股票模式识别

『壹』 量化投资

没有你想的书

我多年来都有关注这方面的书 可是也没有在国内找到

数量化投资是将投资理念及策略通过具体指标、参数的设计，体现到具体的模型中，让模型对市场进行不带任何情绪的跟踪；相对于传统投资方式来说，具有快速高效、客观理性、收益与风险平衡和个股与组合平衡等四大特点。量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括估值与选股、资产配置与组合优化、订单生成与交易执行、绩效评估和风险管理等，在各个环节都有不同的方法及量化模型：

一、估值与选股

估值：对上市公司进行估值是公司基本面分析的重要方法，在“价值投资”的基本逻辑下，可以通过对公司的估值判断二级市场股票价格的扭曲程度，继而找出价值被低估或高估的股票，作为投资决策的参考。对上市公司的估值包括相对估值法和绝对估值法，相对估值法主要采用乘数方法，如PE估值法、PB估值法、PS估值法、PEG估值法、PSG估值法、EV/EBITDA估值法等；绝对估值法主要采用折现的方法，如公司自由现金流模型、股权自由现金流模型和股利折现模型等。相对估值法因简单易懂，便于计算而被广泛使用；绝对估值法因基础数据缺乏及不符合模型要求的全流通假设而一直处于非主流地位。随着全流通时代的到来和国内证券市场的快速发展，绝对估值法正逐渐受到重视。

选股：在当前品种繁多的资本市场中，从浩瀚复杂的数据背后选出适合自己投资风格的股票变得越加困难。在基本面研究的基础上结合量化分析的手段就可以构建数量化选股策略，主流的选股方法如下：

资产配置方法与模型
资产配置类别 资产配置层次 资产配置方法 资产配置模型
战略资产配置 全球资产配置 大类资产配置 行业风格配置 收益测度 风险测度 估计方法 马克维茨 MV 模型 均值 -LPM 模型 VaR 约束模型 Black-Litterman 模型
战术资产配置 ( 动态资产配置 ) 周期判断 风格判断 时机判断 行业轮动策略 风格轮动策略 Alpha 策略 投资组合保险策略

基本面选股：通过对上市公司财务指标的分析，找出影响股价的重要因子，如：与收益指标相关的盈利能力、与现金流指标相关的获现能力、与负债率指标相关的偿债能力、与净资产指标相关的成长能力、与周转率指标相关的资产管理能力等。然后通过建立股价与因子之间的关系模型得出对股票收益的预测。股价与因子的关系模型分为结构模型和统计模型两类：结构模型给出股票的收益和因子之间的直观表达，实用性较强，包括价值型(本杰明·格雷厄姆—防御价值型、查尔斯·布兰迪—价值型等)、成长型(德伍·切斯—大型成长动能、葛廉·毕克斯达夫—中大型成长股等)、价值成长型(沃伦·巴菲特—优质企业选择法、彼得·林奇—GARP价值成长法等)三种选股方法；统计模型是用统计方法提取出近似线性无关的因子建立模型，这种建模方法因不需先验知识且可以检验模型的有效性，被众多经济学家推崇，包括主成分法、极大似然法等。

多因素选股：通过寻找引起股价共同变动的因素，建立收益与联动因素间线性相关关系的多因素模型。影响股价的共同因素包括宏观因子、市场因子和统计因子(通过统计方法得到)三大类，通过逐步回归和分层回归的方法对三类因素进行选取，然后通过主成分分析选出解释度较高的某几个指标来反映原有的大部分信息。多因素模型对因子的选择有很高的要求，因子的选择可依赖统计方法、投资经验或二者的结合，所选的因子要有统计意义上或市场意义上的显著性，一般可从动量、波动性、成长性、规模、价值、活跃性及收益性等方面选择指标来解释股票的收益率。

动量、反向选股：动量选股策略是指分析股票在过去相对短期的表现，事先对股票收益和交易量设定条件，当条件满足时买进或卖出股票的投资策略，该投资策略基于投资者对股票中期的反应不足和保守心理，在投资行为上表现为购买过去几个月表现好的股票而卖出过去几个月表现差的股票。反向选股策略则基于投资者的锚定和过度自信的心理特征，认为投资者会对上市公司的业绩状况做出持续过度反应，形成对业绩差的公司业绩过分低估和业绩的好公司业绩过分高估的现象，这为投资者利用反向投资策略提供了套利机会，在投资行为上表现为买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票。反向选股策略是行为金融学理论发展至今最为成熟，也是最受关注的策略之一。

二、资产配置

资产配置指资产类别选择、投资组合中各类资产的配置比例以及对这些混合资产进行实时管理。资产配置一般包括两大类别、三大层次，两大类别为战略资产配置和战术/动态资产配置，三大层次为全球资产配置、大类资产配置和行业风格配置。资产配置的主要方法及模型如下：

战略资产配置针对当前市场条件，在较长的时间周期内控制投资风险，使得长期风险调整后收益最大化。战术资产配置通常在相对较短的时间周期内，针对某种具体的市场状态制定最优配置策略，利用市场短期波动机会获取超额收益。因此，战术资产配置是在长期战略配置的过程中针对市场变化制定的短期配置策略，二者相互补充。战略资产配置为未来较长时间内的投资活动建立业务基准，战术资产配置通过主动把握投资机会适当偏离战略资产配置基准，获取超额收益。

三、股价预测

股价的可预测性与有效市场假说密切相关。如果有效市场假说成立，股价就反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股价的预测就毫无意义，而我国的股市远未达到有效市场阶段，因此股价时间序列不是序列无关，而是序列相关的，即历史数据对股价的形成起作用，因此可以通过对历史信息的分析来预测股价。

主流的股价预测模型有灰色预测模型、神经网络预测模型和支持向量机预测模型(SVM)。灰色预测模型对股价的短期变化有很强的预测能力，近年发展起来的灰色预测模型包括GM(1, 1)模型、灰色新陈代谢模型和灰色马尔可夫模型。人工神经网络模型具有巨量并行性、存储分布性、结构可变性、高度非线性和自组织性等特点，且可以逼近任何连续函数，目前在金融分析和预测方面已有广泛的应用，效果较好。支持向量机模型在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中有许多优势，且结构简单，具有全局优化性和较好的泛化能力，比神经网络有更好的拟合度。

四、绩效评估

作为集合投资、风险分散、专业化管理、变现性强等特点的投资产品，基金的业绩虽然受到投资者的关注，但要对基金有一个全面的评价，则需要考量基金业绩变动背后的形成原因、基金回报的来源等因素，绩效评估能够在这方面提供较好的视角与方法，风险调整收益、择时/股能力、业绩归因分析、业绩持续性及Fama的业绩分解等指标和方法可从不同的角度对基金的绩效进行评估。

绩效评估模型 / 指标

绩效评估准则
择时 / 股能力
业绩归因分析
风险调整收益
业绩持续性
Fama 业绩分解

模型 / 指标
T-M 模型

H-M 模型

GII 模型

C-L 模型
资产配置收益

证券选择收益

行业选择收益

行业内个股选择收益
RAROC

Sharp, Stutzer

Treynor, Jensen

, ,
双向表分析

时间序列相关性
总风险收益

系统风险收益

分散化投资收益

五、基于行为金融学的投资策略

上世纪50～70年代，随着马科维茨组合理论、CAPM模型、MM定理及有效市场假说的提出，现代金融经济学建立了一套成熟的理论体系，并且在学术界占据了主导地位，也被国际投资机构广泛应用和推广，但以上传统经济学的理论基石是理性人假设，在理性人假设下，市场是有效率的，但进入80年代以后，关于股票市场的一系列研究和实证发现了与理性人假设不符合的异常现象，如：日历效应、股权溢价之谜、期权微笑、封闭式基金折溢价之谜、小盘股效应等。面对这些金融市场的异常现象，诸多研究学者从传统金融理论的基本假设入手，放松关于投资者是完全理性的严格假设，吸收心理学的研究成果，研究股市投资者行为、价格形成机制与价格表现特征，取得了一系列有影响的研究成果，形成了具有重要影响力的学术流派－行为金融学。

行为金融学是对传统金融学理论的革命，也是对传统投资实践的挑战。随着行为金融理论的发展，理论界和投资界对行为金融理论和相关投资策略作了广泛的宣传和应用，好买认为，无论机构投资者还是个人投资者，了解行为金融学的指导意义在于：可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资目标。在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股价正确定位之后获利。目前国际金融市场中比较常见且相对成熟的行为金融投资策略包括动量投资策略、反向投资策略、小盘股策略和时间分散化策略等。

六、程序化交易与算法交易策略

根据NYSE的定义，程序化交易指任何含有15只股票以上或单值为一百万美元以上的交易。程序化交易强调订单是如何生成的，即通过某种策略生成交易指令，以便实现某个特定的投资目标。程序化交易主要是大机构的工具，它们同时买进或卖出整个股票组合，而买进和卖出程序可以用来实现不同的目标，目前程序化交易策略主要包括数量化程序交易策略、动态对冲策略、指数套利策略、配对交易策略和久期平均策略等。

算法交易，也称自动交易、黑盒交易或无人值守交易，是使用计算机来确定订单最佳的执行路径、执行时间、执行价格及执行数量的交易方法，主要针对经纪商。算法交易广泛应用于对冲基金、企业年金、共同基金以及其他一些大型的机构投资者，他们使用算法交易对大额订单进行分拆，寻找最佳路由和最有利的执行价格，以降低市场的冲击成本、提高执行效率和订单执行的隐蔽性。任何投资策略都可以使用算法交易进行订单的执行，包括做市、场内价差交易、套利及趋势跟随交易。算法交易在交易中的作用主要体现在智能路由、降低冲击成本、提高执行效率、减少人力成本和增加投资组合收益等方面。主要的算法包括：交易量加权平均价格算法(VWAP)、保证成交量加权平均价格算法(Guaranteed VWAP)、时间加权平均价格算法(TWAP)、游击战算法(Guerrilla)、狙击手算法(Sniper)、模式识别算法(Pattern Recognition)等。

综上所述，数量化投资技术贯穿基金的整个投资流程，从估值选股、资产配置到程序化交易与绩效评估等。结合量化投资的特点及我国证券市场的现状，好买认为量化投资技术在国内基金业中的应用将主要集中在量化选股、资产配置、绩效评估与风险管理、行为金融等方面，而随着包括基金在内的机构投资者占比的不断提高、衍生品工具的日渐丰富(股指期货、融资融券等)以及量化投资技术的进步，基金管理人的投资策略将会越来越复杂，程序化交易(系统)也将有快速的发展。

『贰』 想研究股票看哪方面的统计学书

个人觉得统计对指导操作的意义不大，除非你是想学基金做组合投资，或者做模型套利。想看的话，一般统计学原理也就够了。

『叁』 中国高科技企业在世界上排名的股票

中国现在顶尖的高科技产业---股票
1、爱特梅尔（）
爱特梅尔创建于1984 年，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市，是世界著名的半导体公司。爱特梅尔在超过60 个国家建立了生产、工程、销售及分销网络，为北美、欧洲和亚洲的电子市场服务。
2、英飞凌（Infineon）
英飞凌成立于1999 年，总部位于德国慕尼黑市，是全球领先的半导体公司之一。英飞凌的业务遍及全球，在世界各地拥有8 大芯片生产基地、14 个封装测试基地和超过30 个研发中心。
3、意法半导体（ST）
意法半导体成立于1987 年，总部位于瑞士日内瓦，是欧洲最大的半导体公司。目前，意法半导体拥有16 个研发机构、39 个设计和应用中心、17 间工厂，并在超过30 个国家设有近百个销售办事处。
4、慧荣科技
慧荣科技系2002 年由美国的Silicon Motion 与台湾的慧亚科技合并后成立，总部位于中国台湾竹北市。
5、群联电子
群联电子成立于2000 年，总部位于中国台湾新竹市，是U 盘与记忆卡控制IC 领域的领先企业之一。
汉王科技 002362
汉王科技主要从事“以模式识别为核心的智能人机交互”技术开发与应用，从汉字手写输入识别开始，经过多年研究开发，已发展成为拥有手写识别技术、OCR技术、笔迹输入技术等多项国际领先核心技术的企业，是国际上少数全面涉足智能识别领域多项技术序列的公司之一。2009年国内市场占有率达到95%以上，在国际市场上，成为与Ama－zon、sony相媲美的全球前三大知名电子阅读器供应商，在全球的市场份额也攀升至9%。
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『肆』 人工智能可以用来炒股吗

说的神乎其神，人工智能能用来炒股吗？

人工智能在围棋、象棋、德扑等领域都已经取得了碾压式胜利，这已经是一个不争的事实。事实上AlphaGo这样的AI已经可以用于任何需要理解复杂模式、进行长期计划、并制定决策的领域。人们不禁想问，还有什么是人工智能不能克服的吗？譬如说，变幻莫测的A股？

对于这个问题，持各种观点的都不乏其人。探讨它实可以分为两个部分：1. 股市可以预测吗？ 2、 假如可以预测，用机器学习的方法去预测可以吗？

先回答第一个问题：股市的涨跌可以预测吗？

如果将股市的价格变化看做一个随时间变化的序列，Price = Market (t), 我们往往会发现，不管是尝试用N个模型(线性，非线性, 概率)来进行逼近，即使是建立了符合股价变化的这样的模型，并且在有足够多的训练数据的情况下模拟出了股价，但是这些模型最多只能在特定的区间能做一些并不十分精准的预测。

美国硅谷“感知力”技术公司让人工智能程序全程负责股票交易，与其他一些运用人工智能的投资公司不同，该公司交易部门只有两名员工负责监控机器，以确保出现不可控情形时可通过关机终止交易。据报道，“感知力”公司的人工智能投资系统可以通过经验学习实现“自主进化”。公司在全球拥有数千台同时运行的机器，其独特算法创造了数万亿被称为“基因”的虚拟交易者。系统利用历史数据模拟交易，目前可在几分钟内模拟1800天的交易量，经过测试，不好的“基因”被剔除，好的“基因”被保留。通过考验的好“基因”被用于真正的交易。公司员工只需设定好时间、回报率、风险指数等交易指标，剩下的一切都交由机器负责。

公司首席投资官杰夫·霍尔曼透露，目前机器在没有人为干预情况下掌握着大量股票，每天完成数以百计的交易，持仓期限为数日到几周。公司说机器的表现已超越他们设定的内部指标，但没有透露指标的具体内容。

随着人工智能技术的持续进步，人工智能投资成为被学术界和资本看好的领域。英国布里斯托尔大学教授克里斯蒂亚尼尼说，股票投资是十大最有可能被人工智能改变的行业之一。另一方面，也不是所有的投资商都信任机器，英国对冲基金曼氏金融首席科学家莱德福警告说，不应过度信任人工智能投资，该领域还远没有成熟。虽然有各种各样具有迷惑性的承诺，很多投资人的钱却有去无回。

『伍』 一些炒股软件提供的形态选股功能有什么用比如股小量。

股小量能够比照您选取的特定K线形态，对市场中的数千只股票进行K线形态模式识版别和成交量趋势分析权，筛选出近期形态高度相似的个股。

选取形态：
支持用户在市场中任意股票的历史阶段里选取一定长度的K线形态进行对比分析。

近期形态相似个股：
对所有股票的近期K线进行分析，筛选出与您指定的K线形态相似特征最高的个股，展示其近期走势。

形态选股的价值

该功能适用于喜欢K线形态分析的投资者，在实践过程中进行经验总结，比对高成功率的K线形态筛选近期高度相似个股，挖掘潜在交易机会。

『陆』 股票交易预测中的模式识别

这东西哪是说弄就能弄出来的，如果真能弄出来，要你的分有什么用。
别说模式识别了，你能把模式特征弄出来吗？恐怕连分类都没办法。

『柒』 观看股票大盘的软件哪个好

我个人比较推荐同花顺，你也可以下载大智慧，这两个软件在大陆市场不相上下，只在于股民使用习惯不同而已。我个人比较推荐同花顺，你可以尝试下，具体财报信息，市盈率、市净率、内盘、外盘等关键信息很详尽，比较推荐~~

『捌』 哪一个基金买了小米股票

目前，市场上共有29只基金重仓小米概念股。
长盛航天海工混合基金持有小米概念股占基金净值达24.68%，重仓领益智造、利亚德（300296）、蓝思科技（300433）、水晶光电、东山精密等股票。基金合同显示，该基金的重点研究方向是航天海工装备等安全相关主题。主要包括航空装备、航天装备、领土安全装备、海洋工程装备及信息安全装备5个重点方向。
主营业务是摄像头模组业务的欧菲科技被前海开源、国投瑞银、金元顺安等多家基金公司重仓持有；此外东山精密（002384）、京东方A等个股也受到了多只基金的关注。
前海开源人工智能主题混合重仓持有欧菲科技、三环集团（300408）、水晶光电（002273）、东山精密4只小米概念股。重仓概念占基金净值的33.24%。是目前29只基金中，概念股占比最高的一只基金。前海开源人工智能基金主要精选投资于人工智能主题相关证券，包括但不限于大数据、云计算、模式识别、机器学习、智能芯片等为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的细分领域。
国投瑞银锐意改革混合则重仓了欧菲科技、长盈精密（300115）、三环集团三只股票。欧菲科技主要是为小米提供摄像头模组业务；长盈精密则是小米系列手机外观件供应商；三环集团小米的新款手机MIX2提供陶瓷外观支持。国投瑞银锐意基金合计持有这些股票2.9亿元的市值，占基金总资产26.26%。
Contact information wei✉ Lee15784086

『玖』 股票汉王科技(sz002362)市场关注度是不是很大

关注度很大。。上市仅7个交易日之后，汉王科技的股价就轻易突破了百元。“拥有手写识别技术等多项国际领先的智能识别核心技术”、“拥有国内95%市场份额的电子阅读器生产商”，这些“光环”为汉王科技市场表现提供了最好的注解。
昨日，汉王科技虽以95.96元低开，但随即迅速翻红，到午间被迅速拉高，不到午后两点便已触及当日涨停价105.6元并保持到收市。随着昨日的涨停，公司股价也一举突破百元，跻身中小板“屈指可数”的百元股行列。
电子阅读器，被视为将来推升汉王科技业绩增长的最大动力，而在大部分人看来，这一领域的前景十分诱人。相较于手机阅读功能而言，汉王所生产的电纸书具有独特优势，在该市场上，公司的主要竞争对手有美国的Amazon、日本的Sony，但是上述两家公司销售市场集中在国外，公司目前在国内电子阅读器市场处于绝对领先地位。2009年，该产品已成为公司最大的盈利增长点，其收入占公司全部营收的68.34%。
但公司似乎也不能掉以轻心。IT界著名的风投人士、奇虎董事长周鸿祎昨日提醒说：“电子阅读器在中国市场可能会面临诸多争食者。”他指出，原因之一是将会有很多青少年用手机作为阅读器，第二则是业内普遍担心的各种山寨厂商的出现会把终端销售价格迅速拉低，从而使得这一业务虽然量大但是利润变得有限。
截至2009年，国内电子阅读器生产企业约30家，而预计2010年将有更多企业进入，其中包括华为等多家品牌商，据悉，盛大也将推出其生产的电子阅读器。“电子阅读器进入的壁垒并不高，尽管目前看价格不菲，但产能扩大后很可能造成毛利率下降。暴利时代并不会很长。” 一位分析人士称。
“上游内容整合是关键，但是，从目前市场看，谁能够做成这个还看不清。” 周鸿祎称。参考亚马逊的成功模式，对于在国内市场具有绝对垄断份额的汉王科技而言，这部分业务的核心竞争力并不在于阅读器的提供，而是如何完成由单纯终端提供商向“内容+终端”提供商的转变，内容才是汉王科技此项业务发展的关键所在。
有消息称，目前汉王科技正积极与相关出版社合作建立自己的电子书库，通过网络销售各种图书，并与出版商分成。“如果谈判能够最终取得成果，那么依靠着丰富的资源优质，电子阅读器业务就会拥有真正的竞争力。”上述分析人士表示。而事实上，作为最早进入该领域的国内公司，汉王的谈判优势也正在于这一点，即其几乎垄断的市场普及率。
可喜的是，汉王科技的另一项优势或许能够弥补电子阅读器方面的“瑕疵”，公司在“以模式识别为核心的智能人机交互”技术的开发还是受到业界的广泛认可。多家券商研究员表示，公司此次的募投项目均围绕这一核心业务展开，这也正是公司的技术优势所在。“如果核心技术能够最终落实到相关终端，如电子阅读器等产品上，那将会对公司业绩起很大的提升作用。”

可以去价值人生股票社区(网址：v6 com cn)的个股板块看看，报告和资讯比较全，而且他们也经常组织股民朋友去上市公司调研，有兴趣的话你可以报名参加。

『拾』 中国现在顶尖的高科技产业股票有什么

中国现在顶尖的高科技产业---股票
1、爱特梅尔（Atmel）
爱特梅尔创建于1984 年，总部位于美国加利福尼亚州圣何塞市，是世界著名的半导体公司。爱特梅尔在超过60 个国家建立了生产、工程、销售及分销网络，为北美、欧洲和亚洲的电子市场服务。
2、英飞凌（Infineon）
英飞凌成立于1999 年，总部位于德国慕尼黑市，是全球领先的半导体公司之一。英飞凌的业务遍及全球，在世界各地拥有8 大芯片生产基地、14 个封装测试基地和超过30 个研发中心。

3、意法半导体（ST）
意法半导体成立于1987 年，总部位于瑞士日内瓦，是欧洲最大的半导体公司。目前，意法半导体拥有16 个研发机构、39 个设计和应用中心、17 间工厂，并在超过30 个国家设有近百个销售办事处。

4、慧荣科技
慧荣科技系2002 年由美国的Silicon Motion 与台湾的慧亚科技合并后成立，总部位于中国台湾竹北市。

5、群联电子
群联电子成立于2000 年，总部位于中国台湾新竹市，是U 盘与记忆卡控制IC 领域的领先企业之一。

汉王科技 002362

汉王科技主要从事“以模式识别为核心的智能人机交互”技术开发与应用，从汉字手写输入识别开始，经过多年研究开发，已发展成为拥有手写识别技术、OCR技术、笔迹输入技术等多项国际领先核心技术的企业，是国际上少数全面涉足智能识别领域多项技术序列的公司之一。2009年国内市场占有率达到95%以上，在国际市场上，成为与Ama－zon、sony相媲美的全球前三大知名电子阅读器供应商，在全球的市场份额也攀升至9%。