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。

股票指标-布林线(bollinger bands)简单实用的技术指标

布林通道指标(Bollinger bands)简称BOLL指标,是由约翰.布林先生(John Bollinger)在1980年代早期发明的,布林线是根据统计学中的标准差原理设计出来的一种非常实用的技术指标,布林线的目的是提供一个相对限定的上线和下线,根据限定,价格处于上轨线时是高价,处于下轨线时是低价,此限定可以帮助精确地辨认价格模式,并且有助于对价格行为与指数行为进行比较,以做出系统性交易的决定。

Boll的中文名叫做布林线,布林线由三条线构成,中间一条是均线,上下两条线分别构成压力线和支撑线,中间的区域称为布林带。

布林线示例图

布林线是有于价格相关的三条轨道曲线组成,中轨线通常是一个简单移动平均线,即测量中期趋势,又作为割分上轨和下轨的基础,中轨线与上、下轨线线间的区间由波动率决定。一般情况下价格线在由上下轨道组成的带状区间游走,而且随价格的变化而自动调整轨道的位置。上、下轨之间的带宽越大,表示价格波动越大,而上、下轨之间的带宽越小,则表示价格波动越小。

总结

  1. 布林线是提供了一个相对价格高和低的定义;这种相对定义在和价格动向、其他参考值指标动向比较后,可以形成买卖决定
  2. 在动量(momentum)、交易量等类型的指标当中找到合适的参考指标
  3. 因为在计算布林线时已经把波动性(volatility)和趋势(trend)都包括进去了,所以不建议用波动性(volatility)和趋势(trend)指标来确定价格动向
  4. 布林线还可以用来观察图形样式,如双顶、双底等价格样式(Pattern)
  5. 收盘价在布林线之外是一个继续在信号,并不是一个逆转(reversal)的信号
  6. 移动平均值默认指是20,标准差(standard deviation)默认值是2,而这些默认值是可;其他建议的参数,如果移动平均是50,标准差是2.1,如果移动平均是10,标准差是1.9
  7. 布林线是基于简单移动平均值,而标准差是根据简单移动平均值来计算的,所以在逻辑上一致的
  8. 布林带当中标准差的计算没有很大的统计价值,因为采样数据不全,而这些数据很少是正常发布的
  9. 当价格接触到上轨时,不是一个买的信号,当价格接触的下轨时,不是一个卖的信号
  10. 股价在中轨和上轨中间运行,处于多头市场,说明较为强势,同样,股价在下轨和中轨中间运行,处于空头市场,说明较为弱势;
  11. 股价由下向上穿越中轨时,为加仓信号,但可能会受到中轨的压力;
  12. 当股价由上向下中轨时,为减仓信号,同样可能会受到中轨的支撑;
  13. 股价穿越上轨时,卖出信号。同样当股价穿越下轨时,是买入信号;
  14. 当布林线的开口越来越小的时候,说明股价的波动在减小,多空双方力量趋于一致,此时股价将会选择突破方向;
  15. 当布林线的开口越来越大的时候,说明一方的力量在增强,股价在进行突破;
  16. 移动平均线显示了中期的趋势;中轨既然是均线,就有趋势的指示作用,如果向上说明趋势向上,反之向下。

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。