股市数据归因分析

㈠ 美国股市百年月、周K线图

美国百年走势图
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一、30年代大萧条“吃掉”道指33年的“积累”
1896年5月26日，道指（djia）从40.94点艰难起步。经过30多年的风风雨雨，道指缓慢“成长”。1929年9月3日，道指收至历史最高点位381点。其间，美国股市经历了美国海外军事扩张、第一次世界大战、柯立芝繁荣三大“利好”阶段，这一时期也是美国走向世界霸主地位的重要转折时期。因此，在这一阶段，美国股市一路顺风，从40点到接近400点，道指走了33年时间。
否极泰来、乐极生悲。正当美国人民沉浸在繁荣与幸福之中不难自拔时，一场历史上罕见的大危机正在悄悄逼近美国人民。1929年10月28日，美国东部时间星期一，上午开市不久，道指狂跌不止，当日收于260点，日跌幅达12.82%。这便是美国人闻风丧胆的“黑色星期一”。以此为导火索拉开了30年代世界性大萧条序幕。
次日（10月29日），道指收盘再大跌11.73%，收于230点。随后，道指伴随1929——1933年的大萧条一路下跌不止，一直跌到1932年6月30日43点收盘。
从40点出发，33年涨至400点附近，接着只用两年半的时间便狂跌至“原点”。后人也称之为“大股灾”。大股灾、大萧条，让富有的美国人几乎在一夜之间沦为了“穷光蛋”。如今想来，依稀如梦。
二、重铸基石：40年后道指首破1000点
20世纪30年代大萧条后，美国人从“自由放任”的盲目自信中醒来，重新审视必要的法制与宏观调控。俗话说“一朝被蛇咬，十年怕井绳”。大萧条永世难忘的“痛”让美国人走向了另一个极端：对金融业实行最严厉的管制，包括加强金融立法、分业管理、利率管制、存款保险等举措。这样做的好处：对高风险的金融业，尤其是对证券市场严加管制，有利于抑制金融投机，抑制金融泡沫，有利于整固金融秩序，从而有效控制金融风险。
另一方面，罗斯福新政的成功施行，以及第二次世界大战美国从中“渔利”，使美国成为真正的、绝对的世界霸主，而且经济实力与军事实力同步增强。从50年代初开始，美国经济完全走出了“大萧条”的阴影，进而步入到了60年代世界资本主义国家发展的一段“黄金时期”。
随着美国经济的一路走好，作为经济晴雨表的道指也一并向上。1956年5月12日，道指首破500点大关。从道指生日算起，从40点到500点，道指整整走了60年。这60年应该算是道指苦难的60年，其经历坎坷曲折，它从生到死，再到重生。这一曲折的过程也教会了美国人如何看待投机、如何对自己的投机行为负责。当然，最主要的就是，它将美国股市引入了严厉的“法治”之道。
60年代的“黄金十年”将美国经济带上了一个新的高潮。这一高潮终结的标志是1972年11月14日，道指首破1000点。这是道指的第一个“千点”，若从大萧条的43点算起，它整整花了40年来跨越它的首个“千点”关口；若从道指诞生时算起，它则花了76年的时间来攻克这1000点大关。由此可见，这一千点的基石的确是够扎实的。
然而，经济的周期性波动规律是市场经济的必然规律。二战结束后，美国经济经过了长达20多年的快速增长，经济泡沫及通货膨胀已积聚到相当程度。到了该停下来喘息的时候了，于是，从70年代初开始，美国经济又步入了前所未有的“滞胀”时期。高通货膨胀伴随高失业，经济滞止不前，70年代中期，美国利率水平高达15%以上。为此，刚上千点不久的道指又面临着巨大的大跌考验。1974年末、1975年初，道指一度暴跌至550点上方，几乎吃掉1956年以来的战果。好在自大萧条以来，美国股市一直处在严加管制的状态，泡沫与风险才能较快的顺利化解。
1976年末，道指重返千点之上。但由于美国经济并未真正好转，因此，道指很快又回到了千点的下方，从1977——1982年的5年间，道指一直800点之上、1000点之下作窄幅整理。从1972——1982年的10年间，除1974年与1975年之交有过短暂的下落外，其他时间均保持在800点以上运行，这应该再次证明了美国股市在严厉的“法治”下的有效性。
三、第二个“黑色星期一”考验道指：有惊无险
1982年，美国经济逐渐走出“滞胀”的阴影，国民经济景气指数开始上升。当年底，道指再次稳稳地站上1000点关口。1985年底，道指首次突破1500点。从1000点跨越至1500点，道指花了13年的时间。随后一路继续飙升，1987年1月8日，道指首破2000点大关。
1987年10月19日，又是一个“黑色星期一”，道指当天狂跌508点，日跌幅达22.61%，道指从前日收市的2246.74点跌至1738.74点收盘。这一日跌幅排道指有史以来的第二高。美国爆发的这一“股灾”，也引发了全球股市的同步暴跌。但当年年底，道指又重拾2000点。
这一次股灾的有惊无险，应该主要归功于三大因素：
一是美国经济的快速恢复与增长，以及国际经济形势的好转。
二是美国股市前期管制的功效；道指花了76年的时间始终在1000点以下“筑底”，牢牢夯实的基石，是美国股市大厦后来不倒的重要原因之一。道指首破1000点后，仅有两次回探的记录；1500点更是一次性通过，没有出现过任何反复；2000点也仅在1987年和1988年有过两次短暂的反复。这是美国股市“成熟”的标志，同时，也是美国股市低风险的表现。
三是美国股市的上市公司（包括来自全球一流的企业）实力已是今非昔比，一流的上市公司，必须具备一流的投资价值。因此，大批世界一流的上市公司，是美国股市的中流砥柱，它们优良的投资价值足以化解股市泡沫与投机风险。
80年代末，道指继续保持了向上的趋势。应该说，道指与美国股市的一同成长并不断长大，这除了归因于成功的市场监管外，主要原因是一流的上市公司、一流的投资价值，让投资者与股市共享国民经济的繁荣与成长。
四、持续增长的“新经济”将道指送入向上通道
自20世纪90年代初开始，随着“网络时代+知识经济”的驱动，美国经济进入了一个长达100多个月的持续增长，这是历史上罕见的一个“长周期”经济增长。伴随着美国经济的节节攀升，道指承接80年代末的惯性继续发力、不断通关。
1991年4月17日，道指首破3000点；
1995年2月23日，道指首破4000点；
1995年11月21日，道指首破5000点；
1996年10月14日，道指首破6000点；
1997年2月13日，道指首破7000点；
1997年7月16日，道指首破8000点；
1998年4月6日，道指首破9000点；
1999年3月29日，道指首破10000点大关。
2000年1月14日，道指创下历史最高记录，11723点。
截止2001年“911”发生前，道指从3000点一路上涨至10000点之上，其间的各个“千点”整数关口，均为一次性通过，几乎没有出现反复。这正如我们搭盖房子，如果基石不稳、不牢，房子就盖不高、盖不稳，弄不好会“推倒重来”，弄不好会搞出一个“豆腐渣”工程。相反，只要基石夯实扎稳，则大厦搭盖起来就越快，而且楼房也会越有质量。
尽管美国股市随经济持续了100多个的月的上涨，泡沫也似乎感觉出来，但它的上涨已有些过份。于是，正常的技术回调随之开始。道指连续下穿11000点和10000点关口，并且于2001年3月20日直抵9721点。正当美国股市技术性回调至关键点位时，让美国人最不信的大事件发生了，这就是2001年9月11日在美国发生的“911”恐怖袭击事件。“911”不仅让美国人意外，更让世界为之震惊。全球股市也为之恐慌。
在这一特殊背景下，美国股市从“技术回调”转换为“恐慌下跌”。“911”后道指很快首次下穿9000点，并直逼8000点关口。2001年9月21日，道指跌至8236点。
2001年底，随着美国对阿富汗塔利班武装发动的战争取得彻底的胜利，股市人气开始重新聚集，道指于2002年3月19日再上万点，达10635点。但由于美国经济开始出现明显衰退，尤其是2002年第二季度经济下滑趋势更为明显。因此，导致道指从2002年下半年至2003年初之间曾三次下穿8000点。但随着美国经济逐渐回暖，2003年底，道指很快重上10000点，2005年底再次逼向11000点。2006年5月9日，收于11640点，离历史最高点位11723点仅一步之遥。
这就是美国股市，一个世界性的、全球性的股市！它的成长是200多年的经历，它的成长绝不是“急来的”，更不是“一夜成名”的，也正因如此，道指也才能随它一步步长大，显而易见，道指能从40点“长大”成今天的10000点之上，它绝非一日之功、一步到位。因此，股市的成长，不能急功见利，应一步一个脚印，做实它，就是对后人负责。

㈡ 日本股市：1980年以来的走势图

日经指数1970年到去年的走势图
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美国百年走势图
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一、30年代大萧条“吃掉”道指33年的“积累”
1896年5月26日，道指（djia）从40.94点艰难起步。经过30多年的风风雨雨，道指缓慢“成长”。1929年9月3日，道指收至历史最高点位381点。其间，美国股市经历了美国海外军事扩张、第一次世界大战、柯立芝繁荣三大“利好”阶段，这一时期也是美国走向世界霸主地位的重要转折时期。因此，在这一阶段，美国股市一路顺风，从40点到接近400点，道指走了33年时间。
否极泰来、乐极生悲。正当美国人民沉浸在繁荣与幸福之中不难自拔时，一场历史上罕见的大危机正在悄悄逼近美国人民。1929年10月28日，美国东部时间星期一，上午开市不久，道指狂跌不止，当日收于260点，日跌幅达12.82%。这便是美国人闻风丧胆的“黑色星期一”。以此为导火索拉开了30年代世界性大萧条序幕。
次日（10月29日），道指收盘再大跌11.73%，收于230点。随后，道指伴随1929——1933年的大萧条一路下跌不止，一直跌到1932年6月30日43点收盘。
从40点出发，33年涨至400点附近，接着只用两年半的时间便狂跌至“原点”。后人也称之为“大股灾”。大股灾、大萧条，让富有的美国人几乎在一夜之间沦为了“穷光蛋”。如今想来，依稀如梦。

二、重铸基石：40年后道指首破1000点
20世纪30年代大萧条后，美国人从“自由放任”的盲目自信中醒来，重新审视必要的法制与宏观调控。俗话说“一朝被蛇咬，十年怕井绳”。大萧条永世难忘的“痛”让美国人走向了另一个极端：对金融业实行最严厉的管制，包括加强金融立法、分业管理、利率管制、存款保险等举措。这样做的好处：对高风险的金融业，尤其是对证券市场严加管制，有利于抑制金融投机，抑制金融泡沫，有利于整固金融秩序，从而有效控制金融风险。
另一方面，罗斯福新政的成功施行，以及第二次世界大战美国从中“渔利”，使美国成为真正的、绝对的世界霸主，而且经济实力与军事实力同步增强。从50年代初开始，美国经济完全走出了“大萧条”的阴影，进而步入到了60年代世界资本主义国家发展的一段“黄金时期”。
随着美国经济的一路走好，作为经济晴雨表的道指也一并向上。1956年5月12日，道指首破500点大关。从道指生日算起，从40点到500点，道指整整走了60年。这60年应该算是道指苦难的60年，其经历坎坷曲折，它从生到死，再到重生。这一曲折的过程也教会了美国人如何看待投机、如何对自己的投机行为负责。当然，最主要的就是，它将美国股市引入了严厉的“法治”之道。
60年代的“黄金十年”将美国经济带上了一个新的高潮。这一高潮终结的标志是1972年11月14日，道指首破1000点。这是道指的第一个“千点”，若从大萧条的43点算起，它整整花了40年来跨越它的首个“千点”关口；若从道指诞生时算起，它则花了76年的时间来攻克这1000点大关。由此可见，这一千点的基石的确是够扎实的。
然而，经济的周期性波动规律是市场经济的必然规律。二战结束后，美国经济经过了长达20多年的快速增长，经济泡沫及通货膨胀已积聚到相当程度。到了该停下来喘息的时候了，于是，从70年代初开始，美国经济又步入了前所未有的“滞胀”时期。高通货膨胀伴随高失业，经济滞止不前，70年代中期，美国利率水平高达15%以上。为此，刚上千点不久的道指又面临着巨大的大跌考验。1974年末、1975年初，道指一度暴跌至550点上方，几乎吃掉1956年以来的战果。好在自大萧条以来，美国股市一直处在严加管制的状态，泡沫与风险才能较快的顺利化解。
1976年末，道指重返千点之上。但由于美国经济并未真正好转，因此，道指很快又回到了千点的下方，从1977——1982年的5年间，道指一直800点之上、1000点之下作窄幅整理。从1972——1982年的10年间，除1974年与1975年之交有过短暂的下落外，其他时间均保持在800点以上运行，这应该再次证明了美国股市在严厉的“法治”下的有效性。
三、第二个“黑色星期一”考验道指：有惊无险
1982年，美国经济逐渐走出“滞胀”的阴影，国民经济景气指数开始上升。当年底，道指再次稳稳地站上1000点关口。1985年底，道指首次突破1500点。从1000点跨越至1500点，道指花了13年的时间。随后一路继续飙升，1987年1月8日，道指首破2000点大关。
1987年10月19日，又是一个“黑色星期一”，道指当天狂跌508点，日跌幅达22.61%，道指从前日收市的2246.74点跌至1738.74点收盘。这一日跌幅排道指有史以来的第二高。美国爆发的这一“股灾”，也引发了全球股市的同步暴跌。但当年年底，道指又重拾2000点。
这一次股灾的有惊无险，应该主要归功于三大因素：
一是美国经济的快速恢复与增长，以及国际经济形势的好转。
二是美国股市前期管制的功效；道指花了76年的时间始终在1000点以下“筑底”，牢牢夯实的基石，是美国股市大厦后来不倒的重要原因之一。道指首破1000点后，仅有两次回探的记录；1500点更是一次性通过，没有出现过任何反复；2000点也仅在1987年和1988年有过两次短暂的反复。这是美国股市“成熟”的标志，同时，也是美国股市低风险的表现。
三是美国股市的上市公司（包括来自全球一流的企业）实力已是今非昔比，一流的上市公司，必须具备一流的投资价值。因此，大批世界一流的上市公司，是美国股市的中流砥柱，它们优良的投资价值足以化解股市泡沫与投机风险。
80年代末，道指继续保持了向上的趋势。应该说，道指与美国股市的一同成长并不断长大，这除了归因于成功的市场监管外，主要原因是一流的上市公司、一流的投资价值，让投资者与股市共享国民经济的繁荣与成长。
四、持续增长的“新经济”将道指送入向上通道
自20世纪90年代初开始，随着“网络时代+知识经济”的驱动，美国经济进入了一个长达100多个月的持续增长，这是历史上罕见的一个“长周期”经济增长。伴随着美国经济的节节攀升，道指承接80年代末的惯性继续发力、不断通关。
1991年4月17日，道指首破3000点；
1995年2月23日，道指首破4000点；
1995年11月21日，道指首破5000点；
1996年10月14日，道指首破6000点；
1997年2月13日，道指首破7000点；
1997年7月16日，道指首破8000点；
1998年4月6日，道指首破9000点；
1999年3月29日，道指首破10000点大关。
2000年1月14日，道指创下历史最高记录，11723点。
截止2001年“911”发生前，道指从3000点一路上涨至10000点之上，其间的各个“千点”整数关口，均为一次性通过，几乎没有出现反复。这正如我们搭盖房子，如果基石不稳、不牢，房子就盖不高、盖不稳，弄不好会“推倒重来”，弄不好会搞出一个“豆腐渣”工程。相反，只要基石夯实扎稳，则大厦搭盖起来就越快，而且楼房也会越有质量。
尽管美国股市随经济持续了100多个的月的上涨，泡沫也似乎感觉出来，但它的上涨已有些过份。于是，正常的技术回调随之开始。道指连续下穿11000点和10000点关口，并且于2001年3月20日直抵9721点。正当美国股市技术性回调至关键点位时，让美国人最不信的大事件发生了，这就是2001年9月11日在美国发生的“911”恐怖袭击事件。“911”不仅让美国人意外，更让世界为之震惊。全球股市也为之恐慌。
在这一特殊背景下，美国股市从“技术回调”转换为“恐慌下跌”。“911”后道指很快首次下穿9000点，并直逼8000点关口。2001年9月21日，道指跌至8236点。
2001年底，随着美国对阿富汗塔利班武装发动的战争取得彻底的胜利，股市人气开始重新聚集，道指于2002年3月19日再上万点，达10635点。但由于美国经济开始出现明显衰退，尤其是2002年第二季度经济下滑趋势更为明显。因此，导致道指从2002年下半年至2003年初之间曾三次下穿8000点。但随着美国经济逐渐回暖，2003年底，道指很快重上10000点，2005年底再次逼向11000点。2006年5月9日，收于11640点，离历史最高点位11723点仅一步之遥。
这就是美国股市，一个世界性的、全球性的股市！它的成长是200多年的经历，它的成长绝不是“急来的”，更不是“一夜成名”的，也正因如此，道指也才能随它一步步长大，显而易见，道指能从40点“长大”成今天的10000点之上，它绝非一日之功、一步到位。因此，股市的成长，不能急功见利，应一步一个脚印，做实它，就是对后人负责。

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要对数坐标和百分比的图好象很困难，因为即便是文华财经期货软件上的K线图，日经指数好象也只保留了1990年，道琼斯指数大概是1989年的样子。

㈢ 中国股市：为什么股市下跌容易涨回来难

第一个原因是因为下跌对人的心理压力远大于上涨的喜悦，人性都是趋利避害的，举例说一个公司股票股价10元，有1000万股，这时有人9.5元卖出1000股，假设时间停止，剩下的999.9 万股损失了500万。这个时候回避风险的心理将占据上风。

第二个原因上涨支付的成本远大于下降。还是上面的案例，10元股价拉升1毛钱，你要面对的是其他人的获利要求，你要保证别人不卖出，也就是说上涨要齐心协力，但下跌呢？只要有一个叛徒，哪怕1000股，都可能把其他人拉下水去。有人曾提出用物理学的原理解释，用数学解释上涨需要的能力很大，而下行则要省力的多。我觉得真的很通。

第三个原因归因于大盘，中国A股熊长牛短，因此，一旦下行，其“噩梦成真”的概率超过上涨的概率。

第四个原因是因为上市公司，中国A股的上市公司多数成长性欠佳，既然股价的上涨的真正原因是上市公司的业绩和成长性，那么“根基不牢”才是股价下跌是多数股票的常态。

炒股首先端正心态，不要老想着买入股票后马上就会暴涨翻番，而要根据股市的运行规律慢慢的使自己的财富积累起来；其次，要熟悉技术分析，把握好买卖点；经验是很重要的，为了提升自身炒股经验，新手前期可用个牛股宝模拟炒股去学习一下股票知识、操作技巧，在今后股市中的赢利有一定的帮助。祝投资愉快！

㈣ 股市本周为什么涨为什么暴跌

股市本周为何暴跌的原因：
上证综指收盘创三周最大跌幅，早盘指数始终无法站稳4000点整数关，午后更是加速下行，30天、20天均线相继失守。今日股指狂泻归因于短期降准预期落空、国企改革概念降温等因素，认为股市区间震荡格局尚待打破。

1、国企概念降温

国企概念股近期暴涨后纷纷跌停，打击人气。国企主题应该是一个长期、缓慢的主题，短线涨过多也会给改革带来阻力这波反弹主要动力是国企改革主题，目前看来有降温迹象，投资者认为现有的政策看来不足以支撑股市升势。前期火热的相关主题大跌，可能与国企改革方案低于预期有关

2、短期降准期待落空
之前7月外汇占款降幅创历史新高，市场原本预计降准在即，然而央行放量逆回购或降低月内降准的概率，导致该利好期待落空

人民币汇率贬值预期形成以及房价回升和CPI反弹将导致央行未来货币政策放松力度和效果均打折，降息降准都将进一步导致人民币贬值预期加强，使得资本流出加快，反而损害流动性

3、券商融券重启
券商融券交易恢复之后，市场担心大力做空可能，对投资者情绪有影响。部分券商恢复提供融券，短期对市场有一定冲击，因为市场在调整后投资者的心理仍比较脆弱

4、4000点压力
市场本身就预计4000点压力大，早上上试4000点后短线有获利回吐的压力，短炒资金出逃沪指后市可能还是在3500-4000点震荡
场外资金没有进入，目前仍然是场内资金博弈，市场仍然处于3500-4200点区间震荡，接近上轨后出现回落是很正常的现象

由于股市本来也是比较弱势的市场，期货市场出现贴水的话，便以现货相对期货下跌更多的方式来进行收敛
5、投资人心态不稳

前期市场靠救市力量维护，但是市场情绪依然不稳。今天下跌也是这种心理的反应。近期商业银行半年报陆续发布，半年报显示银行净利增速放缓而坏账增多的趋势进一步形成，市场对中国金融风险上升的担忧将加强，打压风险偏好

㈤ 若预期股市将会大幅增长,股票指数

在我们中国证券市场一直有一个“千古之谜”：股票市场是不是经济的晴雨表？前一段有人翻出1994年的报纸，当时预测20年后A股指数要涨到27000点。然而，虽然过去十年二十年中国经济是全球所有国家中，增长最快的国家。但是这种快速增长背后并没有体现在不断创新高的股市。2019年A股指数，比2009年十年前的水平还低。另一边，美国股市节节创新高，不断反应了其强劲的基本面。连巴菲特都说，其投资最大的秘密是美国国运（American Tailwind）。

关于这一点，有许多不同讨论，我们也曾经写过一些文章。有人说，你把指数拉到1996年500多点的水平，过去二十几年也涨了5倍，和美国差不多。也有人说，美国历史上也有一段时间指数没怎么涨。

事实上股票市场到底是不是经济的晴雨表，这个问题不仅仅出现在中国，也在许多其他国家出现。背后的根源是什么呢？今天我们给大家提供一个视角。

长期驱动股票回报的因素：企业分红！

股票市场的长期回报由两个关键指标决定：企业的分红率和企业盈利的增长。从价值投资教科书的定义看，价值投资就是预期回报完全来自资产本身的现金流和盈利。从简单的逻辑出发，当经济高增长的时候，企业盈利的增长也会更快，股票市场就应该表现很好。当经济低增长甚至衰退的时候，股票市场企业也低增长甚至负增长，股票市场就会表现很差。由于和增长速度相关性很高，股票市场大概率在经济不好时，表现更差，在经济好的时候，表现更好。

从这个逻辑出发，那么应该经济增长最快的国家，股票市场表现最好？

作为A股投资者，我们肯定会举双手反对这个逻辑。经济增长更快的中国，股市过去十年处于震荡向下，表现远不如经济增速不如我们的美国。事实上，基于对于大量的数据分析，我们也发现经济和股票市场表现的相关性，变得越来越弱。如果看1900到2013年，21个国家的股市表现，会发现名义GDP增速和股票市场表现是正相关的。但是我们选取1987到2010年的45个市场数据，会发现名义GDP增速和股票市场表现居然没什么相关性。

要回答这个问题，我们必须对股票市场的回报率做一个更加量化的归因分析。我们对所有国家的股票回报归为三个因素：分红率，估值变化和美股分红的增长（Dividend Per Share Growth）。

美国沃顿商学院的杰里米西格尔教授在《股市长线法宝》中列举了一个案例：假设1802年，三个美国人手里各有一美元，他们基于各自的风险偏好做出了完全不同的投资决定，第一个人害怕风险，购买黄金作为保障；第二个人愿意承担一定风险，买了风险相对较小的债券；第三个人胆大包天，购买了风险较大的股票。那么，长期投资的结果会如何呢？

如果长期持有，到了2006年，扣除通胀影响后，1美元的黄金价值1.95美元，1美元的债券价值1083美元，1美元的股票价值75.52万美元。同样的本金，只因为选择投资标的不同，最终的结果天壤之别。如果啥都不做，1802年的1美元现金，到2006年的真实购买力只有0.06美元，贬值了99.4%，无异于坐吃等死。

在这个过程中，美国股票市场年化的回报率为8.4%，其中大约三分之二的回报来自股票分红。如果再对21个市场从1900到2013年的回报率进行一个分析，结果更让人震惊。这些国家的算数平均年化回报率为4.54%，而他们的算数平均股票分红率为4.35%。分红率解释了96%的股票回报率。

为了再次验证企业分红对股票市场回报所产生的影响，几位经济学家选取了1997到2017年MSCI全球股票市场的43个国家区域股票市场样本。这些数据全部来自公开的MSCI和Factset数据。这些国家在21年的平均年化分红率是2.9%，而他们股票市场回报率为4.7%。可以说，企业分红驱动了大约60%的股票上涨因素。相反，估值的变化长期看非常少，对股票市场年化回报率驱动为负贡献：-0.3%。并且有55%的股票市场中，过去21年估值是被压缩的。

对于估值变化的研究，也解释了另一个问题：股票市场周期性特征。从这些国家长期估值变化看，基本上估值变化不会很大。但是短期一两年的估值波动比较大。所以，估值的波动解释了市场自身波动的来源。这一点和巴菲特说的“市场先生”理论非常类似。估值的变化，是市场的一种风险因素。在低估值的时候，会向上回归；在高估值的时候，会向下回归。而周期最重要的因素是：均值回归。

经济增长和股票回报的不相关

我们理解了股票市场回报率主要和企业分红率相关。随着经济的增长，企业盈利也会更加快速增长，他们赚了更多的钱就会分给股东。有了这样一个大致的思维框架，我们就来看看全球各国的股票回报率和其经济增长的相关性。

下面这两张图是对全球43个市场从1997到2017年的年化回报率进行统计。这里面用了两个不同的图，第一张图对应人均GDP增速，第二张图对应了名义GDP增速。但是这两张图得出的结论都是惊人相似：大部分国家，特别是新兴市场国家，股票市场回报率和经济增长并不相关。中国是一个特别突出的案例，经济增速是最快的，但是对应了最低的股票回报率

㈥ 腾讯自选股大数据策略组合，在那里能够查看

腾讯自选股拥有五千万股民的海量行为数据。通过这些行为数据，可以全面的了解市场情绪变化，从而可以挖掘市场的热点，了解市场动向，提前预计市场的走势变化。
除了这些，腾讯自选股还能通过组合归因分析明确超额收益的具体来源，了解情绪背后的逻辑。
嘉实的研究团队在大数据选股的基础上，利用积累多年的基本面多因子、全天候多策略等量化模型进行增强优化，去掉杂音。
嘉实的研究团队好比是专业的医生，有了大数据这只“市场的体温计”，就能根据市场冷暖及时调整策略，帮助自选股选到最好的股票，构建拥有稳定超额的回报的优秀策略组合。

㈦ 如何进行股票型基金收益的归因分析

偏股型基金的收益表现可以归因于什么？择股，择时，还是风格？重仓于某个行业回板块？这答些都是归因分析试图去回答的问题。可以利用统计学手段，根据每天的净值，进行大致测算。
归因分析的第一步是找出基金收益中有多少比例是来源于市场大盘和投资风格。这么说来有点复杂，题主自己去探索吧，现在工作比较忙，我都懒得研究，直接投资流量矿石炒矿了。

㈧ 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。

㈨ 股票中的动量效应如何衡量应该使用什么指标

目前研究的动量效应主要由行为金融、奈特不确定性视角来衡量。

一、行内为容金融指从投资者的决策行为入手来找出动量效应的产生机制；

二、奈特不确定性主要包括了概率分布的不确定性、没有确定概率分布的不确定性，由此产生了动量效应微观机制。

动量效应是由Jegadeesh和Titman（1993）提出的，是指股票的收益率有延续原来的运动方向的趋势，即过去一段时间收益率较高的股票在未来获得的收益率仍会高于过去收益率较低的股票。

(9)股市数据归因分析扩展阅读

动量效应的应用范围：

动量效应在股票市场上存在的历史很长，并且普遍存在于世界各地的股票市场上，甚至一些近期的研究发现动量效应也存在于其它类型的交易市场上，因此越来越多的学者开始探寻动量效应的成因以及他是否有违有效市场假说。

HS模型强调了投资者的异质性，把交易者分为信息观察者和动量交易者两类，私人信息在信息观察者之间是逐步扩散的。得到结论为信息扩散慢的股票的动量效应或反转效应高于信息扩散快的股票，因此，公司规模小，换手率低的股票具有更高的动量收益或者反转收益。