[股票投资选择中的主成分分析]基于高频数据的中

时间:2021-01-21 10:39:10 作者:股票中国

投资者情绪对股票价格偏离度的影响研究

换手率(tTN)、上证基金指数收益(tFR)以及上证综合指数收益(tCR)。另外考虑到前一期的情绪代理变量对当期情绪影响的状况,选取另外四个前一期的变量:前一期的投资者新增开户增长率(1−tNR)、前一期的换手率(1−tTN)、前一期的上证基金指数收益(1−tFR)以及前一期的上证综合指数收益(1−tCR)。将着8个代理变量作为基本变量使用主成分分析的方法构建综合的市场情绪(tMS)。成分分析的结果:以主成分分析所得到的第一主成分作为市场情绪指数(tMS),则市场情绪指数和各变量的函数关系为:115006。04302。04582。004904−−+++=tttttCRTNNRFRMS(2-10)此时,最终代理变量协方差的特征值分别为3。3279、0。3533、0。2689和0。0500,因此第一主成分贡献度84。23%,意味着市场情绪指数(tMS)能够表征上述四个最终代理变量83。20%的信息。

基于函数型数据的沪深300指数日内波动率之金融研究

用函数型数据研究日内波动率问题。基于函数型主成分分析提取波动率,并利用一阶函数型自回归模型对波动率进行预测。其中相对比较有启发性意义的工作是由Miuller等(2006)提出的基于函数型数据分析方法的函数型方差过程,并且随后Muller等又在此基础上开创性地提出函数型波动率过程,该过程通过对日内点波动率进行建模,然后利用函数型主成分分析得到日内点波动率轨迹的典型特征,并通过函数型时间序列分析预测相关时段的波动情况。结果显示模型能识别波动过程的式样,而且能通过函数型时间序列分析比较准确地预测未来的波动率。马晓波等采用Miuller提出的函数型波动过程的定义,将日内波动过程嵌入到函数型分析的框架中。他们通过函数型主成分分析,发现了中国上证综指日内收益率波动过程中一些独特的特征。并且提出了一个主要基于函数型数据的函数型主成分分析和函数型典型相关分析过程,以探宂股票收益率的波动模式,以及它和成交量之间的关系。

买股票好还是买指数基金好呢

格力电器业绩也在徘徊,并不耀眼,在当时那个市场状况中,作为股票投资,如果能够认识到格力电器最终在这场竞争中能够胜出,那么,这就是一个非常好的股票投资选择。估值。单就估值方法来说,现存比较常见的PE、PB估值,PEG估值法,股息率折现,现金流折现,每一种估值方法都有它的特点,巴菲特推崇的现金流折现,如果深入研究的话,就会发现,这种方法理论架构上非常完善,能对资产的定价机制做出一个圆满的解释,但是在实际运用的过程当中,就会发现,每年的增长率是多少?能够增长多少年?折现率定多少比较合适?这些都是不可不察的问题,用起来非常复杂。财务分析。财务分析首先要把账目搞清楚,账目背后代表的商业含义理解清楚,甚至要能够做到看出财务账目当中的虚假成分,要具有透过数字看到背后商业逻辑和管理层意图的能力。这些东西也需要大量的时间的研究和准备。技术分析。具备了上面几个要素,就像一个前锋知道进球的机会一定会来,但是技术分析会告诉你机会什么时候来,

于PCA—LR模型的股票投资策略

选取了反映上市公司盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力的10个财务指标以及股价年度涨跌幅指标,以主成分分析和回归分析为研究方法,用统计学SPSS软件为分析工具,从沪市五大权重板块中选取了25家具有代表性的上市公司进行综合评价和研究,得出了板块的综合排名,分析了上市公司相关财务指标与股价涨跌幅度之间的线性关系,为投资者选股提供有益参考。经过近20年的发展时间,沪市A股已经达到了900只,如何在茫茫股海中选择股票一直都是广大股民最为关心的问题,那些成长性好、营运效率高的股票总能让投资者取得不菲的投资收益。力图找出股价涨跌的影响因素,为投资者进行投资决策时提供参考,以避免盲目投资。1。主成分分析与回归分析1。1主成分分析主成分分析法把一些相关性较强的指标变量进行线性变换和压缩,得到几个互不相关但却能反映原有指标绝大部分信息的主成分,并且按其贡献率为权数构造一个综合评价函数,从而可以对各个体进行综合评价。

基于文本挖掘和百度指数的投资者情绪指数研究

发展规划,改革开放,宏观经济,房价,借壳上市,基金投资,价格,创业投资,l=0,±1,±2,…,±L(2)xij-xjsj1nni=11n-1ni=11502016年第1期得到KMO值为0。85,Bartlett检验的Sig。值约等于0,样本数据适合做因子分析。利用因子分析对30个关键词百度指数标准化数据进行处理,构建投资者情绪指数。分析过程中采用主成分方法,根据特征值大于1的原则,确定四个主成分,累计贡献率达到75%,分析结果见表8。从表8可以看出,第一主成分主要解释了涨停、银行股、基金公司、大智慧、大盘行情、k线图、A股市场、股票开户、股票、stock、模拟炒股,可以概括为股市基本要素指标,包含了股票市场行情、投资者行为等因素;第二主成分主要解释了金融市场、效应、发展、税收、通货膨胀率、CPI、需求、汇率、产业、收益率,可以概括为宏观经济指标,涵盖了经济基本面信息;第三主成分主要解释了银行贷款、

数据分析的常见方法

2)BAYES判别分析法:BAYES判别分析法比FISHER判别分析法更加完善和先进,它不仅能解决多类判别分析,而且分析时考虑了数据的分布状态,所以一般较多使用;十、主成分分析将彼此梠关的一组指标变适转化为彼此独立的一组新的指标变量,并用其中较少的几个新指标变量就能综合反应原多个指标变量中所包含的主要信息。十一、因子分析一种旨在寻找隐藏在多变量数据中、无法直接观察到却影响或支配可测变量的潜在因子、并估计潜在因子对可测变量的影响程度以及潜在因子之间的相关性的一种多元统计分析方法与主成分分析比较:相同:都能够起到済理多个原始变量内在结构关系的作用不同:主成分分析重在综合原始变适的信息。而因子分析重在解释原始变量间的关系,是比主成分分析更深入的一种多元统计方法用途:1)减少分析变量个数2)通过对变量间相关关系探测,将原始变量进行分类十二、时间序列分析动态数据处理的统计方法,研究随机数据序列所遵从的统计规律,

聚类分析和主成分分析在股票市场中的应用 主成分分析的公式

图1系统聚类树状图从上图可以明显看出2017年第一季度部分上证公司的营销业绩从10那点切下来可以分为6类,如第一类中白云机场、XD中国国、上港集团、日照港、浙能电力,他们的营销业绩基本相同,即买这几家公司的股票风险相当。既然我们已经把数据中的20家上证公司进行了分类,那么我们就想知道上述公司的排名,便于投资者选取比较有潜力的股票。(2)主成分分析主成分分析是将多指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。它通过降维技术,从代表性指标的角度来进行筛选,将多个变量化成少数几个主成分,这些主成分中包含了原始变量的绝大部分信息。这种方法的优点在于它确定的权数是建立在数据本身特性的基础上,不受主观因素的影响。因此我们如果对数据相关性较强的多指标评价,采用主成分分析法十分有利。例如,在上述研究对象中所提到的上市公司2017年第一季度的业务报表数据,共有六项指标,这些指标之间存在着很大的相关性。表中的每股收益,

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