时间：2023-07-12 16:27:42
序论：在您撰写股票的投资方法时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
[关键词]技术投资方法；股票实战；应用分析
一、技术分析的理论基础
（一）市场行为包含一切信息
该假设是技术分析的前提基础，它以市场行为为研究对象，认为证券价格的每一个影响因素都完全、充分地反映在价格之中。所以，它分析的是证券价格的高低和变化，而并不关心影响证券价格的因素。
（二）价格沿着趋势波动，并保持趋势
证券价格的运动遵循一定的规律，按照趋势进行，并保持着一定的惯性。证券价格的涨跌是买卖双方力量对比的反映，当买方力量占据主导地位时，价格上升，在没有新的外力或消息介入，这种局面就继续维持，反之亦然。
（三）历史会重演
该假设的含义是投资者过去的经验是他制定投资策略的参考。如果在某种环境下，投资者会将现在的投资行为与曾经出现过的类似行为相比较，从而帮助他做出投资判断。
二、技术投资方法在股票实战中的应用概述
（一）基本的K线逻辑应用
K线又称日本线或蜡烛线，最初是日本人用来表示米价的涨跌情况的工具，后被引入股市，用来分析股市走势。K线较细腻地表现了交易过程中卖买双放的强弱程度和价格波动状况，是目前股票技术分析的最基本工具。K线主要通过K线的组合形态来分析判断，一些典型的K线组合形态有反转形态、持续形态等。
（二）基本的切线分析方法和形态分析方法的应用概述
1.切线分析方法概述
投资者运用画线辅助的方法寻找股价运动的规律和未来运动的方向，对股价的变动趋势进行科学预测，选择买卖时机的方法就是切线分析法。切线主要包括趋势线、通道线等。其中趋势线的画法显得最为有用，它是表现价格波动趋势的直线。上升趋势中，将两个上升的低点连成一条直线，就是上升趋势线下降趋势中，将两个下降的高点连成一条直线，就是下降趋势线。
2.形态分析方法概述
股价形态是记录股票价格表现为某种形状的图形。这种形状的出现和突破，对未来股价运动的方向和变动幅度有着很大的影响，投资者可以从某些经常出现的形态中分析多空双方力量对比的变化，找出一些股价运行的规律，从而指导自己进行投资。基本的形态主要有顶部反转形态、底部反转形态和整理形态。
（三）技术指标应用概述
技术指标是按照事先规定好的固定方法对证券市场的原始数据进行技术处理，之后生成的某个具体数据就是指数指标值。将连续不断的技术指标值制成图表并据此对市场行情进行分析的方法就是指标应用方法。
1.移动平均线
通过一定时期内股价移动平均值而将股价的变动曲线化，并借以判断未来股价变动趋势的技术分析方法叫移动平均线分析法。它是道琼斯理论的具体体现，也是K线图的重要补充。移动平均线的买卖信号主要依据葛兰威尔法则。
2.MACD与KDJ
MACD全称指数平滑异动移动平均线，KDJ则是随机指标。之所以把MACD与KDJ放在一起介绍，是因为两者都是投资者在股票实战过程中十分看中的投资技术指标。当MACD与KDJ的趋势相同时，则发出的买卖信号也是相同的：当两者趋势相反时，则出现了背离。我们在操作时要反复将两者进行对比、验证，这样操作的成功率就会得到更大的提高。
另外，比较常见的还有威廉指标、相对强弱指标、能量潮（OBV）等等。
三、技术分析的要素
技术分析要素主要包括价格、成交量、时间、空间这四方面的内容。价、量、时、空四个要素相互影响，相互作用，共同推动了技术分析活动的发展。
价格和成交量在证券市场上直接表现为成交价格和成交量。不同市场发展阶段，证券的成交价格和成交量不同。在证券市场上，当买卖双方在利益达到某一均衡点时对交易的认同度和满意度较高，其成交量就相应上升。反之，其交易量就会下降。概括地说，成交量和价格的关系主要体现在以下几个方面：一是成交量是推动股价涨跌的动力。二是量价背离是市场逆转的信号。三是成交密集区对股价运动有阻力作用。四是成交量放大是判断突破有效性的重要依据。
分析者在对时间和空间在进行技术分析时，必须以市场价格的周期性浮动和价格升降的程度为依据。时间分析是价格运行到目标位可能需要的时间，空间分析是反映趋势运行的幅度，两者在实战操作中十分重要。例如，我们找股票可以看它的涨幅榜和量比排序榜，若其均处于前列，我们就可以根据技术分析系统提示的信号，及时、准确地进入，必将获利。
四、技术操作举例分析
前面我们对一些不同的技术方法理论和各项技术指标进行了阐述，不过技术投资中如果只运用一个技术得出的结论肯定有所偏差，所以为了使操作更具准确性，我们要综合运用各项技术和指标。
（一）股票样本选取
我们随机选择一只股票，中信海直全称中信海洋直升机股份有限公司，股票代码是000099，属于航空运输行业，经营范围广，是一只央企国资改革股。我们截取了中信海直2015年6月9日至2015年8月20日的K线图，此图包含了多种技术投资方法的内容，具有重要的技术意义。下面我们对其进行分析。
（二）操作分析
Abstract: To well resolve the problem of stock long-term investment, based on the analysis of the characteristics of the stock long-term investment, the paper analyzes the factors that affect the decision making of the stock investment from the perspective of macroeconomic environment background，industrial status，management state and stock value, further, the evaluation index system is established. The TOPSIS method is introduced into the application of the decision making for the long-term stock investment which provides a new way to tackle the similar problems.
关键词： 股票投资；投资决策；层次分析法；逼近理想解方法
Key words: stock investment；investment decision；AHP；TOPSIS
中图分类号：C645 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2012）21-0175-02
0 引言
企业投资决策，是企业决策者根据企业自身的发展规划以及国家经济建设的相关方针和政策，综合考虑与投资项目有关的各类信息，采用科学分析的方法，对投资项目进行技术经济分析和综合评价，选择项目最优投资方案的过程。股票投资是指投资者(法人或自然人)购买股票以获取红利及资本利得的投资行为和投资过程，随着我国证券市场的不断发展和相关配套法律政策的不断完善，股票投资已经成为企业直接投资的重要渠道之一。本文的研究，以企业股票长期投资决策问题为研究对象，通过对股票长期投资问题的特点分析，构建基于层次分析法的指标赋权模型和基于TOPSIS的综合评价模型，进而通过示例说明了方法的具体应用过程。
1 股票投资特点分析
股票投资的特点主要包括收益性、长期性和风险性：①收益性。进行股票投资的目的，在于获取包括股票升值、股息和红利等在内的经济收益；②长期性。股票投资的长期性指的是，购入某项股票的同时意味着认可该企业的经营管理水平，认为反映该企业价值的股票价格在未来的某个时点会有较大的上升空间；③风险性。股票投资的风险来源主要来自于企业经营和收益的变化，同时，股票投资的风险也受到股票市场本身波动性的影响，即使企业本身经营状况良好，国家宏观政策的调整也会给股票市场带来巨大冲击。
2 股票投资决策影响因素分析
股票投资决策需要考虑的因素很多，概括起来可以归纳为以下方面：
2.1 宏观经济环境 国家的经济周期、财政政策、货币政策、法律政策等对股票价格走势影响很大，例如，当宏观经济处于繁荣期的时候，市场总体需求量大，有助于促进股票市场的繁荣，反之，当经济处于萧条期或衰退期的时候，整个市场需求降低，企业利润减少，股票市场也会随之萎靡；又如，当国家实施宽松的货币政策时，有助于促进股票价格的上升，反之，当国家实施紧缩的货币政策时，会抑制股票价格的上升。由于宏观经济环境对整个股票市场产生影响，因此，宏观经济环境分析属于股票投资决策的外部因素。
2.2 行业状况分析 行业状况主要包括行业的政策、行业生命周期和行业竞争。行业政策是政府对该行业发展的一系列政策的总和，对行业的发展、行业结构的调整和行业的组织等产生影响；如同经济周期理论一样，任何行业或产业的发展都会经历一个从初创期、成长期、成熟期到衰退期的全生命周期。一般而言，处于成长期和成熟期的行业，盈利能力较强，而处于初创期和衰退期的企业盈利能力则比较弱；另外，行业内的竞争强度也是影响行业业绩的一个重要因素，在完全垄断的市场环境中，垄断者容易获得超额利润，而在完全竞争的市场环境中，各参与主体只能获得平均利润率，因此，行业竞争强度越高，该行业内企业股票价格相对较低，反之，行业竞争强度越低，企业股票价格相对较高。
2.3 公司经营状况分析 就影响股票价格的决定因素而言，宏观经济环境和行业状况只是外部因素，而公司的经营状况才是股票价格的决定因素，尽管短期内股票价格可能由于投资者预期等因素背离由公司经营状况决定的股票价值，但是从长期来看，股票价格必然是其价值的具体体现。公司的经营状况可以由一系列财务指标反应，主要指标包括：
①资产负债率。资产负债率是负债总额除以资产总额的百分比，衡量企业在清算时保护债权人利益的程度。资产负债率=（负债总额/资产总额）×100％。
【关键词】多元统计分析方法；股票投资状况；综合评价研究
一、前言
对于我国的经济发展状况，可以从股票市场的发展中得到体现，在短短十几年的时间里，就实现了资本主义国家百年的发展成果。由此也能够体现出我国经济迅猛的发展态势。而在近几年当中，随着股票市场的不断发展，也逐渐暴露出了很多问题，对于经济市场、股票市场的发展，产生了很大的威胁。因此，基于多元统计分析方法，对股票投资状况进行综合评价，更加充分的理解和认识其中存在的问题，从而更好的存进股票投资市场的发展。
二、多元统计分析方法的基本概述
在经典统计学当中，多元统计是一个重要的发展分支，作为一种分析方法来说，多元统计分析具有很强的综合性。应用该方法，能够在相互关联的多个指标、对象之间，对其统计规律进行分析，在数理统计学当中，也是一个非常重要的分支学科。在多元统计分析方法中，包括了很多不同的统计方法，例如多重回归分析、多元方差分析、判别分析、典型相关分析、聚类分析、因子分析、对应分析、主成分分析等方法。在实际应用中，多元统计分析方法主要是在一个客观事物当中，研究多个不同变量之间相互依赖的统计性规律。基于费希尔等统计学专家的研究，得到了十分良好的进展。随着计算机技术的发展和应用，也随之出现了很多统计软件，因而在医学、生物、气象、地质、图形处理、经济分析等诸多领域当中，多元统计分析方法都得到了广泛的应用。而随着应用领域的不断拓宽，多元统计方法的理论也得到了进一步的发展，因而为人们的实际应用提供了更大的便利。
三、多元统计分析方法在股票投资状况综合评价中的应用
1.因子分析法的应用
因子分析法指的是将共性因子从变量群当中进行提取，从而进行相应的统计。这种方法最早是由英国心理学家斯皮尔曼所提出。在多个变量当中，可以利用因子分析法，对隐藏的具有代表性的因子进行找出，并且在一个因子当中，对本质相同的变量进行纳入，从而使变量的数目得以减少，此外，对于变量之间关系的假设，也能够进行有效的检验。在股票投资方面，因子分析法主要是用于对股票投资组合模型进行确定。在分析当中，利用不同的变量来替代对股票价格产生影响的因素，从而对股价因子模型进行建立。通过确定各个因子的不相关性，对股票进行分类，然后基于对股票发展潜力的研究，对最为适当的股票投资模型进行确定。
2.聚类分析法的应用
在聚类分析法当中，主要是对研究对象的特征进行分析，从而进行分类和数目的减少，是统计分析技术中的集中。在股票投资状况的综合评价当中，聚类分析法能够对股票投资的特种特点加以利用。由于在股票投资当中，具有很多动态变化因素。因此，对于这些因素应当进行恰当的分析，从而寻找有效的方法，来规范治理这种动态情况，从而更加精确和准确的进行投资分析。在实际应用中，由于股票价格会受到很多因素的影响，因而具有不稳定性和波动性的特点，进而也引发了股票投资不理想的情况。而应用聚类分析法，能够对这种不确定性进行有效的弥补。作为一种专业的投资分析方法，聚类分析法能够对与股票市场相关联的企业、行业等进行深层次的分析，从而对具有潜力的股票进行正确的预测。此外，在实际应用中，聚类分析法的实用性和直观性更强，因而具有很广泛的适用范围。
3.主成分分析法的应用
主成分分析法是多元统计分析方法中一种对数据集进行简化和分析的方法，该方法在20世纪初由皮尔逊所发明，在数理模型的建立、以及数据分析当中，能够发挥良好的作用。在实际应用中，通过分解协方差矩阵的特征，对数据的特征矢量和权值进行获取。在实际应用中，主成分分析具有十分广泛的应用，通过研究各种分类数据，对自变量各组之间的差异进行分析和总结，从而对组件差异中不同自变量的完全贡献进行判断，最终利用这些数据，样本归类自变量的转变方法。在股票投资状况的综合评价当中，对于各种对股票市场产生影响因素来说，相互之间往往存在着较大的关联和影响，同时影响因素也非常复杂。利用主成分分析法，能够将这些因素之间的影响进行降低。通过对各种因素和数据的总结分析，得出不同因素的影响程度，从而对指标选择的工作量进行降低。此外，相比于传统的构造回归模型方法，利用主成分分析法，能够更有效的节约时间，同时提高分析的精确度，为股票投资提供更加良好的依据和参考。
四、结论
随着我国经济的快速发展，作为一种重要的经济形式，股票市场也得到了极大的进步。而由于股票市场的发展时间较短，各方面都还不够成熟，因此在股票投资中难免会出现一些问题。对此，应用多元统计分析方法，能够对股票投资状况进行综合评价，从而为更加理性、科学地进行股票投资提供依据。
参考文献：
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[2]韩燕，崔鑫，郭艳. 中国上市公司股票投资的动机研究[J]. 管理科学，2015，04：120-131.
一、引言
随着我国股票市场飞速发展，进行股票理财逐渐成为企业和个人进行资产增值的一个主要手段。但选取合适的股票牵涉因素非常宽泛，因此如何使用专业的统计手段选取股票逐渐成为广大投资者非常重视的部分。
层次分析法最早由美国学者t.l.satty（1977）提出，是一种将复杂系统的评价决策思维过程数学化的多目标评价决策方法。本文尝试使用层次分析法，以沪深股市的4只房地产股票为例，通过层次划分来简化各种影响选取的投资指标，通过对指标进行加权处理后对方案层进行比较，然后得到相应的层次分析结构模型，为层次分析法在股票投资领域的应用进行了探索和实证。
二、研究方法
本文使用层次分析法，在进行系统分析、设计、决策时，一般分为四个步骤，分别是：
（一）对系统中不同因素之间的关系进行分析，构建递阶的层次结构模型。
在模型中，一个复杂的问题按照各种不同因素的关系，一般依照上中下不同层次划分为三类，分别是最底层（一般是要使用的各种措施方案，用于解决问题）、中间层（一般用于衡量是否达到目标的判断准则，有准则和子准则）和最高层（往往只有一个，就是决策者希望达到的决策目标）。
（二）每个不同层次的不同元素按照上一层的准则重要性，进行两两比较，构建两两比较判断矩阵，并进行一致性检验。
比如，当我们考虑方案层各元素cj，j=1，2，3时，考虑到准则层元素bk，k=1，2，3，的重要性，设cij为方案ci与cj，从相对重要性的角度与上层元素bk进行比较后，其赋值规则见表1。
表1判断矩阵标度及其含义
注：cij的取值可更加细化地取2，4，6，8或1/2，1/4，1/6，1/8
定义一致性指标，要求一致性检验必须通过，因为必须要把这种不一致的程度控制在一定范围内，防止出现在多阶判断时的不一致现象。然后引入平均随机一致性指标尺及其系数表，设n为判断矩阵阶数，当n=l，2，……，9时，其对应平均随机一致性指标见表2。
表2平均随机一致性指
维数 1 2 3 4 5 6 7 8 9
ri 0.00 0.00 0.58 0.96 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
由表2，计算判断矩阵的随机一致性比率cr，当
时，可以认为判断矩阵具有满意的一致性。
（三）通过层次单排序计算不同元素在每个准则下的相对权重。
层次单排序的算法包括方根法、和法两种，其原理是根据判断矩阵来计算各元素在与上一层某元素有联系时的重要性次序的权值。本文的层次单排序使用和法来计算，共4个步骤：
1.对判断矩阵每一列元素求和；
2.用判断矩阵的每一元素除以其所在列的和，转换成标准判断矩阵；
3.对判断矩阵每一行元素求均值，得出层次单排序；
4.把标准判断矩阵乘以层次单排序向量（对应于最大特征根的特征向量），对所得向量的所有分量求和，得到判断矩阵的最大特征根：
（四）层次总排序。
经过上述三步以后，就可以使用层次总排序，对最底层元素相对于最高层元素（即最终目标）的相对重要性进行计算，得出排序值。
三、模型构建
基于层次分析法进行房地产类股票投资决策的模型构建，经过分析，本文最终将影响因素聚焦在公司基本素质分析上，具体包括两个维度，分别是公司竞争地位和公司营利能力及增长性。
在上述两个维度上，房地产企业均有其不同于其他行业的特殊性，首先，房地产公司的公司竞争地位主要体现在三个因素：主营业务收入、公司规模和融资能力。其次，房地产企业的营利能力及增长性主要由公司的股票的市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个因素来说明。按照层次分析法对上述所分析的各相关因素进行归纳，得到最底层为具体的待选股票，中间层次是准则层和子准则层，最高层次即为最佳投资目标，对其构造投资决策层次结构图如图1所示：
图1房地产股票投资决策层次结构图
下面依据层次结构图构造判断矩阵并进行层次单排序。
（一）得到判断矩阵a-b。对准则层的公司竞争地位和公司营利能力及增长性两个指标进行两两比较，然后得到判断矩阵为：
上市表示两个因素权重的特征向量，其中最大特征值。
（二）得到判断矩阵b1-c。对主营业务收入、公司规模和融资能力等三个子准则根据公司竞争地位这一准则进行两两比较，得到判断矩阵为：
上式表示三个子准则权重的特征向量，最大特征值，ci=0，cr=0<0.1，因而矩阵满足一致性。
（三）得到判断矩阵b2-c。同理，对市盈率、市净率、重估净资产（ranv）以及净资产收益率这四个值就公司的营利能力及增长性这一准则进行比较，得到判断矩阵：
上式表示四个子准则权重的特征向量wb2=（0.4547， 0.1411，0.1411，0.2631）t，最大特征值，ci=0.0034，cr=0.0038<0.1，故此矩阵满足一致性。
（四）对子准则层一直到方案层逐层进行层次总排序，计算出所有子准则的权重如表3所示。
表3 子准则指标权重
指标 c11 c12 c13 c21 c22 c23 c24
权重 0.14 0.05 0.14 0.31 0.09 0.09 0.18
（五）对所选股票的各项指标数据及权重进行加权计算，得出各股票投资价值的优劣排序。具体计算为：
转贴于
其中，即投资价值，为n个股票投资价值的得分向量，代表m个评价指标的权重向量，是n个企业m个指标的无量纲化数据矩阵。
四、实证分析
本文数据来源于大智慧软件及上市公司咨询网，待选的4只房地产公司股票分别是万科a、渝开发、金融街和张江高科等房地产开发与经营类企业，选各公司相关指标的2011年的第一季度具体数据进行决策分析。四个上市公司的原始财务数据如表4所示。首先，对每个公司的各指标值打分，比如，假设x股票m指标的得分为sx，则计算为，另外需要注意的是，市盈率、市净率两指标的计算需要使用倒数，因为这两个指标值越低，就表明股票的估值越合理，则投资价值就越高。然后，按根据子准则的权重对每个指标分值加权求和，计算出各股票的投资价值相对得分 （见表5）。根据得分对股票进行投资价值排序，越靠前，则说明该股票与待选的其他股票相比越值得投资。
表4 各上市公司财务数据
注：本数据采集截止日期为2011年3月31日
表5 股票投资价值相对得分
由相对得分分值可以看出，金融街和万科a的综合评价得分相对较高，更值得投资，其中万科a作为房地产行业龙头，品牌知名度高，效益好，但因为近几年国内住宅市场宏观调控比较严格，未来发展趋势仍不明朗，所以在公司营利能力和增长性上比金融街差上一些。而金融街更多的业务在商业地产上，现今已经发展为国内商务地产的领军者。基于上述分析，金融街的得分为83.82。渝开发和张江高科是地方性的房地产企业，相对得分较低，由此得出，其受地方房地产调控的影响较大，因而进行选股时要多加注意。基于上述分析，使用层次分析法对房地产企业股票的选股投资进行决策，符合实际，有一定的参考价值。
关键词:股票投资价值;指标体系;模糊综合评价;层次分析法
股票投资价值评估是进行股票投资有效决策的前提,一直是证券市场上的研究热点之一。目前在股票投资价值评价问题研究中,一方面有采用关键性指标进行评价,如市盈率或市净率指标,由于股票投资价值是很多复杂因素决定的,只采用单一的评价指标,很可能导致股票投资决策的片面;另一方面采用大量对股票投资价值有影响的因素来评价股票的投资价值,但是由于评价体系中各因素之间存在着相关性,也容易导致评价结果缺乏可操作性。为克服上述问题,近来一些学者建立了股票投资价值的层次分析法、灰色多层次评价、SWOT方法、熵权双基点法等等,提高了股票投资价值评价的全面性及有效性。
本文在对股票投资价值特点深入分析的基础上,建立了用于股票投资价值评价的指标体系,针对影响股票投资价值的多因素特点,采用层次分析法确定股票投资中各种影响因素的权重分配,建立了用于股票投资价值的模糊综合评价模型,为进行股票投资决策提供有效的依据。
一、股票投资价值评估指标体系
自《中华人民共和国证券法》施行以来,股票市场越来越规范化,从而吸引众多投资者携着大量资金涌入股市,目的是赚取丰厚的利润。可是股票市场受到政策、行业特点、技术面分析等许多因素影响,存在很大的风险性。采用系统工程中的Dephi方法设计问卷调查表,通过请教多位股票投资专家和一些资深股民,并在对大量关于股票价格因素文献资料研究的基础上,建立了影响股票投资价值的主要因素(指标体系)(见图1)。
在股票投资价值评价指标体系中有的因素(指标)可以具体量化,如每股收益、每股净资产、每股公积金等,有些却不能具体量化,如行业特点等,可采用系统工程方法实现对各种指标的标准化处理。
二、模糊综合评估方法在股票投资评估中的应用
(一)模糊综合评价方法
模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation,简称FCE)是一种应用非常广泛并且有效的模糊数学方法,是应用模糊变换原理和最大隶属度原则,全面考虑了与被评价事物相关的各个因素。
模糊综合评价可按以下的步骤进行:
1、确定评价因素集合
因素集U是影响评价对象的各个因素所组成的集合,可表示为:
U={u1,u2,...,un}①
其中,ui(i=1,2,...,N)为评价因素,N是同一层次上单个因素的个数,这一集合构成了评价的框架。
2、建立权重集
一般来说,因素集U中的各个元素在评价中具有的重要程度不同,因而必须对各个元素ui按其重要程度给出不同的权数aij。由各权数组成的因素权重集A是因素集U上的模糊子集,可表示为:
A={a1,a2,a3,...,an}②
其中,元素ai(i=1,2,...,n)是因素μi对U的权重数。即反映了各个因素在综合评价中所具有的重要程度,通常应满足归一性和非负性条件:
ai=1(0≤ai≤1) ③
3、确定评价等级标准集合
评语集是由评价对象可能做出的评价结果所组成的集合,可表示为:
V={v1,v2,v3,...,vn}④
其中,vi(i=1,2,...,n)是评价等级标准,m是元素个数,即等级或评语次数。这一集合规定了某一评价因素评价结果的选择范围。
4、单因素模糊评价
单独从一个因素出发进行评价,以确定评价对象对评价集元素的隶属程度,称为单一素模糊评价。假设对第i个评价因素μi,进行单因素评价得到一个相对于vi的模糊向量:
Ri=(ri1,ri2,...,rij),i=1,2,...,N;j=1,2,...,n⑤
rij为因素μi具有vj的程度,0≤rij≤1若对n个元素进行了综合评价,其结果是一个N行n列的矩阵,称之为隶属度R。
若为正向关系(如每股收益),可采用公式⑥计算:
YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ
YⅡ=0x≤SⅠ,x≥SⅡxⅠ
YⅢ=1x≥SⅢSⅡ
若为逆向关系(如市盈率),可采用公式⑦计算:
YⅠ=1 x≤SⅠ SⅠ
YⅡ=0x≥SⅠ,x≤SⅡSⅡ≤X
YⅢ=1x≤SⅢSⅢ
进而得到隶属度函数矩阵R:
R=YYYYYY… ……YyY
其中,YⅠ,YⅡ,YⅢ分别代表各级指标的隶属函数,SⅠ,SⅡ,SⅢ分别代表各指标级别分界值,x为所选择参数指标实测值。
5、模糊综合评价
由因素集、评语集、和单因素评价集可以得到模糊综合评价模型:
B=A×R=(a1,a2,...,an)×r,r,...,rr,r,...,r...................r,r,...,r=(b1,b2,...,bn)⑧
其中,bi成为模糊综合评价指标。
6、进行规一化处理
首先计算各评价指标之和:b=bi,再用b除各个评判指标,即:
B=(,,...,) ⑨
得到归一化的模糊综合评判指标。
(二)模糊综合评价方法在股票投资价值评价中的验证
1、原始数据获取
从上海证券交易所交通运输板块中的公路管理及养护行业中抽出福建高速股票,然后进行无量纲化(归一化),结果如表1所示。
2、对原始数据进行归一化处理
对于效益型属性按公式rij=进行归一化数据,对于成本型属性按公式rij=进行归一化数据,得到的原始数据的归一化结果如表2所示。
3、用层次分析法获取权重W
采用层次分析法获得福建高速股票投资价值中各指标权重分配如表3所示。
4、建立评价集V
一般情况下,评价集中的评语等级级数m取值要适中,如果过大,语言难以描述且不易判断等级归属,如果太小又不符合综合评价的质量要求。具体等级可以依据评价内容用适当的语言描述。股票投资价值的评价集如下:
对于效益型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(1.0),良好(0.8),中等(0.6),一般(0.4),差(0.2)}。
对于成本型指标来说:V={v1,v2,v3,v4,v5}={优秀(0.2),良好(0.4),中等(0.6),一般(0.8),差(1.0)}。
5、隶属度函数的获取
根据公式⑥、⑦获得福建高速股票投资价值的隶属度函数矩阵为:
R=10000100001000000001100001000000.941 0.059 001000010000100001000000 0.51 0.49 0
6、用简单线性加权法计算投资福建高速股票的模糊综合评价值
投资福建高速股票价值的评价结果为:
D1=W×R=(0.45380.13070.07900.06800.2685)
可知,有45.38%的股票投资者认为投资福建高速的方案是优的,还有26.85%的投资者认为投资该只股票的方案是差的,其余认为投资该股票分别为良、中、一般的投资者占少数,因此就投资中原高速的方案来说是可行的。
三、结论
在对投票投资价值特点分析的基础上,采用系统工程方法设计了影响股票投资价值的因素集,进而建立了用于股票投资价值评价的指标体系;采用层次分析法获取诸多评价指标的权重分配,然后将模糊综合评判法用于股票投资价值的综合评价与分级,达到投资利润最大化和风险最小化的目标。
参考文献:
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关键词：大数据；股票投资；模型优化
中图分类号：F830.91 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）016-000-01
引言
随着大数据时代的到来，数据科学成为了现代社会技术创新和投资火热的一个领域；由于大数据和互联网金融的不断发展与成熟，大数据技术在股票投资方面也逐步被应用，面对股票交易的K线图等图表信息，要想在股市中立于不败之地，需要有正确的理论来指导，并做出正确的投资策略[1]。
一、投资方法的研究现状
最早由美国人Stannloy等人在1992年开发了AI系统，其通过运用聚类方法、分类和可视化技术等方法，来寻找单只股票的最佳投资时机。2005年，Dose 和 Cinacotti[2]研究了利用时间序列聚类分析的随机优化方法来选择股票进行投资。结果表明聚类在降低噪声和文件预测方面起了重要作用。2009年Fenu，G[3]利用云计算技术设计了一个实时金融系统。该系统实现了股票宏观的分析，能够预测金融市场的变化。武金存[4]等人在2011年利用相关数据挖掘的方法，对指数化投资组合优化进行比较研究，有着其独特的优势的理论。
二、从股市中获取信息
目前证券市场上市公司数目众多，每天能产生大量的交易数据，如：股票的交易价格，上市公司财务信息，股票交易的K线图等图表信息。如果能用一定的算法或处理数据的技术，有效的挖掘出蕴藏在其中的规律，充分利用股票交易信息以及上市公司财务数据，帮助投资者在短时间内把握股价的估值水平，从而对投资者进行价值投资建议。
三、投资方法的探索
在信息化时代的今天，信息技术对人们的日常生活起到了必不可少的推动作用，把飞速发展的信息化技术应用于股票投资方法的探讨中，利用所能收集到的股市信息，用优化和数理统计的方法来进行规律的分析，找到其变化规律，从而进行正确的投资。对此，我们可以用传统的手段建立其数学模型进行分析，接着对模型进行修正和优化，达到对股市走势进行预测的目的。在大数据时代，我们将原有的方法与大数据和云计算技术进行结合，运用大数据处理算法，从而达到对股票的正确投资。
在日常生活中，我们可以做到门不出户进行交易，网络给我们带来了太多的便利，我们可以收到淘宝网基于数据统计进行的商品推广，也可以浏览其它事物所产生的海量数据，人们需要对海量数据进行挖掘和应用，从而产生了新理念和新思维，股票投资成为了新的学问；对云计算技术在模型建立中进行应用，可以将海量数据代入模型进行走势的修正，用计算机程序进行编程，从而探索股市的正确投资方向。
四、建立模型的方法
对于现代的数学预测模型，模糊模型和神经网络模型是两种较为智能化的方法，可利用其寻找股市变化的规律。对于所绘制的图像，可以用相关分析方法进行处理，运用云计算和大数据技术对模型进行不断修正，从而达到预测的目的。
对于数据的分析，可以采用一些分析方法进行指标的分析，然后对变量进行处理，之后对模型进行优化和改进，从而进行股市投资策略的分析。在大数据的背景下，我们也可以对计算程序进行优化，将并行处理的技术用在其中，从而减少程序的运行时长，便于迅速做出投资方向的判断。
五、结语
通过大数据和云计算技术的应用，对现证券领域拥有大量的数据资源进行开发，建立出对股票投资预测的模型，从而实现正确的投资。新时代、新背景下的投资方法需要人们继续不断探索。
参考文献：
[1]彭济敏.程序化交易方式在股票交易中的应用[D].吉林大学，2004.
[2]Dose C，Cincotti S.Clustering of financial time series with application to index and enhanced index tracking portfolio[C].Physica A：Statistical Mechanics and its Applications，2005，355（1）：145-151.
2、固定分散风险法。股票投资的风险比较大，为了适当分散风险，投资者将资金按一定比例分成两部分，一部分投资于股票，另一部分投资于价格波动不大的债券。两部分的比例大小因投资者风险承受心理能力的大小而异，偏于稳妥的投资者可以将股票投资部分定小一些，而债券部分比重定大一些，偏于风险的投资者则相反，而举棋不定的人可以使两部分比重各占一半。
3、不固定分散风险法。这种股票投资方式的基本方法也是首先确定投资额中股票投资与债券投资所占比重但这种比重不是确定不变的，它将随着证券价格的波动而随时被投资者调整，调整的基础是确定一条价格基准线，股价高于垫准线卖出股票，买入相应债券，股价低于基准线时买入股票，但要卖出相应金额的债券。买卖股票的数量比例随股票价格的升降而定，一般的，股价升降幅度小时，股票买卖的比重就大。
4、全面分散风险法。与前两种股票投资方式的基本原理一样，采用这种方法的投资者也将投资分散到不同的对象上去。但不确定各投资对象所占的比例。采用这种方法的投资者对捉摸不定的股市往往一筹莫展，不知应该如何准确选择投资对象。于是漫天撒网，买进许多种股票，哪种股票价格上涨到能使自己获利的水平就卖出哪种股票。
