股票概念-美股 道琼斯、纳斯达克和标普500指数基本理解

美股有很多的朋友关注,肯定经常会听到道琼斯纳斯达克、标普500指数等名词,但是刚入门的小伙伴肯定就这些名词只闻其音不知其意,本篇对这些专业名词做一下基本的概念理解介绍,希望对铁汁们有用处。简单地说:道琼斯里主要是工业股,纳斯达克是创业板 道琼斯是集合竞价交易,纳斯达克是做市商制度。

1、道琼斯

道琼斯指数是股票价格平均指数,是世界上最有影响、使用最广的股价指数。它以在纽约证券交易所挂牌上市的一部分有代表性的公司股票作为编制对象,由四种股价平均指数构成。

1896年,华尔街日报和道琼斯公司的创始人——查尔斯·道创造了这个指数。全名是道琼斯工业平均指数,简称“道指”,包含了美国股市规模最大最知名的30家上市公司。

当时美国正处于第二次工业革命时期,所以道琼斯指数的成分股大部分是工业公司。

道琼斯指数最初包含12家公司,由于时代变迁,如今只剩通用公司一家还在指数中。
目前指数的行业分布比较均衡,过去的大头工业目前只占比15%左右。

道琼斯行业占比

2、纳斯达克

纳斯达克指数是全美证券商协会自动报价系统(National Association of Securities Dealers Automated Quotations)英文缩写,但目前已成为纳斯达克股票市场的代名词。信息和服务业的兴起催生了纳斯达克。

纳斯达克始建于1971年,是一个完全采用电子交易、为新兴产业提供竞争舞台、自我监管、面向全球的股票市场。纳斯达克是全美也是世界最大的股票电子交易市场。

美国股市有两个证券交易场所:纽约交易所和纳斯达克交易所。
纳斯达克指数全称纳斯达克综合指数,简称“纳指”,是反映纳斯达克交易所市场行情的综合指数。这个指数囊括了5000多家上市公司。

这里要注意:纳斯达克指数 ≠ 纳斯达克100指数,纳斯达克100只包含100家公司。

3、标普500

S&P500股价指数乃是由美国McGraw Hill公司,自纽约证交所、美国证交所及上柜等股票中选出500支,其中包含400家工业类股、40家公用事业、40家金融类股及20家运输类股,经由股本加权后所得到之指数,以1941至1943这段期间的股价平均为基数10,并在1957年由S&P公司加以推广提倡。

因为S&P指数几乎占纽约证交所股票总值80%以上,且在选股上考量了市值、流动性及产业代表性等因素,所以此指数货一推出,就极受机构法人与基金经理人的青睐,成为评量操作绩效的重要参考指标。

标普500即标准普尔500指数,是由美股上市公司中选取市值最大流动性最好的500家公司组成。和道琼斯指数一样,标普500覆盖美股两个交易所,但包含股票数量比前者多。如果只能选择一个指数投资美股,那就选标普500吧。

4、总结

美股指数区别
  • 这三个美股指数所包含的股票数量不同;覆盖的市场范围不同;涵盖的行业分布不同。道琼斯指数简称“道指”,其中包含30只股票,覆盖了纽交所和纳斯达克交易所;纳斯达克指数简称“纳指”,股票数量最多,有5000多只,且只覆盖了纳斯达克交易所;标普500也覆盖了两所美股交易所,但是包含的股票数量有500只。
  • 道琼斯指数、纳斯达克指数和标普500都是衡量美国股市的综合指标,都反映了美国股市的行情,其中道琼斯指数是世界上历史最悠久的股票指数,是以股价来算的。道琼斯与标普500的行业分布相较来说更加均衡,而纳斯达克指数中则更多的是信息科技类型的股票。道指与纳指更适合进行美股行情的观察,而标普500则更适合作为投资标的。但道指和纳指都不如标普500具有代表性,标普500也是股神巴菲特更加推崇的,如果只能选择一个指数进行美股的投资就选择标普500。

道琼斯和纳斯达克综合指数适合作为观察指标,而标普500和纳斯达克100指数则可以作为投资标的。

股票概念-移动平均和加权算术平均

1、移动平均

移动平均值是一个最老也是最流行的技术分析工具。若依次得到一组测定值时,按顺序取一定数量的数据并算得其全部算术平均值,得到的数据就叫做移动平均值。移动平均值常常用在计算股票的移动平均线、存货成本等方面。下面将介绍如何按移动加权平均法计算存货成本。

移动平均数是指采用逐项递进的办法,将时间序列中的若干项数据进行算术平均所得到的一系列平均数。若平均的数据项数为N,就称为N期(项)移动平均。根据移动平均数来预测就是移动平均预测。

举一个例子,求一组数据的n=3移动平均值

$$ (x_1=10.17,x_2=10.18,x_3=10.19,x_4=10.21, x_5=10.31,x_6=10.41,x_7=10.51,…) $$

$$\frac {x_1 + x_2 + x_3} {3} = \frac {10.17 + 10.18 + 10.19} {3} = 10.18$$

$$\frac {x_2 + x_3 + x_4} {3} = \frac {10.18 + 10.19 + 10.21} {3} = 10.193$$

$$\frac {x_3 + x_4 + x_5} {3} = \frac {10.19 + 10.21 + 10.31} {3} = 10.24$$

$$\frac {x_4 + x_5 + x_6} {3} = \frac {10.21 + 10.31 + 10.41} {3} = 10.31$$

$$\frac {x_5 + x_6 + x_7} {3} = \frac {10.31 + 10.41 + 10.51} {3} = 10.41$$

移动平均预测法与算术平均预测法都是以算术平均数作为预测的依据,但二者又有明显区别。算术平均预测法是对时间序列的全部观察数据求一个平均值,该平均值只能反映现象在观察期内的平均水平,不能反映出趋势的变化。而移动平均预测法是按一定的平均项数滑动着对时间序列求一系列平均值(也叫平滑值),这些平均值不仅能消除或减弱时间序列中的不规则变动,而且能揭示现象的变化趋势,所以移动平均预测法在市场预测中有着广泛的应用。
根据时间序列的特征不同,移动平均预测有的只需要作一次移动平均,有的则需要计算二次移动平均。

一次移动平均

一次移动平均预测就是只需要对时间序列进行一次移动平均,直接用第t期的移动平均数Mt 作为第t期的预测值 yt+1 .

移动平均值,既可以是简单移动平均,也可以是加权移动平均。
如果认为所平均的各项数据重要性相同,就采用简单算术平均法计算移动平均值作为预测值。其计算公式为:

$$ \hat {y}_{t+1} = M_t $$

$$\Longrightarrow {{y_t + y_{t-1} + … + y_{t-N+1}}\over{N}} = \sum_{i=0}^{N-1}y_{t-1}$$

其中yt , yt-1,… 分别代表t,t-1,…期的观察值;N为平均项数。

t+ 1 为了突出近期数据对预测值的影响,可采用加权算术平均法计算移动平均值来预测。权数按“近大远小”的原则确定,具体地说,就是离预测期较近的数据给以较大的权数,离预测期较远的数据给以较小的权数。加权移动平均预测第期预测值的计算公式为

$$ \hat {y}_{t+1} = M_t $$

$$\Longrightarrow {{y_tw_t + y_{t-1}w_{t-1} + … + y_{t-N+1}w_{t-N+1}}\over{w_t + w_{t-1} + … + w_{t-N+1}}} $$

式中,N为移动平均的项数;wt为观察值yt的权数,且满足由近到远权数逐渐递减的原则,即有 wt > wt-1 > … > wt-N+1,为了简便,由近到远各期观察值的权数常常取自然数N,N-1,N-2,…2,1。

采用一次移动平均预测法,需注意以下几点:
(1)平均的项数 越大,移动平均的平滑修匀作用越强。所以如果时间序列中不规则变动的影响大,要想得到稳健的预测值,就要将 取大一些;反之,若不规则变动的影响较小,要想使预测值对现象的变化作出较快的跟踪反应,就要将 取小一些。
(2)当序列包含周期性变动时,移动平均的项数k应与周期长度一致。这样才能在消除不规则变动的同时,也消除周期性波动,使移动平均值序列只反映长期趋势。因此,季度数据通常采用四项移动平均,月度数据通常采用十二期移动平均。
(3)一次移动平均预测只具有推测未来一期趋势值的预测功能,而且只适用于呈水平趋势的时间序列。如果现象的发展变化具有明显的上升(或下降)趋势,就不能直接采用一次移动平均值作为预测值,否则预测结果就会产生偏低(或偏高)的滞后偏差,即预测值的变化要滞后于实际趋势值的变化。移动平均的项数 越大,这种滞后偏差的绝对值就越大。对具有上升(或下降)趋势的时间序列进行移动平均预测,必须要考虑滞后偏差,最常用的方法是下面介绍的二次移动平均预测。

3、二次移动平均法

二次移动平均预测是指先对时间序列进行N项移动平均,平均的结果称为一次移动平均值Mt(1) ,再对一次移动平均值序列Mt(1)进行N项移动平均,平均的结果称为二次移动平均值,记为Mt(2);然后根据两次移动平均值建立预测模型进行预测。

两次移动平均值一般都采用简单算术平均法来计算。其计算公式为

$$M_{t}^{(1)} = {{y_t + y_{t-1} + … + y_{t-N+1}}\over{N}}$$

$$M_{t}^{(2)} = {{M_{t}^{(1)} + M_{t-1}^{(1)} + … + M_{t-N+1}^{(1)}}\over{N}}$$

如果现象的变化呈线性趋势,则利用两次移动平均值可建立如下的线性预测模型:

$$a_{t} + b_{t}K = \hat y_{t+T} $$

式中,t是预测的时间起点;K是时间t距离预测期的期数(即第t+K期为预测期);at ,bt是预测模型中第期的参数估计值。其计算公式为

二次移动平均公式推导

4、加权算术平均

加权算法平均

用加权移动平均法求预测值,对近期的趋势反映较敏感,但如果一组数据有明显的季节性影响时,用加权移动平均法所得到的预测值可能会出现偏差。因此,有明显的季节性变化因素存在时,最好不要加权。

股票概念-股票 投资 超买和超卖

1、超买:是指资产的价格升至基本面因素无法支持的水平,通常发生在价格短时间内急涨之后。
超买意味着价格很容易出现向下修正。在技术分析(Technical Analysis)上,当一种金融工具的相对强弱指数超过75%时,一般视为出现超买。与之相反的情况称为“超卖”。
一种技术分析(Technical Analysis)名词,指一种证券的价格显著上涨后,近期内可能下跌。
顾名思义,“超买”就是已经超出买方的能力,买进股票的人数超过了一定比例。那么,根据“反群众心理”,这时候应该反向卖出股票。

2、超卖:股市用语。一种技术分析名词,指一种证券的价格显著下跌后,近期内可能上涨。
是指就基本面因素而言,资产价格已跌至不合理的水平,通常发生在价格短期内急跌之后。超卖意味着价格很容易出现向上调整。在技术分析上,当一种金融工具的相对强弱指数低于25%时,一般视为出现“超卖”。相反的情况称为“超买”。

股票超买超卖是体现股票涨跌动力的一种说法。通常情况下,当股票被市场过度买入炒作时,就属于超买信号,是一种风险卖点参考信号。反之,当股票被市场过度卖出抛售时,就属于超卖信号,是一种机会买点参考信号。

在股票市场中,OBOS就是超买超卖指标。它是通过一段时间内整个股票市场中的涨跌股票的统计累积计算出来大趋势的超买超卖情况。该指标可以体现市场的股票价格的整体趋势变化、投资情绪、市场动量等等

通常情况下,如果OBOS技术指标出现上涨趋势,那么就表示市场人气在逐步上升和市场动量处于强势上升,市场中大部分股票处于上涨。反之,如果OBOS技术指标出现下跌趋势,那么就表示市场人气逐步下降和市场动量处于弱势下降,市场中大部分股票处于下跌。