 　　参考文献： 　　[1]应尚军，唐瑞，蔡嗣经.股票市场的外部因素与市场均衡[J].合肥工业大学学报，2006 　　[2]刘竹韬.影响股票价格的因素分析[J].商情，2014 　　[3]徐爱农.股票价值的经济学分析[J].同济大学学报（社会科学版）， 2006 　　[4]刘定平.股市致胜在心态[J].中国经济信息，2001 　　[5]王天东，陈亚民.股票价格行为与投资策略分析[J].价格理论与实践，2010
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