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1、股票市场数据分析,1,股票分析,股票市场数据分析,2,目的,通过对两年来的某个股票的数据分析，研究股票的价格变换情况和一些内部指标之间的联系。研究股票大盘变化和单个股票变化是否存在比较大的关系。,股票市场数据分析,3,研究股票的价格变换情况和一些内部指标之间的联系。,研究对象：浦发银行,股票市场数据分析,4,实验数据（已经做了处理）1.浦发银行,股票市场数据分析,5,数据说明,上面展现的为数据的其中一部分，我们取用了2009.1.1到2010.12.30的浦发银行股票和上证指数的相关数据。所谓的相关数据包括浦发银行这两年来每日的内外数据，外包括每日的开收盘价格，最高低价格等，内包括布林极限，过
2、滤指标等,股票市场数据分析,6,属性说明,人气意愿指标：当天开盘价为基础与当天之最高、最低价比，依固定公式统计算出来的强弱指标，称为人气意愿指标。布林极限是从布林线衍生而来的，主要作用在于辅助布林线（BOLL）辨别股价买卖点的真伪。布林线是由上限和下限两条线构成的路径型指标。当股价向上突破上限时视为超买，有回档调整的可能，发出卖出信号；当股价向下突破下限时视为超卖，有反弹的要求，发出买入信号。但运用过程中我们发现，一些强势品种在爆发性行情中会突破上限后继续扬升，而一些弱势品种在急挫行情中会突破下限后持续下跌，有时股价会紧贴上限(或下限)忽起忽落，单凭布林线要准确把握买卖时机有很大的难度。振动升
3、降指标：简称ASI.ASI企图以开盘、最高、最低、收盘价构筑成一条幻想线,以便取代目前的走势,形成最能表现当前市况的真实市场线. 动态买卖气指标（ADTM）是用开盘价的向上波动幅度和向下波动幅度的距离差值来描述人气高低的指标。 过滤指标等大家感兴趣的可以去研究下，在这就不做多说明了。,股票市场数据分析,7,数据分析（浦发银行）,1.相关分析,股票市场数据分析,8,相关分析结论,通过做相关分析我们可以看到，收盘时的价格跟过滤指标，人气意愿指标，振动升降指标，动态买卖气指标主力进出指标都存在一定的联系，相比较而言，与振动升降指标之间的联系比较的大。然后跟交易部分的联系情况是收盘价格和交易笔数是基本
4、不存在什么联系，但和交易的金额总量联系就相当的大了，这也比较的符合事实情况。,股票市场数据分析,9,分类分析,股票市场数据分析,10,聚类分析的结果,通过上面的聚类分析，我们可以基本将上面的各个指标分成4类：换手率，交易量，交易额为一类一系列的价格为一类过滤指标，布林极限指标，人气意愿指标，动态买卖指标为一类主力进出和NDB为一类。,股票市场数据分析,11,相关矩阵分析,分析得到，此相关矩阵非单位矩阵，故考虑进行因子分析。KMO值偏小，意味着因子分析的结果可能不能接受,股票市场数据分析,12,因子分析,经过正交旋转,股票市场数据分析,13,因子分析结论,4个因子，分别可以代表先前的几个因子因子
5、1可以代表振动升降指标，成本均线指标以及当日各个价格情况指标。因子2可以代表过滤指标，人气意愿指标，布林极限指标，动态买卖气指标。,股票市场数据分析,14,因子分析结论,因子3可以代表换手率，交易量，交易额指标。因为4可以代表主力进出指标，NDB指标。发现因子分析的结论和上面的聚类分析结论一样。,股票市场数据分析,15,结论分析,通过上述分析，我们可以得到股票市场是一个及其复杂的系统，其内含性因素颇多不可预测性相当的大。,股票市场数据分析,16,研究股票大盘变化和单个股票变化是否存在比较大的关系,研究对象：上证指数和浦发银行之间的关系,股票市场数据分析,17,数据2.上证指数（上海证券交易所所
6、有挂牌上市的股票为计算范围，以发行量为权数综合，反应了交易市场的总体走势）,股票市场数据分析,18,数据比较,股票市场数据分析,19,两边数据的相关性,股票市场数据分析,20,相关性分析,经过相关性的分析，我们可以得到如下结果：1.收盘价格，交易额，过滤指标，人气意愿指标，布林极限指标，动态买卖气指标这些指标在大盘和单个股票之间不存在太大的关联。2.大盘的振动升降指标和单个股票的振动升降指标之间有比较大的联系。,股票市场数据分析,21,聚类分析,聚类分析的结果也证明了相关性分析的结果,股票市场数据分析,22,结论,大盘和个股之间的关系错综复杂，有相关性大的部分也有相关性小的部分。,股票市场数据分析,23,谢谢,